Logo Ponts et Tunnels Ponts et Tunnels Université de génie civil de Hanoï
Domaine de recherche 03

Surveillance de l'état des structures (SHM), inspection et essais de chargement

Mesure, identification et détection d’endommagement des ponts en service : vision par ordinateur, drones, capteurs à corde vibrante, données vibratoires et essais de chargement.

56 publications53 articles3 ouvrages1963⁠–⁠202621 personnes avec publications14 enseignants l’indiquent sur leur profil8 projets

Présentation

Ce domaine est directement lié aux essais de chargement et aux inspections de ponts réalisés par le groupe ; la page du laboratoire fait état de plus de 500 ponts éprouvés ou inspectés. Les travaux vont de la mesure sans contact par caméra à l’identification structurale, au recalage de modèles et à la détection d’endommagement à partir de données de vibrations, de flèches et de déformations [14, 46, 47].

Principaux thèmes de recherche

Vision par ordinateur et drones

Les déplacements et vibrations des structures ont été mesurés par caméra sans cible physique, puis appliqués à des ouvrages réels [6, 13, 14]. Un cadre d’identification structurale utilise des caméras pour modéliser les charges de véhicules et introduit la « surface d’influence unitaire » du déplacement comme indicateur d’endommagement, vérifié sur une grande maquette de pont en laboratoire [19]. Des drones du commerce ont servi à mesurer les vibrations et les déplacements d’oscillation des structures [22, 26].

Capteurs, vibrations et tension des câbles

Des capteurs à corde vibrante ont suivi contraintes et déformations pendant toute la construction de deux ponts en arc de grande portée : le pont de Kỳ Cùng (Lạng Sơn) et le pont Hoàng Văn Thụ (Hải Phòng) [32]. La tension des haubans a été déduite des données vibratoires en tenant compte des amortisseurs, et vérifiée sur les mesures de 32 des 80 haubans du pont de Bính (Hải Phòng) de 2007 à 2019 [50]. L’accéléromètre d’un smartphone a identifié les trois premières fréquences propres d’une maquette de pont, et la mesure indirecte depuis un véhicule d’essai s’écarte de moins de 1 % de la mesure directe [52].

Identification de l’endommagement et recalage de modèles

L’endommagement est localisé à partir de modèles autorégressifs optimaux, de la flexibilité modale et des variations de la flèche statique à mi-travée [28, 31, 46]. Sur le pont en BFUP de Xuân Đức (Tuyên Quang), le recalage du modèle aux éléments finis à partir des essais de chargement statique et dynamique a réduit l’écart sur les flèches de 5,81 % à 0,22 % et l’écart sur les fréquences de 2,48 % à 0,02 % [45].

Projets, ouvrages et laboratoire

Le laboratoire dispose d’équipements de mesure des déformations et contraintes (SDA-830C, TDS 303), des flèches, des vibrations, de la tension des câbles par capteurs à corde vibrante et de relevés par drone et vision par ordinateur. Des projets de niveau ministériel et universitaire sur la mesure des déplacements dynamiques par vision, l’analyse non paramétrique des données de surveillance et l’évaluation LRFR de ponts faibles, ainsi qu’un projet de coopération VLIR-UOS sur le diagnostic d’endommagement des infrastructures, relèvent de ce domaine.

Laboratoire et prestations → Catalogue des manuels et ouvrages →

Projets de recherche (8)

Intitulés des projets tels qu’ils figurent sur les profils (en vietnamien).

  • Principal investigator (2017⁠–⁠2020). Nghiên cứu phương pháp đo chuyển vị động kết cấu công trình bằng công nghệ “thị giác máy tính - computer vision” phục vụ cho công tác đánh giá và kiểm định công trình. Ministry of Education and Training
  • Principal investigator (2017⁠–⁠2018). Đánh giá sức khỏe công trình bằng cách nhận dạng và khoanh vùng các thay đổi trên kết cấu dựa trên phương pháp phân tích phi tham số dữ liệu quan trắc. Đề tài Khoa học và Công nghệ cấp trường trọng điểm.
  • Principal investigator (2017). Nghiên cứu phát hiện và xác định vị trí thay đổi ứng xử của kết cấu bằng phương pháp phân tích thành phần chủ yếu. Trường Đại học Xây dựng
  • Principal investigator (2015). Nghiên cứu đánh giá kết quả kiểm định một số cầu yếu trên quốc lộ 1A theo tiêu chuẩn LRFR và tiêu chuẩn 22TCN 243-98. Trường Đại học Xây dựng
  • Principal investigator (2013). Nghiên cứu đánh giá khả năng chịu lực của các hệ thống cầu dầm Super-T ở Việt Nam. Trường Đại học Xây dựng
  • Principal investigator (2012). Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả kiểm định cầu dầm I bê tông cốt thép dự ứng lực. Trường Đại học Xây dựng
  • Nghiên cứu phương pháp phát hiện và đánh giá hư hỏng của kết cấu dựa vào ứng xử dao động và mạng Nơ ron nhân tạo. Đại học Xây dựng
  • Phương pháp Chẩn đoán hư hỏng phục vụ theo dõi tình trạng sức khoẻ kết cấu công trình hạ tầng Việt Nam, code: VN2018TEA479A103 tripartite agreement between VLIR-UOS, Ghent University and the University of Transport and Communications

Manuels et ouvrages (3)

Axes de développement

Les axes ci-dessous sont ceux que montrent les articles de 2023 à 2026, les projets et les thèmes de recherche affichés sur les profils des enseignants ; cette page n’annonce ni plan ni financement.

  1. Surveillance en temps réel par capteurs sans fil

    Un article de 2026 associe un nœud de capteurs IoT sans fil à un auto-encodeur pour détecter en temps réel les anomalies vibratoires [55].

  2. Mesure vibratoire à bas coût et mesure indirecte

    Les smartphones, les véhicules d’essai et des grilles denses d’accéléromètres sur dalles précontraintes sont des étapes récentes vers une mesure plus rapide des caractéristiques dynamiques [52, 54].

  3. Évaluation et durée de vie résiduelle des ponts en service

    Le suivi à long terme de la tension des haubans, l’évaluation de la durée de vie résiduelle du pont Long Biên et l’évaluation sur site de poutres précontraintes endommagées par le feu montrent un passage de la mesure à l’évaluation [49, 50, 56].

Chercheurs du domaine

Avec des publications dans ce domaine (21)

Enseignants qui indiquent ce domaine sur leur profil (14)

Enseignants actuels qui indiquent ce domaine sur leur profil ; c’est le même groupe qui apparaît lorsque la page Équipe est filtrée par domaine et sur les cartes des domaines.

Publications du domaine (56)

Tous les articles de revue, communications, chapitres d’ouvrage et ouvrages classés dans ce domaine, du plus récent au plus ancien. Membres du groupe en gras, * auteur correspondant ; titres dans leur langue d’origine.

2026

  1. [56]Phung, B. T., Nguyen, V. M.*, Nguyen, T. K., Nguyen, L., & Nguyen, T. N. H. (2026). Structural response of fire-damaged prestressed concrete girders with quantified prestress loss: Laboratory testing and Crossbow-based field assessment. Construction and Building Materials, 533, 146739. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2026.146739
  2. [55]Quy, N. D.*, & Le, B. D. (2026). Real-time vibration monitoring and anomaly detection using autoencoder and wireless IoT sensor node. In Lecture Notes in Networks and Systems (pp. 260-267). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-032-18316-3_29
  3. [54]Phạm Ngọc Lâm, Nguyễn Hướng Dương, Đặng Việt Hưng, Nguyễn Trung Hiếu (2026). Xác định các đặc trưng động của tấm sàn ứng lực trước căng trước dựa vào phương pháp đo dao động. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 20(1V), 27-39. https://doi.org/10.31814/stce.huce2026-20(1V)-03
  4. [53]Bui, H. T.*, Tan, K. H.* (2026). Intelligent corrosion detection in reinforced concrete slabs using GPR and YOLOv11: A fully non-destructive and automated deep learning framework. Construction and Building Materials, 506, 145014. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2025.145014

2025

  1. [52]Nguyễn Hướng Dương* (2025). Ứng dụng điện thoại thông minh và phép đo gián tiếp khảo sát dao động công trình cầu. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 19(1V), 60-68. https://doi.org/10.31814/stce.huce2025-19(1V)-06
  2. [51]Nguyen, H. D., Nguyen, H., & Gao, X. (2025). A digital twin framework with MobileNetV2 for damage detection in slab structures. Fracture and Structural Integrity, 19(72), 121-136. https://doi.org/10.3221/IGF-ESIS.72.09
  3. [50]Hoang, H., Hoang, V., & Nguyen, H. D.* (2025). Long-Term Monitoring of Cable Tension Force in Cable-stayed Bridges using the Vibration Method: The Case Study of Binh Bridge, Vietnam. Engineering, Technology & Applied Science Research, 15(1), 20300-20313. https://doi.org/10.48084/etasr.9737
  4. [49]Depale, B., Pham, D. D., & Le, B. D. (2025). Residual life assessment (RLA) of Long Bien Bridge (Hanoi). Procedia Structural Integrity, 75, 254-261. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.11.027
  5. [48]Nguyễn Hướng Dương (2025). Kỹ thuật đo và phân tích tín hiệu đo dao động công trình. NXB Xây dựng.

2024

  1. [47]Nguyen, Q. B., & Nguyen, H. D.* (2024). A Novel Finite Element Model Updating Application Based on Experimental Vibration Data. In: Recent Advances in Structural Health Monitoring and Engineering Structures. Lecture Notes in Civil Engineering, Springer, 605-617. https://doi.org/10.1007/978-981-97-0399-9_56
  2. [46]Nguyen, Q. B., & Nguyen, H. H.* (2024). An efficient approach for damage identification of beams using mid-span static deflection changes. Eng, 5(2), 895-917. https://doi.org/10.3390/eng5020048
  3. [45]Nguyen, Q. B.*, & Nguyen, T. N. H. (2024). Novel application of model updating for damage detection of UHPC Xuan Duc bridge. International Journal of GEOMATE, 27(121), 69-76. https://doi.org/10.21660/2024.121.4517
  4. [44]Nguyen, D. H., & Nguyen, N. M. T. (2024). Numerical and experimental studies on vibration-based damage detection methods in beam structures. Journal of Materials and Engineering Structures, 11(3), 255-266. https://doaj.org/article/cbb183d3252d417d99928830cd09078c
  5. [43]Nguyễn Quốc Bảo, Hoàng Tiến, Nguyễn Hùng Sơn (2024). Xác định tải trọng tác dụng lên kết cấu dầm giản đơn dựa trên số liệu đo độ võng. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) - ĐHXDHN, 18(2V), 61-71. https://doi.org/10.31814/stce.huce2024-18(2V)-05

2023

  1. [42]Nguyen, H. D., & Abdel Wahab, M.* (2023). Damage detection in slab structures based on two-dimensional curvature mode shape method and Faster R-CNN. Advances in Engineering Software, 176, 103371. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2022.103371
  2. [41]Nguyen, H. D.*, Nguyen, T. N. M., Doan, X. H., Nguyen, Q. B., Nguyen, V. P., & Pham, D. H. (2023). Damage Detection in Structures Using Strain Measurement. Proceedings of the International Conference of Steel and Composite for Engineering Structures. Lecture Notes in Civil Engineering, Springer, 24-34. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24041-6_2
  3. [40]Dao, H., Khuc, T.*, Truong, Q., Dinh, C., & Nguyen, A. (2023). Pavement crack segmentation using an attention-based deep learning model. Lecture Notes in Civil Engineering, 727-737. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-2345-8_75
  4. [39]Vu, D. C., Luong, N. D., Cu, V. H., Vu, N. Q., & Bui, N. S. (2023). Study on the application of TLS for bridge deflection inspection in Vietnam. Journal of Science and Technology in Civil Engineering (STCE) - HUCE, 17(4), 14-25. https://doi.org/10.31814/stce.huce2023-17(4)-02

2022

  1. [38]Nguyen, H. D.*, Nguyen, Q. B., & Abdel Wahab, M. (2022). Monitoring Bridge Frequencies Using Passing Vehicle. Proceedings of the 2nd International Conference on Structural Damage Modelling and Assessment (SDMA 2021). Lecture Notes in Civil Engineering, Springer, 27-36. https://doi.org/10.1007/978-981-16-7216-3_3

2021

  1. [37]Ho, L. V., Nguyen, D. H., Mousavi, M., De Roeck, G., Bui-Tien, T., Gandomi, A. H., & Wahab, M. A. (2021). A hybrid computational intelligence approach for structural damage detection using marine predator algorithm and feedforward neural networks. Computers & Structures, 252, 106568.
  2. [36]Ho, L. V., Nguyen, H. D., De Roeck, G., Bui-Tien, T., & Abdel Wahab, M.* (2021). Damage detection in steel plates using feed-forward neural network coupled with hybrid particle swarm optimization and gravitational search algorithm. Journal of Zhejiang University-SCIENCE A, 22(6), 467-480. https://doi.org/10.1631/jzus.A2000316
  3. [35]Nguyen, D. H., Bui-Tien, T., Roeck, G. D., & Wahab, M. A. (2021). Damage detection in structures using modal curvatures gapped smoothing method and deep learning. Structural Engineering and Mechanics, 77(1), 47-56.
  4. [34]Nguyen, H. D.*, Ho, L. V., Bui-Tien, T., De Roeck, G., & Abdel Wahab, M. (2021). Damage Evaluation of Free-Free Beam Based on Vibration Testing. Proceedings of the 8th International Conference on Fracture, Fatigue and Wear (FFW 2020). Lecture Notes in Mechanical Engineering, Springer, 55-66. https://doi.org/10.1007/978-981-15-9893-7_3
  5. [33]Khúc Đăng Tùng, Nguyễn Tiến Phát, Nguyễn Đức Trung, Lê Bá Danh (2021). Nghiên cứu cảm biến giám sát chuyển dịch ngang sử dụng sóng siêu âm trong ray hàn liền đường sắt. Tạp chí Giao thông vận tải số Tháng 6/2021, 98-102.
  6. [32]Trịnh Phúc Thành, Trần Việt Hùng, Cù Việt Hưng, Nguyễn Tiến Phát, Nguyễn Hùng Sơn, Vũ Thị Hồng Nhung, Nguyễn Ngọc Tuấn (2021). Nghiên cứu quan trắc ứng suất - biến dạng cầu vòm nhịp lớn trong quá trình thi công sử dụng hệ thống cảm biến dây rung ở Việt Nam. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN, 15(7V), 13-25. https://doi.org/10.31814/stce.huce(nuce)2021-15(7V)-02

2020

  1. [31] T. Khuc, P.T. Nguyen, Andy Nguyen and F. N. Catbas (2020). A non-parametric method for locating bridge damage based on the best-fit auto-regressive models. International Journal of Structural Stability and Dynamics (SCIE, Q1) https://doi.org/10.1142/s0219455420420122
  2. [30]Nguyen, D. H., Nguyen, Q. B., Bui-Tien, T., De Roeck, G., & Wahab, M. A. (2020). Damage detection in girder bridges using modal curvatures gapped smoothing method and Convolutional Neural Network: Application to Bo Nghi bridge. Theoretical and Applied Fracture Mechanics, 109, 102728.
  3. [29]Nguyen, D. H., Tran-Ngoc, H., Bui-Tien, T., De Roeck, G., & Wahab, M. A. (2020). Damage detection in truss bridges using transmissibility and machine learning algorithm: Application to Nam O bridge. Smart Structures and Systems, 26(1), 35-47.
  4. [28]N.T.Le, Andy Nguyen, D.P. Thambiratnam, T.H.T Chan and T. Khuc (2020). Locating and quantifying damage in beam-like structures using modal flexibility-based deflection changes. International Journal of Structural Stability and Dynamics (SCIE, Q1)
  5. [27]Khúc Đăng Tùng, Andy Nguyen, Lê Tùng Lâm, Lại Đức Giang (2020). Nghiên cứu phương pháp tạo mô hình bề mặt phục vụ đo đạc biến dạng kết cấu bằng công nghệ tương quan hình ảnh. Tạp chí khoa học công nghệ Xây Dựng, Trường ĐHXD
  6. [26]T. Khuc, Tuan Anh Nguyen, Hieu Dao and F. N. Catbas (2020). Swaying Displacement Measurement for Structural Monitoring Using Computer Vision and an Unmanned Aerial Vehicle. Measurement (ISI, Q1)

2019

  1. [25]Nguyen H.D., Bui T.T., De Roeck G., Abdel Wahab M. (2019) Damage Detection in Ca-Non Bridge Using Transmissibility and Artificial Neural Networks. Structural Engineering and Mechanics. An International Journal
  2. [24]Nguyen H.D., Bui T.T., De Roeck G., Abdel Wahab M. (2019) Damage Detection in Simply Supported Beam Using Transmissibility and Auto-Associative Neural Network. In: Abdel Wahab M. (eds) . Proceedings of the 1st International Conference on Numerical Modelling in Engineering. NME 2018.
  3. [23]Nguyễn Tiến Phát, Nguyễn Đức Trung, Bùi Quốc Cường, Bùi Tiến Thành, Khúc Đăng Tùng (2019). Nghiên cứu sử dụng sóng siêu âm trong theo dõi và giám sát ray hàn liền trong đường sắt. Hội nghị KH Trẻ trường ĐHXD 2019, Trường ĐHXD

2018

  1. [22]T. Khuc, Tuan Anh Nguyen and Hieu Dao (2018). A Development of Vision based Vibration Measurement using a Commercial Drone. 7th International Conference on Protection of Structures against Hazards (PSH), Hanoi, Vietnam
  2. [21]Catbas, F.N., Dong, C.Z., Celik, O. and T. Khuc (2018). A Vision for Vision-based Technologies for Bridge Health Monitoring. 9th International Conference for Bridge Maintenance and Safety (IABMAS), Melbourne, Australia
  3. [20]Tang Huy Bui, T. Khuc and F. N. Catbas (2018). An Enhanced Procedure for Identifying the Optimal AR-model for Bridge Damage Identification. 7th International Conference on Protection of Structures against Hazards (PSH), Hanoi, Vietnam
  4. [19]T. Khuc and F. N. Catbas* (2018). Structural Identification Using Computer Vision-based Bridge Health Monitoring. Journal of Structural Engineering, ASCE (ISI, Q1). https://doi.org/10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001925
  5. [18]Khúc Đăng Tùng, Đinh Nho Cảng (2018). Ứng dụng công nghệ chụp không ảnh cận thám cung cấp thông tin cho mô hình BIM của dự án hạ tầng và giao thông. Tạp chí khoa học công nghệ Xây Dựng, Trường ĐHXD

2017

  1. [17]Nguyễn Đức Phúc, Khúc Đăng Tùng, Nguyễn Hướng Dương (2017). Loại bỏ ảnh hưởng ngẫu nhiên trong dữ liệu đo đạc nhằm xác định hiệu quả hơn các tham số động học cho công trình cầu. Tạp chí khoa học công nghệ Xây Dựng, Trường ĐHXD
  2. [16]Khúc Đăng Tùng, Đào Chí Hiếu, Nguyễn Tuấn Anh, Lê Tùng Lâm (2017). Ứng dụng công nghệ xử lý hình ảnh cho việc đo đạc công trình cầu tại các vị trí khó tiếp cận. Tạp chí Cầu đường Việt Nam

2016

  1. [15]E. J. Obrien, F. N. Catbas, S. E. Taylor, and T. Khuc (2016). Camera-Based Bridge Safety Monitoring. 14th East Asia-Pacific Conference on Structural Engineering and Construction, Ho Chi Minh City, Vietnam
  2. [14]T. Khuc and F. N. Catbas (2016). Completely Contactless Structural Health Monitoring of Real-life Structures using Cameras and Computer Vision. Structural Control and Health Monitoring (ISI, Q1)
  3. [13]T. Khuc and F. N. Catbas (2016). Computer vision based displacement and vibration monitoring without using physical target on structures. Structure and Infrastructure Engineering (ISI, Q1)
  4. [12]R. Zaurin, T. Khuc, and F. N. Catbas (2016). Hybrid Sensor-Camera Monitoring: Case Study of a Real Bridge for Damage Detection. Journal of Bridge Engineering, ASCE (ISI, Q1)
  5. [11]Khúc Đăng Tùng, Nguyễn Ngọc Tuyển, Nguyễn Như Mai (2016). Sử dụng camera cho mục đích quan trắc và phân tích ứng xử kết cấu. Tạp chí khoa học công nghệ Xây Dựng, Trường ĐHXD
  6. [10]Nguyễn Đức Phúc, Khúc Đăng Tùng (2016). Tính toán tần số dao động, dạng dao động, và tỷ số giảm chấn kết cấu cầu sử dụng dữ liệu đo gia tốc. Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Trường ĐHGTVT
  7. [9]Nguyễn Đức Phúc, Khúc Đăng Tùng (2016). Ứng dụng mô hình phân tích phi tham số nhằm phát hiện hư hỏng kết cấu cầu sử dụng dữ liệu đo gia tốc. Tạp chí Cầu đường Việt Nam

2015

  1. [8]T. Khuc and F. N. Catbas (2015). An Image-based Structural Identification for Bridge Monitoring. 1st International Conference on Civil and Environmental Engineering, Nevsehir, Turkey
  2. [7]T. Khuc and F. N. Catbas (2015). Vision-Based for Bridge Structural Health Monitoring and Identification. 3rd Conference on Smart Monitoring, Assessment and Rehabilitation of Civil Structures, Antalya, Turkey

2014

  1. [6]T. Khuc and F. N. Catbas (2014). Non-target displacement measurement of structures using vision based approaches. 7th International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management (IABMAS), Shanghai, China

2008

  1. [5]Jáuregui, D. V., Nguyenngoc, T., White, K. R., & Volkman, D. E. (2008). Floor System Evaluation of a Riveted Steel Arch Bridge. Practice Periodical on Structural Design and Construction

1997

  1. [4]Nguyễn Ngọc Long, Nguyễn Văn Mợi, Nguyễn Như Khải (ed.) (1997). Khai thác kiểm định gia cố cầu. NXB Xây dựng.

1996

  1. [3]Nguyễn Minh Hùng, Phạm Văn Thái, Nguyễn Bình Hà (1996). Về hiện trạng hư hỏng và biện pháp sửa chữa kết cấu nhịp dầm thép – bê tông liên hợp của cầu Măng Thít. Tuyển tập công trình khoa học Hội nghị Cơ học vật rắn biến dạng toàn quốc lần thứ năm

1995

  1. [2]Nguyễn Minh Hùng (1995). Sử dụng máy tính để theo dõi các trạng thái ứng suất biến dạng của cầu trong quá trình đúc hẫng. Báo cáo khoa học Hội nghị Khoa học – Công nghệ lần thứ XI, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

1963

  1. [1]Nguyễn Trâm (1963). Khai thác, kiểm định, gia cố và thí nghiệm cầu cống. Trường Đại học Bách khoa (ĐHBK).

Méthode : chaque publication figurant sur les profils des enseignants actuels et retraités a été rattachée à un ou plusieurs des 8 domaines d’après son titre et son support de publication ; une publication peut figurer dans plusieurs domaines.