Hoàng Thị Hương Giang
Thạc sỹ
Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
Đơn vị: Khoa Công trình
Quá trình nghiên cứu khoa học
- stars 1. Các đề tài nghiên cứu khoa học đã tham gia
-
TTTên đề tàiNăm hoàn thànhĐề tài cấp
-
1Nghiên cứu phương pháp tính toán ứng suất cắt trượt trong kết cấu áo đường mềm đường ô tôVai trò: Chủ nhiệm đề tài2011Cấp Trường
-
2Một số kiến nghị về chiều dày hợp lý lớp Bê tông nhựaVai trò: Chủ nhiệm đề tài2012Cấp Trường
-
3Nghiên cứu ảnh hưởng của graphen oxit đến các tính năng của nhựa đườngVai trò: Chủ nhiệm đề tài2022Cấp Trường
- stars 2. Các công trình khoa học đã công bố
-
TTTên công trìnhNămNơi công bố
-
1Nghiên cứu thực nghiệm mô đun đàn hồi tĩnh và cường độ kéo uốn của bê tông nhựa sử dụng nhựa đường biến tính graphen oxit,2023Tạp chí GTVT số tháng 9 năm 2023
-
2Novel approaches to predict the Marshall parameters of basalt fiber asphalt concrethttps://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.132847Construction and Building Materials, Accepted 1 August 202, https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.132847
-
3Evaluation of the Influence of Graphene Oxide on Asphalt Binder Physical and Rheological Properties2023Journal of Materials: Design and Applications, 6/2023, DOI: 10.1177/14644207231186610
-
4Nghiên cứu một số chỉ tiêu cơ lý của nhựa đường biến tính graphene oxit2023Tạp chí GTVT số tháng 4 năm 2023, Trang 59-62
-
5Nghiên cứu hình thái và thành phần hóa học của nhựa đường biến tính graphene oxit sử dụng kính hiển vi điện tử quét và quang phổ hồng ngoại biến đổi FourierSố tháng 3 năm 2023Tạp chí Giao Thông Vận Tải, số tháng 3 năm 2023, trang 76-79
-
6Application of Extreme Gradient Boosting in Predicting the Viscoelastic Characteristics of Graphene Oxide Modified Asphalt at Medium and High Temperatures2023Frontiers of Structural and Civil Engineering (accepted May, 2023)
-
7Nghiên cứu dự báo độ nhớt của nhựa đường biến tính graphen oxit bằng thuật toán Gradient tăng cườngSố tháng 11 năm 2022Tạp chí GTVT Số tháng 11 năm 2022, trang 46-50
-
8Neural network approach for GO-modifed asphalt properties estimation2022Case Studies in Construction Materials, 11/2022 https://doi.org/10.1016/j.cscm.2022.e01617
-
9An Extreme Gradient Boosting approach to estimate the shear strength of FRP reinforced concrete beams2022Structures, 9/2022 https://doi.org/10.1016/j.istruc.2022.09.112
-
10Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự báo độ kim lún và điểm hóa mềm của nhựa đường biến tính graphen oxitSố tháng 12 năm 2021Tạp chí điện tử Khoa học và Công nghệ Giao thông, số 1 năm 2021 pp 41-53
-
11An Artificial Intelligence Approach to Predict the Resilient Modulus of Subgrade Pavement or Unbound Material2021CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure pp 1755-1763
-
12Development of Artificial Neural Network Model for Prediction of Marshall Parameters of Stone Mastic Asphalt2021CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure pp 1795-1803
-
13MODELING HPC COMPRESSIVE STRENGTH USING ARITIFICIAL NEURAL NETWORK WITH THE BAYESIAN AND LEVENBERG MARQUART OPTIMIZATION ALGORITHMSSố tháng 7 năm 2020Tạp chí cầu đường Việt Nam, Số tháng 7 năm 2020
-
14Vibration of reinforced concrete plates resting on elastic foundationsố tháng 9 năm 2020Tạp chí GTVT, số tháng 9 năm 2020
-
15Nonlinear thermo-mechanical buckling of Multilayer FGM cylindrical shell reinforced by spiral FGM stiffeners subjected to torsional loads .Số tháng 7 năm 2019Tạp chí Giao Thông Vận Tải, Số tháng 7 năm 2019
- stars 3. Giáo trình, tài liệu đã xuất bản
-
TTTên giáo trình, tài liệuNămNơi xuất bản
-
1Giáo trình Trường ĐH Công nghệ GTVT: “Khai thác và bảo dưỡng đường”2014NXB Giao Thông Vận Tải
- stars 4. Hướng dẫn sau đại học
-
TTHọc viênTên luận văn, luận ánNăm hoàn thành
-
Chưa có thông tin