Hoàng Thị Hương Giang
Tiến sĩ
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
-
4Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến độ chính xác của mô hình học máy trong dự báo tính chất cơ lý của bê tông nhựa sử dụng sợi polypropylene gia cường.Vai trò: Chủ nhiệm đề tài2026Cấp Trường
- stars 2. Các công trình khoa học đã công bố
-
TTTên công trìnhNămNơi công bố
-
1Development of a Gradient Boosting Model for Predicting the Rutting Factor of Graphene Oxide-Modified Bitumen at Medium and High Temperatures2025Canadian Journal of Civil Engineering
-
2An Effective Extreme Gradient Boosting Approach to Predict the Physical Properties of Graphene Oxide Modified Asphalt2025Pavement Research and Technology
-
3Accurate and Interpretable Prediction of Marshall Stability for Basalt Fiber Modified Asphalt Concrete using Ensemble Machine Learninghttps://doi.org/10.58845/jstt.utt.2 025.en.5.3.1-24Journal of Science and Transport Technology
-
4Bê tông nhựa sử dụng phụ gia nano graphen oxit dùng cho lớp mặt đườngBằng độc quyền Giải pháp hữu íchBằng độc quyền Giải pháp hữu ích. Bộ Khoa học và Công nghệ - Cục sở hữu trí tuệ
-
5Nghiên cứu khả năng ứng dụng bê tông nhựa graphen oxit làm lớp mặt trên của kết cấu áo đường mềm cấp cao tại Việt Nam2025Tạp chí GTVT số tháng 1+2 năm 2025
-
6Role of Temperature, Frequency, and Mixture Properties in Asphalt Concrete Dynamic Modulus: A Machine Learning Investigation2025Springer Nature Singapore
-
7Predicting Bike-Sharing Demand in Urban Areas: An XGBoost Model Optimized with Moth Search Algorithm2025Springer Nature Singapore
-
8Hybrid machine learning approach for prediction and design optimization of marshall stability in graphene oxide-modified asphalt concrete2025Environmental Research
-
9Interpretable machine learning models for concrete compressive strength prediction2024Innovative Infrastructure Solutions,
-
10Evaluation of the performance enhancement of asphalt concrete via graphene oxide incorporation: A multi-test approachDOI: 10.1177/14644207241282113Journal of Materials: Design and Applications, August 2024,
-
11Gradient boosting approach to predict complex modulus of GO‑modified asphalt at low and medium temperature2024Innovative Infrastructure Solutions (2024) 9.5:154, Springer, March 2024
-
12Application of Extreme Gradient Boosting in Predicting the Viscoelastic Characteristics of Graphene Oxide Modified Asphalt at Medium and High Temperatures2024Frontiers of Structural and Civil Engineering, June 2024,
-
13Nghiên 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
-
14Novel 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 2023,
-
15Evaluation of the Influence of Graphene Oxide on Asphalt Binder Physical and Rheological Properties2023Journal of Materials: Design and Applications, 6/2023
-
16Nghiên cứu một số chỉ tiêu cơ lý của nhựa đường biến tính graphene oxit2023Tạp chí GTVT số tháng 4 năm 2023, Trang 59-62
-
17Nghiên 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
-
18Nghiên 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
-
19Neural network approach for GO-modifed asphalt properties estimation2022Case Studies in Construction Materials, 11/2022
-
20An Extreme Gradient Boosting approach to estimate the shear strength of FRP reinforced concrete beams2022Structures
-
21Phương 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
-
22An 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
-
23Development 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
-
24MODELING 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
-
25Vibration of reinforced concrete plates resting on elastic foundationsố tháng 9 năm 2020Tạp chí GTVT, số tháng 9 năm 2020
-
26Nonlinear 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”2017NXB Giao Thông Vận Tải
- stars 4. Hướng dẫn sau đại học
-
TTHọc viênTên luận văn, luận ánNăm hoàn thành
-
1Đặng Quang ThụyĐỀ XUẤT NHỮNG GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN CÔNG TÁC QUẢN LÝ BẢO TRÌ CÔNG TRÌNH XÂY DỰNG TẠI BAN QLDA ĐẦU TƯ XÂY DỰNG KHU VỰC HUYỆN BÌNH CHÁNHTrình độ: Thạc sĩ2025
-
2Nguyễn Đại NghĩaĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG MẶT ĐƯỜNG VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG BẢO TRÌ MẶT ĐƯỜNG HOÀNG HOA THÁM, QUẬN BA ĐÌNH, THÀNH PHỐ HÀ NỘITrình độ: Thạc sĩ2025
-
3Nguyễn Quang AnhĐề xuất giải pháp nâng cao năng suất lao động trong công tác bảo trì công trình Đường sắt đô thị tại Xí nghiệp Vận hành tuyến Đường sắt đô thị số 3, Nhổn - Ga Hà NộiTrình độ: Thạc sĩ2025