CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Xây Dựng
1 Khả năng kháng uốn dầm bê tông cốt thép theo tiêu chuẩn TCVN 5574-2018 : so sánh giữa phương pháp tính toán theo nội lực giới hạn và phương pháp tính toán có xét đến ứng xử phi tuyến của cốt thép / Nguyễn Thế Dương, Nguyễn Tấn Phúc, Lê Tấn Đăng // .- 2022 .- Số 03(52) .- Tr. 26-33 .- 690
Trình bày sơ bộ lý thuyết tính toán khả năng kháng uốn của mặt cắt chữ nhật bê tông cốt thép (BTCT) theo tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 5574-2018 theo hai phương pháp: Tính toán theo nội lực giới hạn và tính toán xét đến ứng xử phi tuyến của cốt thép. Ứng xử phi tuyến của cốt thép được xét theo hai mô hình: mô hình hai đoạn thẳng và mô hình 3 đoạn thẳng. Từ đó nhóm tác giả đề xuất thuật toán tự động tìm vị trí trục trung hòa của mặt cắt dầm ở trạng thái phá hoại theo phương pháp dò và thu hẹp khoảng.
2 Phân tích ảnh hưởng ăn mòn và giải pháp bảo vệ an toàn cho các tấm phù điêu đồng tại Việt Nam / Nguyễn Thị Nam Hải, Nguyễn Đăng Nam, Phạm Phú Anh Huy // .- 2026 .- Số 01(74) .- Tr. 111-124 .- 690
Trình bày nghiên cứu về sự suy giảm cơ học dài hạn của các tấm phù điêu đồng được liên kết vào tường bê tông cốt thép bằng chốt liên kết được sử dụng phổ biến tại Việt Nam, với trọng tâm là ảnh hưởng của ăn mòn và vai trò bảo vệ của praseodymium chloride (PrCl₃).
3 Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat // .- 2023 .- Số 02(57) .- P. 3-9 .- 690
This paper presents the algorithms for training an artificial neural network (ANN) for regression analysis; the algorithm is based on the generalized delta rule. The training method of a simple neuron model and an ANN model are presented and generalized. The models are then programed in Visual C# .NET and applied to predict the compressive strength of concrete mixes. Three datasets, collected from the literature, are used to demonstrate the applications of the models.
4 XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông / Tran Thu Hien, Hoang Nhat Duc // .- 2023 .- Số 03(58) .- P. 3-11 .- 690
This paper uses XGBoost to predict bearing capacity of concrete piles. The proposed model is trained and tested against a dataset of 472 samples collected from static load tests in Vietnam. The results indicate that the default XGBoost model consistently outperforms the Deep Neural Network (DNN) regression. XGBoost is a suitable tool for engineers to predict pile bearing capacity.
5 Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn / Hoang Nhat Duc, Tran Xuan Linh, Nguyen Quoc Lam // .- 2023 .- Số 03 (58) - Tháng 6 .- P. 23-30 .- 690
This article presents the method for training a deep artificial neural network (DANN) for regression analysis; this method is based on the generalized delta rule. To illustrate the rule, a DANN with two hidden layers is used. The model’s construction is described in the form of mathematical equations. Subsequently, a DANN program is written in Visual C# .NET. This program is tested with the task of estimating the shear strength of soil samples.
6 Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2023 .- Số 5(60) .- P. 39-43 .- 690
This paper constructs linear regression models for estimating the compressive strength (CS) of rice husk ash (RHA)- blended concrete. The conventional multiple linear regression model and multivariate power function-based model are employed. Experimental results show that the performance of the latter is better than that of the former. The multivariate power function-based regression model can achieve good prediction results with a mean absolute percentage error of 14%.
7 Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2021 .- Số 06(49) .- P. 3-7 .- 692
This study demonstrates the application of Google OR-Tools as a powerful, easy-to-use, and open source software suite in tackling linear programs. Herein, this open source tool has been integrated with Visual C# programming and the optimization models are formulated in Microsoft Visual Studio. Two optimization case studies are used in this study to illustrate the implementation of the Google OR-Tools.
8 Experimental study on influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures = Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau / Tran Thu Hien // .- 2022 .- Số 03(52) .- P. 51-59 .- 624
An experimental study on compressive strength of mortar mixes containing different amounts of rice husk ash (5, 10, 20%) has been investigated. The impact of different elevated temperatures (150, 300, 450, 750oC) on mortar strength is also examined. The experiments found that RHA can be used in its untreated form up to 10% as cementitious replacement without detriment of mortar compressive strength.
9 Kernel regression models developed with Visual C# .NET for data analysis in construction engineering = Các mô hình hồi quy dựa vào hàm nhân được phát triển với ngôn ngữ Visual C# .NET và ứng dụng cho phân tích dữ liệu trong ngành xây dựng / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2023 .- Số 01(56) .- P. 47-53 .- 624
This research work relies on kernel regression methods for constructing nonlinear regression models. These models can be used to solve function approximation tasks in construction engineering. The newly developed software program was developed with the Visual C# .NET. The program has been tested with the task of estimating the punching shear strength of steel fibre reinforced concrete slab.
10 Image processing based concrete crack classification using Logistic Regression model = Phân loại vết nứt trên cấu kiện bê tông sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh và mô hình hồi quy lô-git-tíc / Hoang Nhat Duc // .- 2021 .- Số 02 (45) .- P. 3-6 .- 690
This study develops an alternative model based on image edge detection, projection integral, and logistic regression approaches for recognizing and categorizing cracks on concrete surface. The integrated model has been developed using Visual C#.NET and tested with 200 real-world image samples.