Kinh nghiệm bồi dưỡng kiến thức cho sinh viên dự thi sinh viên giỏi môn học cơ sở

Nghiên cứu xác định tải trọng giới hạn của tấm bê tông xi măng mặt đường có xét đến ảnh hưởng của biến dạng trượt ngang

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự đầm sử dụng trong xây dựng đường

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự đầm sử dụng trong xây dựng đường

Nghiên cứu đề xuất giải pháp chế tạo bê tông tự chữa lành bằng công nghệ vi sinh vật để ứng dụng vào các cấu kiện bê tông cho các công trình giao thông

Nghiên cứu ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo để dự báo cường độ chịu nén của bê tông xi măng tự đầm cốt sợi

Dự báo độ ổn định Marshall của bê tông nhựa biến tính cao su lốp xe phế thải bằng mô hình Catboost

Tạp chí Giao thông vận tải

Enhancing Compressive Strength Prediction of Roller Compacted Concrete using Machine Learning Techniques

Measurement, ELSEVIER

Application of Extreme Gradient Boosting in Predicting the Viscoelastic Characteristics of Graphene Oxide Modified Asphalt at Medium and High Temperatures

Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer

Dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn cốt sợi polypropylene bằng mô hình tăng cường độ dốc sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa lần lượt các siêu tham số

Tạp chí Giao thông vận tải

Estimating the Compressive Strength of Self compacting Concrete with fiber using an Extreme Gradient Boosting model

Journal of Science and Transport Technology

Optimization of Machine Learning Models for Predicting The Compressive Strength of Fiber-Reinforced Self-Compacting Concrete

Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer

Toward Improved Prediction of Recycled Brick Aggregate Concrete Compressive Strength by Designing Ensemble Machine Learning Models

Construction and Building Materials, Elsevier

Development of machine learning methods to predict the compressive strength of fiber-reinforced self-compacting concrete and sensitivity analysis

Construction and Building Materials, Elsevier

Sử dụng phương pháp tìm kiếm theo lưới để tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình rừng cây ngẫu nhiên trong dự báo hằn lún mặt đường của hỗn hợp bê tông nhựa

Tạp chí Giao thông vận tải

A comparative assessment of tree-based predictive models to estimate geopolymer concrete compressive strength

Neural Computing and Applications (NCAA)

Tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình Catboost để dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn

Tạp chí Giao thông vận tải

Nghiên cứu và lựa chọn mô hình tăng cường độ dốc cực đại để dự báo cường độ chịu nén của bê tông đầm lăn

Tạp chí Giao thông vận tải

Dự đoán cường độ nén của bê tông tro bay bằng mô hình máy học kết hợp dựa trên thuật toán cây quyết định

Tạp chí Giao thông vận tải

Machine Learning Approach in Investigating Carbonation Depth of Concrete Containing Fly Ash

Structural Concrete

Nghiên cứu ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự báo độ chảy loang của bê tông tự lèn và phân tích tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến độ chảy loang

Tạp chí Cầu đường

Assessment of different machine learning techniques in predicting the compressive strength of self-compacting concrete

Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer

Prediction and sensitivity analysis of self compacting concrete slump flow by random forest algorithm

Journal of Science and Transport Technology

Ứng dụng giải thuật phục hồi mạng lan truyền ngược để dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn sử dụng tro bay

Tạp chí GTVT

Investigation of ANN architecture for predicting the compressive strength of concrete containing GGBFS

PLOS ONE

Using Random Forest for predicting compressive strength of self-compacting concrete

CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure

On The Training Algorithms for Artificial Neural Network in Predicting compressive strength of recycled aggregate concrete

CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH RỪNG CÂY NGẪU NHIÊN ĐỂ DỰ ĐOÁN MR CỦA VẬT LIỆU LÀM LỚP MÓNG TRONG KẾT CẤU MẶT ĐƯỜNG Ô TÔ

Tạp chí GTVT

Nghiên cứu ứng dụng mô hình mạng nơ ron nhân tạo dự báo mô đun đàn hồi động của vật liệu đất đắp nền đường

Tạp chí Khoa học GTVT

Investigation of ANN Model Containing One Hidden Layer for Predicting Compressive Strength of Concrete with Blast-Furnace Slag and Fly Ash

Advances in Materials Science and Engineering

Development of deep neural network model to predict the compressive strength of rubber concrete

Construction and building material, Elsevier

Prediction Compressive Strength of Concrete Containing GGBFS using Random Forest Model

Advances in Civil Engineering

On the Training Algorithms for Artificial Neural Network in Predicting the Shear Strength of Deep Beams

Complexity

Nghiên cứu ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo cường độ nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế

Tạp chí Khoa học GTVT

Using ANN to Estimate the Critical Buckling Load of Y Shaped Cross-Section Steel Columns

Scientific Programming

Nghiên cứu ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự đoán cường độ chịu nén của bùn cứng hóa bằng xi măng, lưới đánh cá và bọt khí

Tạp chí Giao thông vận tải

Prediction of Later-Age Concrete Compressive Strength Using Feedforward Neural Network

Advances in Materials Science and Engineering

Simulation of deterioration process of concrete exposed to sulfuric acid

International journal of scientific & technology research

Nghiên cứu lựa chọn giải pháp hợp lý giải quyết vấn đề lún lệch giữa đường nội bộ với các công trình trong khu công nghiệp xây dựng trên đất yếu

Tạp chí Giao thông vận tải

Nghiên cứu ứng dụng giải pháp tường chắn bằng bê tông cốt sợi thành mỏng bảo vệ taluy âm của đường đi ven sông hồ

Tạp chí Giao thông vận tải

Analyze the elasticity of the bending plate on the winkler foundation have to consider the effect of transverse shearing deformations by the variational principle of energy

Vasect journal of structural engineering & contruction technology

Nghiên cứu ảnh hưởng của biến dạng trượt ngang đến sự phân bố nội lực và độ võng của tấm trên nền đàn hồi

Tạp chí Giao thông vận tải

Phương pháp xác định tải trọng giới hạn của tấm tựa khớp theo hai định lý giới hạn

Tạp chí Giao thông vận tải

Phương pháp tính tấm trên nền đàn hồi chịu uốn có xét biến dạng trượt ngang sử dụng nội lực làm ẩn

Tạp chí Giao thông vận tải

Phương pháp tính tấm chữ nhật chịu uốn có xét biến dạng trượt ngang sử dụng nội lực làm ẩn

Tạp chí Giao thông vận tải

Phân tích đàn hồi tấm chữ nhật chịu uốn sử dụng nội lực làm ẩn

Tạp chí Cầu đường Việt Nam

Phân tích giới hạn tấm chữ nhật chịu uốn trên nền đàn hồi

Dự toán công trình

Phùng Khắc Huy

Nghiên cứu ứng dụng giải pháp tường chắn bằng bê tông cốt sợi thành mỏng bảo vệ mái taluy âm của đường đi ven sông hồ

Vũ Thành Trung

Nghiên cứu giải pháp xử lý nền đất yếu đường đầu cầu – áp dụng cho cầu Xuân Phương – Huyện Phú Bình – Tỉnh Thái Nguyên

Phan Đức Duy

Nghiên cứu lựa chọn giải pháp hợp lý giải quyết vấn đề lún lệch giữa đường nội bộ với các công trình trong khu công nghiệp xây dựng trên đất yếu tại khu công nghiệp Thanh Bình huyện Chợ Mới tỉnh Bắc Kạn

Bùi Văn Công

Nghiên cứu điều kiện tương quan lưu lượng giữa các loại hình dạng mặt cắt của công trình thoát nước mặt đường

Đỗ Văn Trường

Nghiên cứu, lựa chọn phương pháp tính toán tải trọng giới hạn của tấm bê tông xi măng mặt đường

Lê Việt Hưng

Nghiên cứu lựa chọn giải pháp cọc đất gia cố xi măng để xử lý nền đất yếu, áp dụng cho dự án “Nút giao đường vành đai 3 với đường ô tô cao tốc Hà Nội – Hải Phòng”

Nguyễn Hồng Phong

Nghiên cứu dự báo cường độ chịu nén của bê tông xi măng tự đầm sợi polypropylene bằng mô hình máy học có sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số

Phạm Thanh Thủy

Hoàn thiện công tác quản lý chất lượng công trình dân dụng của Ban Quản lý dự án đầu tư xây dựng công trình dân dụng thành phố Hà Nội

Đào Anh Tuấn

Nghiên cứu ứng dụng các mô hình máy học để dự báo và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông đầm lăn

Đỗ An Biên

Nghiên cứu so sánh, lựa chọn mô hình máy học tối ưu để dự báo và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông tự lèn