CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Xây Dựng
51 CHDE Excel solver : differential evolution with feasibility rules for optimizing cantilever retaining wall design / Hoang Nhat Duc, Le Cong Hai // .- 2020 .- No. 02(39) .- P. 11-16 .- 624
This study employs the Differential Evolution (DE) metaheuristic coupled with feasibility rules proposed by Mezura-Montes, et al. [1] to tackle the problem of interest. To enhance the applicability of the newly developed tool, a CHDE Excel solver incorporating the DE and Mezura-Montes rules has been constructed in Excel VBA platform.
52 Metaheuristic based resource leveling using CPM project scheduling software program developed in .NET framework / Hoang Nhat Duc // .- 2020 .- No. 02(39) .- P. 24-29 .- 624
This article aims at developing an open tool for performing CPM based project scheduling and visualization as well as resource leveling. The success-history based parameter adaptation for Differential Evolution with linear population size reduction, denoted as LSHADE, is used for optimizing project schedules with the focus on minimizing resource fluctuations.
53 Ứng xử của cột liên hợp thép-bê tông chịu nén đúng tâm có xét đến từ biến và hàm lượng thép / Trần Thu Hiền, Nguyễn Thế Dương // .- 2021 .- Số 01(44) .- Tr. 10-15 .- 690
Nghiên cứu ứng xử của cấu kiện liên hợp thép - bê tông chịu nén đúng tâm bằng mô phỏng phần tử hữu hạn với phần mềm Cast3M. Hiện tượng từ biến của bê tông được đưa vào trong mô phỏng tính toán. Ảnh hưởng của hàm lượng thép cũng được xem xét.
54 Automatic extraction of pothole objects using image processing techniques / Tran Xuan Linh, Hoang Nhat Duc // .- 2020 .- Số 06(43) .- P. 3-6 .- 624
This study aims at developing an image processing based method for automatic extraction of pothole object on surface of asphalt pavement road. Image processing methods including Median Filter, Otsu’s method for image thresholding, and image morphological analyses are employed for extracting pothole objects from digital images. Experimental results with image samples demonstrate the effectiveness of the developed image processing tool.
55 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.
56 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).
57 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.
58 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 .- No. 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.
59 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.
60 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 .- No. 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%.