CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Khoa Xây Dựng
781 Nghiên cứu ảnh hưởng độ cứng của nền đến áp lực của sóng xung kích trên mặt đất bằng phần mềm Abaqus / Nguyễn Trí Tá, Hà Duy Tân // Xây dựng .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 90-93 .- 624
Trình bày sự hình thành và lan truyền của sóng xung kích khi nổ trong không khí. Phương pháp xác định áp lực sóng tới, sóng phản xạ và sóng bề mặt khi sóng xung kích tiếp xúc với mặt đất và kết quả nghiên cứu bằng phần mềm Abaqus về ảnh hưởng của độ cứng bề mặt đất đến áp lực sóng phản xạ và sóng bề mặt trên mặt đất. Từ đó có những khuyến cáo về việc tính toán áp lực sóng phản xạ và sóng bề mặt khi xét đến độ cứng của nền đất.
782 Tính toán liên hợp thép – bê tông trong điều kiện cháy theo tiêu chuẩn châu Âu / Phạm Thanh Hùng, Chu Thị Bình // Xây dựng .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 94-99 .- 693
Trình bày phương pháp tính toán kết cấu sàn liên hợp thép – bê tông trong điều kiện cháy theo tiêu chuẩn châu Âu EN 1994-1-2 sử dụng mô hình tính toán đơn giản. Các ví dụ tính toán cụ thể được thực hiện để làm sáng tỏ phương pháp. Kết quả tính toán khảo sát giới hạn chịu mô men của sàn với các thời gian chịu lửa khác nhau.
783 Nghiên cứu thực nghiệm về sự phân bố tải trọng của cọc trong móng bè cọc / Võ Văn Đấu, Võ Phán, Trần Văn Tuẩn, Trần Nhật Lâm // Xây dựng .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 104-107 .- 624
Xác định sự chịu tải trọng của cọc và bè trong hệ móng bè cọc dựa trên số lượng cọc, khoảng cách cọc và kích thước bè thay đổi trong móng bè cọc bằng thí nghiệm trên mô hình tỉ lệ nhỏ.
784 Nghiên cứu công nghệ bê tông siêu tính năng (UHPC) ứng dụng để thiết kế chế tạo dầm cầu tiết diện chữ U, nhịp 30m, phân đốt căng sau / Trần Bá Việt, Đặng Văn Hiếu, Lê Hoàng Phúc, Lương Tiến Hùng, Trần Bá Tú // Xây dựng .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 108-112 .- 693
Trình bày về phương án sử dụng công nghệ UHPC chế tạo dầm chữ U nhịp dài 30m, phân đốt dự ứng lực căng sau.
785 Xác định lực căng cáp dây văng dựa trên phương pháp đo dao động và tải trọng ngẫu nhiên / Lê Hoàng Minh, Nguyễn Hữu Quyết, Phạm Văn Phê, Trần Ngọc Hòa, Bùi Tiến Thành // Cầu đường Việt Nam .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 8-12 .- 624
Trình bày thực nghiệm quá trình đo đạc và xác định lực căng cáp của cầu Dakrong sử dụng phương pháp đo dao động. Các kết quả sẽ được so sánh với một số công thức thực nghiệm trong các quy trình bảo trì cầu và một số nghiên cứu khác trên thế giới để làm rõ được hiệu quả của phương pháp được áp dụng.
786 Lời giải cho bài toán ô nhiễm môi trường quanh các tuyến đường trong khu dân cư đô thị / Lê Văn Chung // Cầu đường Việt Nam .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 23-31 .- 628
Đưa ra lời giải của mô hình toán học cho các yếu tố chính ảnh hưởng lên môi trường như bụi, khí thải, tiếng ồn do các phương tiện giao thông gây ra ảnh hưởng tới sức khỏe con người xung quanh các tuyến đường trong khu dân cư, đặc biệt khu dân cư đô thị. Mô hình giúp các nhà quy hoạch, thiết kế, thi công có thể đưa ra giải pháp tốt nhất để giảm thiểu tác động của ô nhiễm môi trường như trồng cây, sử dụng màn chắn cách âm, giảm bụi, các biện pháp đặc thù khác cũng như có thể lựa chọn được tốc độ lưu thông tối ưu của phương tiện một cách phù hợp.
787 Trình tự hóa quá trình vẽ đường tần xuất lý luận theo phương pháp 3 điểm trong xử lý số liệu quan trắc thủy văn công trình giao thông / Phạm Văn Thoan // Cầu đường Việt Nam .- 2022 .- Số 11 .- Tr. 39-43 .- 624
Trình bày cơ sở lý thuyết vẽ đường tần xuất lý luận theo phương pháp 3 điểm. Sau đó, thiết lập trình tự các bước để vẽ đường tần xuất lý luận theo phương pháp 3 điểm. Đưa ra kết luận và kiến nghị cần thiết cho người làm công tác khảo sát, nghiên cứu thủy văn và thiết kế công trình.
788 Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures: Machine learning based modelling / Tran Thu Hien, Hoang Nhat Duc // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2022 .- Số 5(54) .- P. 27-36 .- 624
The impact of different rice husk ash contents (5, 10, 20%) on mortar strength is examined at different elevated temperatures (150, 300, 450, 750oC). Based on a 45 experimental result data set, three machine learning algorithms including the Artificial Neural Network (ANN), the Least Squares Support Vector Regression (LS-SVR) and the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) have been used to model the functional relationship between the mixture components and the compressive strength. As a result, it is shown that LS-SVR consists in the most capable approach for modeling mortar strength with a good value of coefficient of determination (R2) = 0.80. Accordingly, this machine learning approach is potential to be used in RHA contained mix design by construction engineers.
789 Image processing-based automatic gradation of stone aggregates / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Pham Quang Nhat // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2022 .- Số 5(54) .- P. 37-42 .- 624
Gradation strongly influences the mechanical properties of stone materials. This paper aims to employ image processing methods to develop a simple tool for automatic gradation of stone aggregates. The methods of image thresholding, Gaussian filtering, median filtering, morphological closing, and contour analysis are employed. The output of the newly constructed system is the plots demonstrating particle size distribution. These plots can be used for further inspection of aggregate gradation. The system has been developed in Python and with the help of the OpenCV library.
790 A review of metaheuristic optimized machine learning regression with applications in construction engineering / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam, Tran Van Duc // Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân .- 2022 .- Số 5(54) .- P. 43-49 .- 624
Regression analysis is an essential task in construction engineering. This article aims at reviewing state-of-the-art research works involving the use of metaheuristic optimized machine learning regression models. Recent research articles published in the time period of 2019-2021 are surveyed. Research areas of construction material, construction management, structural engineering, geotechnical engineering, hydraulic engineering, and structural health monitoring are taken into account. It is expected that the present review would enhance interest among the new users in the application of metaheuristic optimized machine learning regression approaches.