BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN PHAN ĐÌNH THOẠI XÁC ĐỊNH PHẢN ỨNG ĐỘNG CỦA KẾT CẤU KHUNG PHẲNG NHIỀU TẦNG CHỊU CHUYỂN VỊ CỦA ĐẤT NỀN VỚI THAM SỐ ĐẦU VÀO KHÔNG CHẮC CHẮN DẠNG KHOẢNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CƠNG TRÌNH XDDD&CN Đà Nẵng - Năm 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN PHAN ĐÌNH THOẠI XÁC ĐỊNH PHẢN ỨNG ĐỘNG CỦA KẾT CẤU KHUNG PHẲNG NHIỀU TẦNG CHỊU CHUYỂN VỊ CỦA ĐẤT NỀN VỚI THAM SỐ ĐẦU VÀO KHÔNG CHẮC CHẮN DẠNG KHOẢNG Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng cơng trình DD&CN Mã số : 60.58.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT CÔNG TRÌNH XDDD&CN Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ CƠNG DUY Đà Nẵng - Năm 2016 LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn đối với TS Lê Công Duy, người thầy đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo, thường xuyên động viên, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi đê hoàn thành luận văn cao học và nâng cao kiến thức của mình Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS.Lê Đức Toàn cùng các thầy cô giáo, cán bộ của Khoa Đào tạo sau Đại học Trường Đại học Duy Tân đã tạo điều kiện thuận lợi đê hoàn thành các môn học cũng luận văn của mình Tôi xin chân thành cảm ơn đến các thầy cô giáo, cán bộ của Khoa Xây dựng Trường Đại học Duy Tân và các đồng nghiệp đã tạo điều kiện thuận lợi đê hoàn thành các môn học cũng luận văn của mình Cuối cùng xin tỏ lòng biết ơn đối với gia đình đã hỗ trợ, động viên về vật chất và tinh thần đê hoàn thành luận văn của mình Học viên Phan Đình Thoại LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan là công trình nghiên cứu của riêng Các số liệu, kết quả nêu luận văn là trung thực và chưa từng công bố bất kỳ các công trình khác Tác giả luận văn Phan Đình Thoại DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CƠ BẢN * x = inf( x) x = inf( x) ( x = mid ( x) rad ( x) ( ω ( ωc ( { ϕi } ( φ    ( ξ ck ( Ci ( C    kk (  K  ( Ki mk (  M  ( Mi ( Fi ( a ( ui Là một toán tử số học đại diện cho (+, -, x, /) Giá trị cận dưới của số khoảng Giá trị cận của số khoảng Giá trị điêm giữa của số khoảng Bán kính của số khoảng Tần số giao động riêng khoảng Tần số dao động khoảng kê đến cản Ma trận dạng rêng thứ i Ma trận chứa các dạng chính khoảng Tỷ số cản tới hạn dạng khoảng của mô hình kết cấu Độ cản nhớt của hệ kết cấu tại tầng thứ k Độ cản chính dạng khoảng dạng dao động thứ i Ma trận cản nhớt khoảng Tổng độ cứng đàn hồi theo phương ngang của hệ kết cấu Ma trận độ cứng dạng khoảng Độ cứng chính dạng dao động thứ i Khối lượng của tầng thứ k tập trung ở mức sàn tầng thứ k Ma trận khối lượng khoảng Khối lượng chính dạng dao động thứ i Lực tác động chính dạng dao động thứ i Chuyên vị của đất nền dạng khoảng Tọa độ chính của dạng dao động thứ i ( xk Chuyên vị tương đối của khối lượng thứ k so với móng công trình ( x&k Vận tốc tương đối của khối lượng thứ k so với móng công trình ( & x& k Gia tốc tương đối của khối lượng thứ k so với móng công trình DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỜ THỊ Ký hiệu Hình 1.1 Hình 1.2 Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 2.1 Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 3.1 Hình 3.2 Hình 3.3 Hình 3.4 Hình 3.5 Hình 3.6 Hình 3.7 Hình 3.8 Hình 3.9.a Hình 3.9.b Hình 3.9.c Hình 3.9.d Hình 3.9.e Hình 3.9.f Tên hình Phân tích dao đợng theo dạng chính (PTDĐ) PTDĐ theo dạng chính tải trọng không đặt khối lượng Mô hình tính kết cấu khung phẳng chịu tải trọng động Mô hình tính kết cấu khung phẳng chịu chuyên vị đất nền Vectơ khoảng Gia tốc động đất dạng số khoảng Sơ đồ các bước giải phương trình vi phân dao động Sơ đồ kích thước khung Sơ đồ tải trọng Mô hình tính kết cấu khung phẳng chịu chuyên vị đất nền Sơ đồ xác định phản lực đơn vị tại các khối lượng Sơ đồ các bước phân tích dao động của kết cấu Đồ thị chuyên vị đỉnh theo thời gian Mô men theo thời gian tại chân cột A,D Mô men theo thời gian tại chân cột B,C Dao động của khung ứng với mode Dao động của khung ứng với mode Dao động của khung ứng với mode Dao động của khung ứng với mode Dao động của khung ứng với mode 11 Dao động của khung ứng với mode 12 Trang 14 15 18 20 27 30 39 40 42 45 49 52 53 54 54 57 57 58 58 59 59 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Ký hiệu Tên bảng Trang Bảng 2.1 Chuyên đổi từ đỉnh gia tốc nền sang cấp động đất 30 Bảng 3.1 Tĩnh tải và hoạt tải tác dụng lên sàn 41 Bảng 3.2 Bảng tính khối lượng tập trung của mỗi tầng 43 Bảng 3.3 Bảng tính độ cứng ngang tương đối của mỗi tầng 48 Bảng 3.4 Bảng 3.5 Bảng kết quả chuyên vị và mômen ứng với từng cấp động đất Bảng so sánh kết quả tần số dao động riêng giữa Maple và Etabs 55 56 MỤC LỤC MỞ ĐẦU Cơ sở khoa học thực tiễn việc chọn đề tài Cơ sở thực tiễn đề tài Trong thực tế, phần lớn các công trình xây dựng đều chịu tác dụng của tải trọng động Việc tính toán và thiết kế các công trình nói chung (nhất là công trình cao tầng) phải đảm bảo điều kiện bền, ổn định Ngoài còn phải phân tích phản ứng của công trình chịu các nguyên nhân tác dụng động (gió bão, động đất) Xác định phản ứng động của kết cấu chịu chuyên vị của đất nền với tham số đầu vào không chắn dạng khoảng sở sử dụng lý thuyết khoảng là vấn đề quan trọng và cần thiết đối với người làm công tác thiết kế kỹ thuật Hiện thế giới cũng ở Việt Nam thì việc nghiên cứu các phương pháp tính toán dao động cho các kết cấu nói chung và khung nhà nhiều tầng nói riêng là một vấn đề hết sức quan trọng và cần thiết Cơ sở khoa học đề tài: Các đại lượng không chắn có thê là đại lượng ngẫu nhiên, đại lượng mờ hay đại lượng có dạng khoảng Phân tích và tính toán kết cấu có đại lượng không chắn dạng ngẫu nhiên đã có mô hình phân tích ngẫu nhiên, phân tích kết cấu với tham số không chắn dạng mờ thì sử dụng mô hình phân tích mờ, phân tích kết cấu với tham số không chắn dạng khoảng thì sử dụng mô hình phân tích khoảng.Trong luận văn thì tác giả sử dụng mô hình phân tích khoảng đê xác định phản ứng động của kết cấu Mục tiêu nghiên cứu đề tài: Nghiên cứu xác định phản ứng động của kết cấu khung phẳng nhiều tầng chịu chuyên vị của đất nền trường hợp xét đến các tham số đầu vào dạng khoảng là đặc trưng vật liệu, tỷ số cản nhớt và chuyên vị của đất nền ảnh hưởng đến kết cấu khung phẳng nhiều tầng Nội dung nghiên cứu đề tài: - Nghiên cứu sở lý thuyết toán học số khoảng - Tìm hiêu về phương trình vi phân dao động có tham số khoảng - Tìm hiêu chuyên vị của đất nền các nguyên nhân gây - Tìm hiêu phương pháp tính dao động của khung phẳng nhiều tầng chịu chuyên vị của đất nền trường hợp có tham số khoảng 10 - Đưa ứng dụng tính toán cho khung phẳng nhịp 15 tầng chịu chuyên vị của đất nền trường hợp tham số đầu vào đặc trưng vật liệu, chuyên vị đất nền dưới dạng số khoảng Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu lý thuyết về vấn đề tính toán dao động của kết cấu khung phẳng theo mô hình khoảng Kết hợp phần lý thuyết tính toán với phần mềm Maple đê đưa cách giải phương trình vi phân dao động chịu chuyên vị của đất nền với tham số khoảng Một ứng dụng tính toán máy tính được trình bày chi tiết chương của luận văn Cấu trúc đề tài: Đề tài gồm có: Phần mở đầu, ba chương, phần kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, danh mục các bài báo liên quan và phụ lục tính toán Trong phần mở đầu của đề tài trình bày sở khoa học và sở thực tiễn của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, nội dung nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và cấu trúc của đề tài Chương trình bày tổng quan về bài toán động lực học kết cấu, phân tích một số mô hình tính dao động của kết cấu công trình trường hợp có tham số không chắn đã được công bố và ngoài nước Các phương pháp xây dựng phương trình vi phân dao động và một số phương pháp giải phương trình vi phân dao động được trình bày một cách tổng quát Từ đó giới hạn phạm vi nghiên cứu đê giải quyết các mục tiêu đã xác định đề tài Chương trình bày nội dung bản về số học khoảng, các phép toán của số học khoảng được sử dụng đê tính toán các số khoảng Mô hình tính dao động của kết cấu khung phẳng chịu chuyên vị của đất nền với tham số khoảng cũng được trình bày, từ đó đưa một cách giải phương trình vi phân dao động có tham số khoảng và sơ đồ thuật toán được trình bày chương hai này Chương trình bày một ứng dụng thuật giải phương trình vi phân dao động có tham số khoảng đê tính toán xác định nội lực và chuyên vị đầu cho kết cấu khung phẳng ba nhịp, 15 tầng chịu chuyên vị của đất nền có các tham số đầu vào là đặc trưng vật liệu, tỷ số cản nhớt và chuyên vị của đất nền là các tham sớ dạng sớ khoảng 71 Hình 3.9.c Dao đợng của khung ứng với mode Hình 3.9.d Dao đợng của khung ứng với mode 72 Hình 3.9.e Dao đợng của khung ứng với mode 11 Hình 3.9.f Dao động của khung ứng với mode 12 73 Khi quan sát các dạng dao động tương ứng với từng mode thì ta thấy chuyên từ mode1 sang mode2, mode3 sang mode4 thì dạng dao động thay đổi Trong các mode đầu tiên thì thấy hình dạng dao động của khung thay đổi lớn, nó phụ thuộc vào từng tần số dao động riêng của hệ kết cấu và các dạng dao động đầu là các dạng dao động bản Vì vậy, tính toán công trình chịu tải trọng động đất thì thường sử dụng các mode dao động đầu tiên đê tính toán Khi bắt đầu từ mode12 trở thì ta thấy sự dao động giảm dần có một số tầng của khung phẳng thì đứng yên không dao động, đối với các mode càng cao thì dao động càng tắt dần và số tầng tham gia giao động càng giảm Vì vậy phần mềm Etabs thường chỉ xuất kết quả cho 12 mode đầu tiên 3.4 Kết luận chương Nội dung chương đã trình bày một thuật toán phân tích khoảng đê xác định phản ứng động của kết cấu khung phẳng nhịp 15 tầng chịu chuyên vị của đất nền Thuật toán được trình bày khá chi tiết và được áp dụng đê tính toán cụ thê bài toán Tính toán xác định chuyên vị và nội lực của kết cấu chịu chuyên vị của đất nền trường hợp có tham số khoảng phản ánh chính xác tính không chắn của tham số kết cấu so với trường hợp tính toán với các tham số tiền định Kết quả là đồ thị biêu diễn chuyên vị đỉnh và mômen tại chân cột theo thời gian ứng với từng cấp động đất Kết quả tính toán cho thấy chuyên vị tại các nút và mômen tại chân cột của hệ kết cấu là một khoảng giá trị, nó không phải là là một giá trị cụ thê So sánh tần số dao động riêng của hệ kết cấu khung giữa phần mềm Maple và Etabs và xuất một số dạng dao động Etabs, kết quả tần số dao động được xuất giữa hai phần mềm là tương đồng 74 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI * KẾT LUẬN Luận văn đã trình bày tổng quan về bài toán động lực học kết cấu có tham số không chắn, giới thiệu một số mô hình tính dao động của kết cấu trường hợp có tham số không chắn thế giới và ở Việt Nam Đồng thời trình bày các phương pháp xây dựng phương trình vi phân dao động và một số phương pháp giải phương trình vi phân dao động Luận văn đã trình bày nội dung bản về số học khoảng, các phép toán bản của số học khoảng được dùng đê tính toán số khoảng Trình bày các đại lượng khoảng ảnh hưởng đến bài toán và phân cấp động đất theo biến ngôn ngữ dưới dạng số khoảng Vận dụng cách giải phương trình vi phân dao động chịu tải trọng động có tham số khoảng đê đưa cách giải phương trình vi phân dao động chịu chuyên vị của đất nền có tham số khoảng, đồng thời đưa các bước giải phương trình vi phân dao động ngôn ngữ phần mềm Luận văn đã trình bày ứng dụng cách giải đê xác định phản ứng động của kết cấu khung phẳng nhịp 15 tầng chịu chuyên vị của đất nền dạng hình sin trường hợp tham số đầu vào là các số khoảng Sử dụng phần mềm Maple đê giải phương trình vi phân dao động chịu chuyên vị của đất nền có tham số khoảng và kết quả là đồ thị biêu diễn chuyên vị đỉnh và mômen tại chân cột ứng với từng cấp động đất So sánh tần số dao động riêng của kết cấu khung giữa phần mềm Maple và Etabs, sai số giữa hai kết quả là tương đối nhỏ * HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Từ kết quả phân tích xác định phản ứng động của kết cấu dưới nguyên nhân tác dụng là chuyên vị của đất nền trường hợp có tham số đầu vào là dạng số khoảng, ta có thê tiến hành phân tích và đánh giá độ tin cậy của kết cấu phục vụ cho kiêm định chất lượng công trình Tính kết cấu có kê đến sự tương tác của nền đất và công trình chịu chuyên vị của đất nền có chứa các tham số đầu vào dạng khoảng 75 DANH MỤC CÁC BÀI BÁO LIÊN QUAN [1] Lê Công Duy, Phan Đình Thoại, Dao động của kết cấu khung phẳng nhiều tầng xét đến tính cản của vật liệu dưới dạng tham số khoảng, Hội nghị Khoa học toàn quốc Cơ học vật rắn biến dạng lần thứ XII Đại Học Duy Tân, TP Đà Nẵng, 7/8/2015 [2] Lê Công Duy, Phan Đình Thoại, Xác định phản ứng động của kết cấu khung phẳng nhiều tầng chịu chuyển vị của đất nền với tham số đầu vào không chắc chắn dạng khoảng, Hội thảo quốc gia “Hạ tầng giao thông với phát triên bền vững” – TISDC 2016, đã chấp nhận tóm tắt bài báo 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO *A: Tiếng Việt [1] Phạm Đình Ba, Nguyễn Tài Trung, Đợng Lực Học Cơng Trình, Nhà X́t Bản Xây Dựng Hà Nội - 2005 [2] Lê Công Duy, Đặng Hồng Long (2014), Một cách giải hệ phương trình của phương pháp PTHH có tham số đầu vào dạng khoảng, Tạp chí Khoa học Công nghệ xây dựng, số 03/2014 [3] Lê Xuân Huỳnh, Lê Công Duy, Dao động của kết cấu khung trường hợp có tham sớ khơng chắc chắn, Tạp chí Kết Cấu Xây Dựng Hà Nội - Số 8/2012 [4] Lê Công Duy, Phân tích dao động của kết cấu khung phẳng nhiều tầng chịu tải trọng động trường hợp xét đến tham số đầu vào không chắc chắn dạng khoảng Báo cáo đề tài NCKH cấp trường năm học 2015 – 2016, T.10-2015, Đại học Duy Tân [5] Trần Văn Liên, Nguyễn Tất Thắng, Nguyễn Thanh Bình “Phân tích kết cấu khung phương pháp phần tử hữu hạn khoảng”, Tạp chí Khoa học Công nghệ xây dựng, số 3/2013 [6] Nguyễn Lê Ninh, Động Đất Và thiết Kế Cơng Trình Chịu Đợng Đất Nhà X́t Bản Xây Dựng Hà Nội – 2007 [7] Nguyễn Văn Phượng, Động Lực học Cơng Trình, Nhà X́t bản KH & KT, Hà Nội – 2005 [8] Phùng Quyết Thắng, Xác định phản ứng động học của hệ kết cấu các tham số đặc trưng đại lượng khoảng, Luận văn thạc sĩ kỹ thuật, Đại học Xây dựng Hà Nội – 2011 [9] Dương Văn Thứ, Đợng Lực Học Cơng Trình, Nhà Xuất Bản Xây Dựng Hà Nội – 2010 [10] TCVN 9386:2012 Thiết kế công trình chịu động đất *B Tiếng Anh [11] Anil K Chopra, Dynamics of Structures: Theory and Applications to Earthquake Egineering, University Of California at Berkeley – Prentice Hall 07458, 1969 77 [12] Ray W Clough, Joseph Penzien, Dynamics of Structures – Internaitional Editions 1993, McGraw – Hill [13] Bernd Moller – Michael Beer, Fuzzy Randomness- Uncertainty in Civil Engineering and Computational Mechanics, Springer – Verlag Berlin Heidelberg 2004 [14] D Vandepitte, W Teichert, Application of The Fuzzy Finite Element Method in Structural Dynamics, Department of Mechanical Engineering, Division PMA, K.U.Leuven, Belgium, 2004 [15] Petr Stemberk, Jaroslav Kruis, Dynamic structural analysis of 2D frame with Fuzzy coefficient, Department of Structural Mechanics, Faculty of Civil Engineering, Czech Technical University, 2004 [16] Mehdi ModarresZaDeh, Dynamic Analysis of Structures With Interval Uncertainty, PhD Thesis, Department of Civil Engineering, Case Western Reserve University, August – 2005 [17] Hao Zhang, Nondeterministc linear static finite element analysis, An Interval Approach, PhD Thesis, School of Civil and Enviromental Engineering Goergia Institute of Technology, December 2005 [18] Wei Gao, Chongmin Song and Francis Tin- Loi, static response anh reliability analysis of structural systerms with random and interval properties , IOP Publishing , Materials Science anh Engineering, 10/2010 [19] Z H Cai, Y W Yang and Y Liu, Dynamic and response of structures with uncertain parameters, IOP Publishing, Materials Science anh Engineering 10/2010 [20] Mehdi Modarres anh Joshua Bergerson, Dynamic analysis of uncertain structures using imprecise probability, Illinois Institute of Technology, Printed in USA, Copyright 2014 [21] S Chakraverty, Deepti Moyi Sahoo “Interval response data based systerm indentification of multi storey shear buildings using interval neural network modelling”, Computer Assisted Methods in Engineering and Science, 21: Page 123140, 2014 78 PHỤ LỤC TÍNH TOÁN with(linalg); Tai*trong*hinh*sin; K := matrix([[3.333*E, -2.191*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [-2.191*E, 4.381*E, -2.191*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, -2.191*E, 4.381*E, -2.191*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, -2.191*E, 4.381*E, -2.191*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, -2.191*E, 3.614*E, -1.424*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, -1.424*E, 2.847*E, -1.424*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, -1.424*E, 2.847*E, -1.424*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, -1.424*E, 2.847*E, -1.424*E, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1.424*E, 2.847*E, -1.424*E, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1.424*E, 2.287*E, -.864*E, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -.864*E, 1.727*E, -.864*E, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -.864*E, 1.727*E, -.864*E, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -.864*E, 1.727*E, -.864*E, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -.864*E, 1.727*E, -.864*E], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -.864*E, 864*E]]); M := diag(1.781*m, 1.752*m, 1.752*m, 1.752*m, 1.752*m, 1.719*m, 1.719*m, 1.719*m, 1.719*m, 1.719*m, 1.687*m, 1.687*m, 1.687*m, 1.687*m, m); B := evalm(-M*f+K); pttanso := det(B); tanso := solve(pttanso, f); ts := [tanso]; f1 := ts[1]; f2 := ts[2]; f3 := ts[3]; f4 := ts[4]; f5 := ts[5]; f6 := ts[6]; f7 := ts[7]; f8 := ts[8]; f9 := ts[9]; f10 := ts[10]; f11 := ts[11]; f12 := ts[12]; f13 := ts[13]; f14 := ts[14]; f15 := ts[15]; b1 := evalm(-M*f1+K); b2 := evalm(-M*f2+K); b3 := evalm(M*f3+K); b4 := evalm(-M*f4+K); b5 := evalm(-M*f5+K); b6 := evalm(-M*f6+K); b7 := evalm(M*f7+K); b8 := evalm(-M*f8+K); b9 := evalm(-M*f9+K); b10 := evalm(-M*f10+K); b11 := evalm(M*f11+K); b12 := evalm(-M*f12+K); b13 := evalm(-M*f13+K); b14 := evalm(-M*f14+K); b15 := evalm(-M*f15+K); B1 := delcols(delrows(b1, 1), 1); B11 := delcols(delrows(b1, 1), 15); phis1 := -evalm(`&*`(inverse(B1), B11)); phi1 := stackmatrix(vector([1]), phis1); B2 := delcols(delrows(b2, 1), 1); B21 := delcols(delrows(b2, 1), 15); phis2 := -evalm(`&*`(inverse(B2), B21)); phi2 := stackmatrix(vector([1]), phis2); B3 := delcols(delrows(b3, 1), 1); B31 := delcols(delrows(b3, 1), 15); phis3 := -evalm(`&*`(inverse(B3), B31)); phi3 := stackmatrix(vector([1]), phis3); B4 := delcols(delrows(b4, 1), 1); B41 := delcols(delrows(b4, 1), 15); phis4 := -evalm(`&*`(inverse(B4), B41)); phi4 := stackmatrix(vector([1]), phis4); B5 := delcols(delrows(b5, 1), 1); B51 := delcols(delrows(b5, 1), 15); phis5 := -evalm(`&*`(inverse(B5), B51)); phi5 := stackmatrix(vector([1]), phis5); B6 := delcols(delrows(b6, 1), 1); B61 := delcols(delrows(b6, 1), 15); phis6 := -evalm(`&*`(inverse(B6), B61)); phi6 := stackmatrix(vector([1]), phis6); B7 := delcols(delrows(b7, 1), 1); B71 := delcols(delrows(b7, 1), 15); phis7 := -evalm(`&*`(inverse(B7), B71)); phi7 := stackmatrix(vector([1]), phis7); B8 := delcols(delrows(b8, 1), 1); B81 := delcols(delrows(b8, 1), 15); phis8 := -evalm(`&*`(inverse(B8), B81)); phi8 := stackmatrix(vector([1]), phis8); B9 := delcols(delrows(b9, 1), 1); B91 := delcols(delrows(b9, 79 1), 15); phis9 := -evalm(`&*`(inverse(B9), B91)); phi9 := stackmatrix(vector([1]), phis9); B10 := delcols(delrows(b10, 1), 1); B101 := delcols(delrows(b10, 1), 15); phis10 := -evalm(`&*`(inverse(B10), B101)); phi10 := stackmatrix(vector([1]), phis10); B11 := delcols(delrows(b11, 1), 1); B111 := delcols(delrows(b11, 1), 15); phis11 := -evalm(`&*`(inverse(B11), B111)); phi11 := stackmatrix(vector([1]), phis11); B12 := delcols(delrows(b12, 1), 1); B121 := delcols(delrows(b12, 1), 15); phis12 := -evalm(`&*`(inverse(B12), B121)); phi12 := stackmatrix(vector([1]), phis12); B13 := delcols(delrows(b13, 1), 1); B131 := delcols(delrows(b13, 1), 15); phis13 := -evalm(`&*`(inverse(B13), B131)); phi13 := stackmatrix(vector([1]), phis13); B14 := delcols(delrows(b14, 1), 1); B141 := delcols(delrows(b14, 1), 15); phis14 := -evalm(`&*`(inverse(B14), B141)); phi14 := stackmatrix(vector([1]), phis14); B15 := delcols(delrows(b15, 1), 1); B151 := delcols(delrows(b15, 1), 15); phis15 := -evalm(`&*`(inverse(B15), B151)); phi15 := stackmatrix(vector([1]), phis15); phi := concat(phi1, phi2, phi3, phi4, phi5, phi6, phi7, phi8, phi9, phi10, phi11, phi12, phi13, phi14, phi15); A := matrix(15, 1, [a, a, a, a, a, a, a, a, a, a, a, a, a, a, a]); F := evalm(`&*`(M, A)); F1 := evalm(`&*`(transpose(phi1), F)); F2 := evalm(`&*`(transpose(phi2), F)); F3 := evalm(`&*`(transpose(phi3), F)); F4 := evalm(`&*`(transpose(phi4), F)); F5 := evalm(`&*`(transpose(phi5), F)); F6 := evalm(`&*`(transpose(phi6), F)); F7 := evalm(`&*`(transpose(phi7), F)); F8 := evalm(`&*`(transpose(phi8), F)); F9 := evalm(`&*`(transpose(phi9), F)); F10 := evalm(`&*`(transpose(phi10), F)); F11 := evalm(`&*`(transpose(phi11), F)); F12 := evalm(`&*`(transpose(phi12), F)); F13 := evalm(`&*`(transpose(phi13), F)); F14 := evalm(`&*`(transpose(phi14), F)); F15 := evalm(`&*`(transpose(phi15), F)); M1 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi1), M)), phi1)); M2 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi2), M)), phi2)); M3 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi3), M)), phi3)); M4 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi4), M)), phi4)); M5 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi5), M)), phi5)); M6 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi6), M)), phi6)); M7 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi7), M)), phi7)); M8 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi8), M)), phi8)); M9 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi9), M)), phi9)); M10 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi10), M)), phi10)); M11 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi11), M)), phi11)); M12 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi12), M)), phi12)); M13 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi13), M)), phi13)); M14 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi14), M)), phi14)); M15 := evalm(`&*`(evalm(`&*`(transpose(phi15), M)), phi15)); omega1 := f1^(1/2); omega2 := f2^(1/2); omega3 := f3^(1/2); omega4 := f4^(1/2); omega5 := f5^(1/2); omega6 := f6^(1/2); omega7 := f7^(1/2); 80 omega8 := f8^(1/2); omega9 := f9^(1/2); omega10 := f10^(1/2); omega11 := f11^(1/2); omega12 := f12^(1/2); omega13 := f13^(1/2); omega14 := f14^(1/2); omega15 := f15^(1/2); `ϖ1` := f1^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ2` := f2^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ3` := f3^(1/2)*(xi^2+1)^(1/2); `ϖ4` := f4^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ5` := f5^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ6` := f6^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ7` := f7^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ8` := f8^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ9` := f9^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ10` := f10^(1/2)*(xi^2+1)^(1/2); `ϖ11` := f11^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ12` := f12^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ13` := f13^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ14` := f14^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); `ϖ15` := f15^(1/2)*(-xi^2+1)^(1/2); Kd1 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega1*xi*(t-x))*sin(`ϖ1`*(tx)), x = t))/`ϖ1`; Kd2 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega2*xi*(t-x))*sin(`ϖ2`*(tx)), x = t))/`ϖ2`; Kd3 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega3*xi*(t-x))*sin(`ϖ3`*(tx)), x = t))/`ϖ3`; Kd4 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega4*xi*(t-x))*sin(`ϖ4`*(tx)), x = t))/`ϖ4`; Kd5 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega5*xi*(t-x))*sin(`ϖ5`*(tx)), x = t))/`ϖ5`; Kd6 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega6*xi*(t-x))*sin(`ϖ6`*(tx)), x = t))/`ϖ6`; Kd7 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega7*xi*(t-x))*sin(`ϖ7`*(tx)), x = t))/`ϖ7`; Kd8 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega8*xi*(t-x))*sin(`ϖ8`*(tx)), x = t))/`ϖ8`; Kd9 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega9*xi*(t-x))*sin(`ϖ9`*(tx)), x = t))/`ϖ9`; Kd10 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega10*xi*(tx))*sin(`ϖ10`*(t-x)), x = t))/`ϖ10`; Kd11 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(omega11*xi*(t-x))*sin(`ϖ11`*(t-x)), x = t))/`ϖ11`; Kd12 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega12*xi*(t-x))*sin(`ϖ12`*(t-x)), x = t))/`ϖ12`; Kd13 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega13*xi*(t-x))*sin(`ϖ13`*(t-x)), x = t))/`ϖ13`; Kd14 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega14*xi*(t-x))*sin(`ϖ14`*(t-x)), x = t))/`ϖ14`; Kd15 := (int(sin(r*x+`ϕ`)*exp(-omega15*xi*(t-x))*sin(`ϖ15`*(t-x)), x = t))/`ϖ15`; r := 6*omega1; U := matrix(15, 1, [evalm(-F1*Kd1/M1), evalm(F2*Kd2/M2), evalm(-F3*Kd3/M3), evalm(-F4*Kd4/M4), evalm(-F5*Kd5/M5), evalm(-F6*Kd6/M6), evalm(-F7*Kd7/M7), evalm(-F8*Kd8/M8), evalm(-F9*Kd9/M9), evalm(-F10*Kd10/M10), evalm(F11*Kd11/M11), evalm(-F12*Kd12/M12), evalm(-F13*Kd13/M13), evalm(-F14*Kd14/M14), evalm(-F15*Kd15/M15)]); no := evalm(`&*`(phi, U)); x15 := evalm(no[15, 1]); xd := x15[1, 1]; x1 := evalm(no[1, 1]); xc := x1[1, 1]; with(Optimization); toi*uu*chuyen*vi*dinhTypesetting[delayDotProduct](momen*chan*cot, B, true)-xetcan; xdmi1 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 0); xdmi2 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .1); xdmi3 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .2); xdmi4 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 81 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .3); xdmi5 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .4); xdmi6 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .5); xdmi7 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .6); xdmi8 := NLPSolve(xd, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .7); xdmi9 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .8); xdmit := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .9); xdmie := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.0 1.0); xdmie1 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.1 1.1); xdmie2 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.2 1.2); xdmie3 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.3 1.3); xdmie4 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.4 1.4); xdmie5 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.5 1.5); xdmie6 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.6 1.6); xdmie7 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.7 1.7); xdmie8 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.8 1.8); xdmie9 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.9 1.9); xdmiet := NLPSolve(xd, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 2.0 2.0); xdm1 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 0, maximize); xdm2 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .1, maximize); xdm3 := NLPSolve(xd, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .2, maximize); xdm4 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .3, maximize); xdm5 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .4, maximize); xdm6 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .5, maximize); xdm7 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .6, maximize); xdm8 := NLPSolve(xd, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .7, maximize); xdm9 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, 82 `ϕ` = .5, t = .8, maximize); xdmt := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .9, maximize); xdme := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.0 1.0, maximize); xdme1 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.1 1.1, maximize); xdme2 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.2 1.2, maximize); xdme3 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.3 1.3, maximize); xdme4 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.4 1.4, maximize); xdme5 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.5 1.5, maximize); xdme6 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.6 1.6, maximize); xdme7 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.7 1.7, maximize); xdme8 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.8 1.8, maximize); xdme9 := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.9 1.9, maximize); xdmet := NLPSolve(xd, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 2.0 2.0, maximize); xcmi1 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 0); xcmi2 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .1); xcmi3 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .2); xcmi4 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .3); xcmi5 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .4); xcmi6 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .5); xcmi7 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .6); xcmi8 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .7); xcmi9 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .8); xcmit := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .9); xcmie := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.0 1.0); xcmie1 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.1 1.1); xcmie2 := 83 NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.2 1.2); xcmie3 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.3 1.3); xcmie4 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.4 1.4); xcmie5 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.5 1.5); xcmie6 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.6 1.6); xcmie7 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.7 1.7); xcmie8 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.8 1.8); xcmie9 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.9 1.9); xcmiet := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 2.0 2.0); xcm1 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 0, maximize); xcm2 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .1, maximize); xcm3 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .2, maximize); xcm4 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .3, maximize); xcm5 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .4, maximize); xcm6 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .5, maximize); xcm7 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .6, maximize); xcm8 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .7, maximize); xcm9 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .8, maximize); xcmt := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = .9, maximize); xcme := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.0 1.0, maximize); xcme1 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.1 1.1, maximize); xcme2 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.2 1.2, maximize); xcme3 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.3 1.3, maximize); xcme4 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 84 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.4 1.4, maximize); xcme5 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.5 1.5, maximize); xcme6 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.6 1.6, maximize); xcme7 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.7 1.7, maximize); xcme8 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.8 1.8, maximize); xcme9 := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 .60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 1.9 1.9, maximize); xcmet := NLPSolve(91.374*E*xc, m = 49839 60915, E = 2385 2915, xi = 0.1e-1 .1, a = 2.4 4.8, `ϕ` = .5, t = 2.0 2.0, maximize); bd1 := evalm(xdmi1[1]); bd2 := evalm(xdmi2[1]); bd3 := evalm(xdmi3[1]); bd4 := evalm(xdmi4[1]); bd5 := evalm(xdmi5[1]); bd6 := evalm(xdmi6[1]); bd7 := evalm(xdmi7[1]); bd8 := evalm(xdmi8[1]); bd9 := evalm(xdmi9[1]); bdt := evalm(xdmit[1]); bde := evalm(xdmie[1]); bde1 := evalm(xdmie1[1]); bde2 := evalm(xdmie2[1]); bde3 := evalm(xdmie3[1]); bde4 := evalm(xdmie4[1]); bde5 := evalm(xdmie5[1]); bde6 := evalm(xdmie6[1]); bde7 := evalm(xdmie7[1]); bde8 := evalm(xdmie8[1]); bde9 := evalm(xdmie9[1]); bdet := evalm(xdmiet[1]); bd11 := evalm(xdm1[1]); bd22 := evalm(xdm2[1]); bd33 := evalm(xdm3[1]); bd44 := evalm(xdm4[1]); bd55 := evalm(xdm5[1]); bd66 := evalm(xdm6[1]); bd77 := evalm(xdm7[1]); bd88 := evalm(xdm8[1]); bd99 := evalm(xdm9[1]); bdtt := evalm(xdmt[1]); bdee := evalm(xdme[1]); bdee1 := evalm(xdme1[1]); bdee2 := evalm(xdme2[1]); bdee3 := evalm(xdme3[1]); bdee4 := evalm(xdme4[1]); bdee5 := evalm(xdme5[1]); bdee6 := evalm(xdme6[1]); bdee7 := evalm(xdme7[1]); bdee8 := evalm(xdme8[1]); bdee9 := evalm(xdme9[1]); bdeet := evalm(xdmet[1]); bc1 := evalm(xcmi1[1]); bc2 := evalm(xcmi2[1]); bc3 := evalm(xcmi3[1]); bc4 := evalm(xcmi4[1]); bc5 := evalm(xcmi5[1]); bc6 := evalm(xcmi6[1]); bc7 := evalm(xcmi7[1]); bc8 := evalm(xcmi8[1]); bc9 := evalm(xcmi9[1]); bct := evalm(xcmit[1]); bce := evalm(xcmie[1]); bce1 := evalm(xcmie1[1]); bce2 := evalm(xcmie2[1]); bce3 := evalm(xcmie3[1]); bce4 := evalm(xcmie4[1]); bce5 := evalm(xcmie5[1]); bce6 := evalm(xcmie6[1]); bce7 := evalm(xcmie7[1]); bce8 := evalm(xcmie8[1]); bce9 := evalm(xcmie9[1]); bcet := evalm(xcmiet[1]); bc11 := evalm(xcm1[1]); bc22 := evalm(xcm2[1]); bc33 := evalm(xcm3[1]); bc44 := evalm(xcm4[1]); bc55 := evalm(xcm5[1]); bc66 := evalm(xcm6[1]); bc77 := evalm(xcm7[1]); bc88 := evalm(xcm8[1]); bc99 := evalm(xcm9[1]); bctt := evalm(xcmt[1]); bcee := evalm(xcme[1]); bcee1 := evalm(xcme1[1]); bcee2 := evalm(xcme2[1]); bcee3 := evalm(xcme3[1]); bcee4 := evalm(xcme4[1]); bcee5 := evalm(xcme5[1]); bcee6 := evalm(xcme6[1]); bcee7 := evalm(xcme7[1]); bcee8 := evalm(xcme8[1]); bcee9 := evalm(xcme9[1]); bceet := evalm(xcmet[1]); with(plots); vedothi*chuyenvidinh-Typesetting[delayDotProduct](momen, B, true); data1 := [[0, bd1], [.1, bd2], [.2, bd3], [.3, bd4], [.4, bd5], [.5, bd6], [.6, bd7], [.7, bd8], [.8, bd9], [.9, bdt], [1.0, bde], [1.1, bde1], 85 [1.2, bde2], [1.3, bde3], [1.4, bde4], [1.5, bde5], [1.6, bde6], [1.7, bde7], [1.8, bde8], [1.9, bde9], [2.0, bdet]]; data11 := [[0, bd11], [.1, bd22], [.2, bd33], [.3, bd44], [.4, bd55], [.5, bd66], [.6, bd77], [.7, bd88], [.8, bd99], [.9, bdtt], [1.0, bdee], [1.1, bdee1], [1.2, bdee2], [1.3, bdee3], [1.4, bdee4], [1.5, bdee5], [1.6, bdee6], [1.7, bdee7], [1.8, bdee8], [1.9, bdee9], [2.0, bdeet]]; data2 := [[0, bc1], [.1, bc2], [.2, bc3], [.3, bc4], [.4, bc5], [.5, bc6], [.6, bc7], [.7, bc8], [.8, bc9], [.9, bct], [1.0, bce], [1.1, bce1], [1.2, bce2], [1.3, bce3], [1.4, bce4], [1.5, bce5], [1.6, bce6], [1.7, bce7], [1.8, bce8], [1.9, bce9], [2.0, bcet]]; data22 := [[0, bc11], [.1, bc22], [.2, bc33], [.3, bc44], [.4, bc55], [.5, bc66], [.6, bc77], [.7, bc88], [.8, bc99], [.9, bctt], [1.0, bcee], [1.1, bcee1], [1.2, bcee2], [1.3, bcee3], [1.4, bcee4], [1.5, bcee5], [1.6, bcee6], [1.7, bcee7], [1.8, bcee8], [1.9, bcee9], [2.0, bceet]]; v1 := pointplot(data1, style = line, color = blue); v11 := pointplot(data11, style = line, color = blue); display([v1, v11]); v2 := pointplot(data2, style = line, color = red); v22 := pointplot(data22, style = line, color = red); display([v2, v22]) ... THOẠI XÁC ĐỊNH PHẢN ỨNG ĐỘNG CỦA KẾT CẤU KHUNG PHẲNG NHIỀU TẦNG CHỊU CHUYỂN VỊ CỦA ĐẤT NỀN VỚI THAM SỐ ĐẦU VÀO KHÔNG CHẮC CHẮN DẠNG KHOẢNG Chun ngành: Kỹ thuật xây dựng cơng trình DD&CN Mã số :... THUYẾT TÍNH TOÁN KẾT CẤU KHUNG CHỊU CHUYỂN VỊ CỦA ĐẤT NỀN VỚI THAM SỐ KHOẢNG 2.1 Giới thiệu số học khoảng 2.1.1 Số khoảng [16], [17], [18], [19] Một khoảng thực là một tập không rỗng của... Cách giải phương trình vi phân dao động kết cấu khung chịu chuyển vị đất với tham số khoảng [4] 2.4.1 Cách giải phương trình vi phân dao động có tham số khoảng Vận dụng thuật giải