CSDL Bài trích Báo - Tạp chí

Khoa Xây Dựng

  • Duyệt theo:
1401 Dao động của dầm trên nền đàn nhớt chịu tải trọng xung phương pháp giải tích / Nguyễn Ngọc Lâm, Tạ Duy Hiển, Hà Thế Thảo // Cầu đường Việt Nam .- 2020 .- Số 05 .- Tr. 17-19 .- 624

Trình bày lời giải thích chính xác sử dụng chuỗi lượng giác về dao động của dầm trên nền đàn hồi nhớt chịu tải trọng xung. Sử dụng chuỗi lượng giác và tính chất trực giao của dạng dao động, các phản ứng dao động tìm được với từng dạng mode và từ đó thu được lời giải chính xác cho các phản ứng dao động của dầm chịu tải trọng xung. Thực hiện các ví dụ để khảo sát dao động của dầm, từ đó đánh giá ảnh hưởng của các tham số độ cứng, cản nhớt của nền và tần số của tải trọng đến dao động của dầm.

1402 Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông bọt / TS. Lý Hải Bằng, TS. Nguyễn Thùy Anh // Cầu đường Việt Nam .- 2020 .- Số 05 .- Tr. 20-25 .- 624

Tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình dự báo cường độ nén của bê tông bọt 28 ngày tuổi. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquardt. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt cường độ chịu nén, với độ chính xác cao và sai số thấp.

1403 Nghiên cứu sử dụng bê tông lưu huỳnh trong xây dựng công trình giao thông / TS. Nguyễn Thị Hồng Điệp // Cầu đường Việt Nam .- 2020 .- Số 05 .- Tr. 26-31 .- 624

Nghiên cứu lưu huỳnh làm chất kết dính, làm phụ gia cho bê tông astphalt trong xây dựng công trình giao thông, từ đó đưa ra những khuyến nghị về thiết kế hỗn hợp vật liệu và các lưu ý trong quy trình sản xuất.

1404 Nghiên cứu ổn định tường vây công trình nhà ga ngầm nhiều tầng thi công theo công nghệ top-down có xét đến ảnh hưởng của dòng ngầm / ThS. Lê Quỳnh Nga, KS. Trần Quang Minh // Cầu đường Việt Nam .- 2020 .- Số 05 .- Tr. 32-36 .- 624

Phân tích các vấn đề về ổn định tường vây thuộc nhà ga ngầm của tuyến đường sắt đô thị thí điểm thành phố Hà Nội có xét đến ảnh hưởng của dòng ngầm trong quá trình thi công. Từ đó đưa ra các biện pháp có thể áp dụng nhằm đảm bảo an toàn và hiệu quả cho công tác xây dựng nhà ga ngầm.

1405 Các giải pháp tổ chức giao thông xe đạp trong đô thị / PGS. TS. Đỗ Quốc Cường, TS. Trần Khắc Dương // Cầu đường Việt Nam .- 2020 .- Số 05 .- Tr. 47-50 .- 624

Đề xuất các giải pháp tổ chức giao thông xe đạp trên đường phố trong đô thị, qua đó phân tích làm rõ thêm một số vấn đề qui định về giao thông xe đạp trong tiêu chuẩn xây dựng Việt Nam TCXDVN 104:2007 – Đường đô thị, yêu cầu thiết kế.

1407 Áp dụng các thuật toán học máy để dự báo giá nhà / Phạm Sơn Tùng, Võ Phi Sơn // Xây dựng .- 2020 .- Số 03 .- Tr. 135-140 .- 624

Thảo luận về việc ứng dụng các thuật toán học máy để dự báo giá nhà ở tương lai dựa trên các dữ liệu hiện tại.

1408 Tối ưu hóa sức chịu tải cọc từ kết quả nén tĩnh hiện trường sử dụng giải thuật di truyền và mạng nơ-ron nhân tạo / Trần Văn Tiếng, Trần Quang Vinh // Xây dựng .- 2020 .- Số 03 .- Tr. 129-135 .- 624

Để tăng độ chính xác khi ngoại suy sức chịu tải giới hạn cọc từ dữ liệu nén tĩnh, bài báo này đề xuất giải pháp Chin-kondner-GA nhằm tối ưu hóa phương pháp Chin-kondner bằng cách sử dụng giải thuật gen di truyền. Bên cạnh đó, mạng nơ-ron nhân tạo còn được ứng dụng để huấn luyện phương pháp Chin-Kondner-GA nhằm đạt được kết quả tối ưu nhất có thể.

1409 Kiểm soát chi phí dự án đầu tư xây dựng công trình bằng phương pháp quản lý giá trị thu được / Trần Trung Kiên // Xây dựng .- 2020 .- Số 03 .- Tr. 126-128 .- 624

Trình bày phương pháp kiểm soát chi phí bằng quản lý giá trị thu được, là công cụ hữu hiệu đối với các nhà quản lý dự án để phân tích, dự báo về chi phí, thời gian, khối lượng thực hiện và khi cần thiết có thể điều chỉnh kịp thời, góp phần đảm bảo hiệu quả đầu tư.

1410 Dự đoán khả năng phun vữa của vữa xi măng mịn tự hút dựa trên các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo / Trần Đức Học // Xây dựng .- 2020 .- Số 03 .- Tr. 118-120 .- 624

Nghiên cứu này nỗ lực dự đoán khả năng phun vữa bằng cách sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác nhau, một số mô hình dự đoán đã được tạo ra như máy vector hỗ trợ, kỹ thuật cây quyết định CHAID, cây phân loại và hồi quy (C&R) để kiểm nghiệm độ chính xác của các mô hình hiện tại.