Mehran Naghizadehrokni đã hoàn thành bằng Thạc sĩ về kỹ thuật địa kỹ thuật; trọng tâm chính của ông là chủ đề hóa lỏng. Hơn nữa, ông còn làm kỹ sư kết cấu và quản lý dự án. Ông cũng đã tích lũy được nhiều kinh nghiệm trong quá trình làm việc và học tập. Kể từ mùa hè năm 2017, Ông được tuyển dụng làm trợ lý nghiên cứu tại Viện Địa cơ và Công nghệ ngầm tại Đại học RWTH Aachen. Ông đã nộp được luận án của mình với trọng tâm chính là giảm thiểu rung động trong ba năm. Kết quả cuối cùng trong luận án tiến sĩ của ông là một ứng dụng có thể cài đặt được trên máy tính và di động để giải quyết vấn đề rung lắc. Hiện anh làm quản lý dự án tại Arccon Ingenieurgesellschaft MbH, Gelsenkirchen
Con đường trở thành kỹ sư địa kỹ thuật
Tôi lớn lên trong một “gia đình xây dựng”. Bố tôi có một cửa hàng vật liệu xây dựng và anh trai tôi là kỹ sư xây dựng. Từ khi còn nhỏ, tôi đã luôn tham gia vào quá trình xây dựng một ngôi nhà và vật liệu của nó. Tôi luôn tò mò về nền móng của một tòa nhà và làm thế nào nó có thể chịu được tải trọng lớn như vậy từ một tòa nhà lớn. Sau đó, tôi quyết định giải đáp sự tò mò này bằng cách nghiên cứu địa kỹ thuật. Thành thật mà nói, tôi không có ý định theo đuổi con đường học vấn của mình cho đến khi lấy bằng tiến sĩ. Nhưng chúng ta đang ở đây và tôi sẽ nói rằng, không ai biết điều gì sẽ xảy ra trong tương lai!
Sau một số kinh nghiệm làm việc ở nhiều công ty khác nhau, tôi quyết định duy trì sự cân bằng giữa học tập và hoạt động ngoại khóa. Sau đó, tôi quyết định bắt đầu học tiến sĩ và với tư cách là một nhà nghiên cứu quốc tế, tôi phải liên hệ với một số giáo sư về kỹ thuật địa kỹ thuật. Cuối cùng, tôi cũng có thể bắt đầu học Tiến sĩ tại RWTH.
Công việc tôi đang làm với tư cách là người quản lý dự án tại công ty arccon
Công ty arccon, có trụ sở tại Gelsenkirchen, cung cấp các dịch vụ kỹ thuật trong lĩnh vực kỹ thuật địa kỹ thuật, môi trường và khai thác mỏ cũng như an toàn và sức khỏe nghề nghiệp cho khách hàng tư nhân và công cộng cũng như khách hàng công nghiệp. Dịch vụ tư vấn này bao gồm các dự án xây dựng trong nước và quốc tế trong lĩnh vực kỹ thuật kết cấu và công nghiệp, xây dựng nhà máy điện và giao thông. Nhiệm vụ chính của tôi là thực hiện công việc dự án trong lĩnh vực địa kỹ thuật, bao gồm xử lý giá thầu, giám sát công việc hiện trường và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, chuẩn bị và trình bày báo cáo cũng như lập hóa đơn.
Kiểm tra độ rung thông qua lắp đặt rào chắn
Định nghĩa vấn đề
Ở các thành phố đô thị, rung động mặt đất do con người tạo ra bởi các nguồn động lực bên ngoài bao gồm giao thông, nổ mìn và các hoạt động xây dựng khác, gần đây đã trở thành mối quan tâm lớn đối với các công trình và cư dân gần đó. Phần lớn năng lượng rung động được truyền đi được lan truyền bởi sóng Rayleigh ở gần bề mặt đất. Phần năng lượng còn lại được truyền bằng sóng khối. Rung động gần bề mặt có thể là một vấn đề lớn đối với các tòa nhà xung quanh và cư dân của chúng. Vì vậy, việc lắp đặt rào chắn sóng trên đường truyền là giải pháp phù hợp vì nó cho phép phân tán các rung động truyền qua mặt đất. Hình 1. thể hiện vấn đề cách ly rung động.
Mô hình số và kết quả
Nghiên cứu này trình bày hiệu quả hoạt động của các rãnh chứa đầy bọt địa kỹ thuật trong việc giảm thiểu sự truyền rung động trên mặt đất bằng phương pháp nghiên cứu tham số toàn diện. Hình 2 cho thấy mô hình số 3D hoàn toàn tự động, được áp dụng để đánh giá hiệu quả sàng lọc của các rãnh trong sơ đồ chủ động và thụ động.
Một giả định thông thường cho việc nghiên cứu rung động từ mặt đất là coi đất là đồng nhất, điều này không thực tế. Vì vậy, cần tìm hiểu ảnh hưởng của tính không đồng nhất của đất đến hiệu quả của rãnh chứa đầy bọt địa kỹ thuật. Một nghiên cứu tham số toàn diện đã được thực hiện tự động bằng cách ghép nối Plaxis và Python với giả định coi mỗi tham số là một biến độc lập. Kết quả cho thấy một số thông số có ảnh hưởng đáng kể lẫn nhau. Hình 3 cho thấy sự tương tác của vận tốc sóng biến dạng và vị trí của đất đối với phản ứng của rãnh. Kết quả cho thấy vận tốc sóng biến dạng và vị trí rãnh có ảnh hưởng lớn đến phản ứng của rãnh trong việc giảm rung.
Ngoài ra, mã thuật toán di truyền được trình bày để tối ưu hóa tất cả các tham số lẫn nhau trong đất đồng nhất và không đồng nhất. Kết quả cho thấy, đất không đồng nhất cần đào rãnh sâu hơn để đạt được giá trị hiệu quả như ở đất đồng nhất.
Mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo
Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng dựa trên cấu trúc và chức năng của mạng thần kinh sinh học trong não người. ANN hoạt động giống như một hệ thống thần kinh nhân tạo của con người để tiếp nhận, đào tạo và truyền tải thông tin. Một mạng lưới thần kinh truyền thẳng nhiều lớp với phương pháp huấn luyện lan truyền ngược được phát triển để dự đoán hiệu quả của rãnh chứa đầy bọt địa kỹ thuật.
Kiến trúc của mạng được phát triển bao gồm đầu vào, đầu ra và hai lớp ẩn với lần lượt là 6, 10, 15 và một nơ-ron. Số lượng nơ-ron tối ưu trong mỗi lớp ẩn được chọn dựa trên phương pháp thử và sai. Cấu trúc của mạng được kết nối đầy đủ với bất kỳ nút nào trong một lớp với tất cả các nút khác trong lớp tiếp theo và thông tin chỉ di chuyển tiếp trong mạng, từ đầu vào đến các lớp ẩn và cuối cùng đến nút đầu ra. Lớp đầu vào nhận các tính năng là các tham số chi phối để cách ly rung động, được hiển thị trong Hình 1. và đầu ra tương ứng để dự đoán hiệu quả của rào cản dựa trên lớp đầu vào. Sự thống nhất giữa kết quả của mô hình số và các mô hình được phát triển đã chứng tỏ khả năng của các mô hình trong việc dự đoán hiệu quả của rãnh chứa đầy bọt địa kỹ thuật. Hình 4. thể hiện kiến trúc của ANN đã phát triển.
Ứng dụng chống rung, giải pháp tiên tiến giải quyết vấn đề rung
Rung động trên mặt đất là một hiện tượng có vai trò quan trọng tới chất lượng cuộc sống của người dân ở các thành phố lớn. Rất nhiều nghiên cứu đã được thực hiện nhằm nâng cao kiến thức về kiểm soát và dự đoán giá trị của dao động. Mô hình phần tử hữu hạn nâng cao và một số thử nghiệm thực nghiệm đã được phát triển để tính toán giá trị hiệu quả của rãnh trong các tình huống khác nhau.
Trong dự án này, một Ứng dụng được thiết kế và phát triển để dự đoán giá trị hiệu quả và tối ưu hóa các giá trị khác nhau nhằm đạt được hiệu quả được yêu cầu. Gần đây, sự sẵn có của dữ liệu và kết quả của nghiên cứu tham số đã được các nhà nghiên cứu quan tâm sử dụng chúng để xác nhận mô hình đã phát triển hoặc cập nhật kết quả. Với mục đích này, tất cả dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình ANN đều được đính kèm trong Ứng dụng. Vì vậy, tất cả các kết quả đều có thể sử dụng để xác nhận mô hình phần tử hữu hạn do các nhà nghiên cứu khác phát triển.
Mục đích chính của Ứng dụng này là đo lường hiệu quả của rãnh được lắp đặt trên nền đất không đồng nhất nhằm giảm thiểu độ rung trên mặt đất. Tóm lại, hiệu suất được biểu thị bằng phần trăm cho biết mức độ thành công của rãnh trong việc giảm giá trị rung động. Có một số yếu tố chính có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của rãnh bao gồm kích thước của rãnh (độ sâu và chiều rộng), vị trí, vật liệu lấp rãnh (mật độ của vật liệu) .tính chất của đất (độ dày của lớp đầu tiên, lớp đất và tốc độ sóng cắt của đất). Tóm lại, chúng tôi có sáu thông số khác nhau để đánh giá, bao gồm Độ sâu, Chiều rộng, Vị trí của rãnh và Mật độ của vật liệu để lấp rãnh cũng như Độ dày và Tốc độ sóng cắt của lớp đất đầu tiên. Hình 5. hiển thị trang chính của Ứng dụng đã phát triển. Ưu điểm chính của Ứng dụng được phát triển là:
+ Không cần bất kỳ Chương trình phần tử hữu hạn nào để tính hiệu suất của rãnh. Hiệu quả sẽ được tính trực tiếp với App
+ Dự đoán giá trị rung động ở bất kỳ loại đất nào với các thông số khác nhau
+ Có khả năng nhập dữ liệu mới vào Ứng dụng, do đó mọi nhà nghiên cứu trong chủ đề này đều có thể sử dụng dữ liệu này để sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo và Thuật toán di truyền
+ Ứng dụng này cũng có thể được nâng cấp bởi những người dùng khác. Điều đó có nghĩa là người dùng có thể thêm một số phần hoặc tạo một số thay đổi trong phần khác để cải thiện Ứng dụng
+ App có thể cài đặt trên máy tính, hệ điều hành Android và iOS
Có bốn phần khác nhau của Ứng dụng được phát triển. Phần thứ nhất gọi là Plot, trình bày kết quả nghiên cứu tham số tính toán hiệu quả của rãnh địa xốp trong đất không đồng nhất. Phần thứ hai, dự đoán của Ứng dụng dự đoán hiệu quả của rãnh chứa đầy bọt địa kỹ thuật trong đất không đồng nhất thông qua mô hình ANN đã phát triển và phương trình đa thức bậc bốn. Phần thứ ba, tối ưu hóa trình bày một số mã mạng thần kinh nhân tạo-thuật toán di truyền đã được phát triển để tối ưu hóa lẫn nhau tất cả các tham số. Phần thứ tư, Mạng thần kinh của Ứng dụng có sẵn để đào tạo dữ liệu mới thông qua mô hình ANN. Mô hình này có thể được sử dụng để cách ly rung động hoặc bất kỳ chủ đề nào khác.
<Nguồn: junge-dggt.de>