Go88 bạn cũ bấm vào để nhập

Mai Thị Hải Vân

Mai Thị Hải Vân

Tiến sỹ kỹ thuật

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
  • TT
    Tên đề tài
    Năm hoàn thành
    Đề tài cấp
  • 1
    Kinh nghiệm bồi dưỡng kiến thức cho sinh viên dự thi sinh viên giỏi môn học cơ sở
    Vai trò: Đồng tác giả
    2008
    Cấp Trường
  • 2
    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
    Vai trò: Chủ nhiệm
    2018
    Cấp Trường
  • 3
    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
    Vai trò: Chủ nhiệm
    2021
    Cấp Trường
  • 4
    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
    Vai trò: Chủ nhiệm
    2022
    Cấp Trường
  • 5
    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
    Vai trò: Thành viên chính
    2022
    Cấp Bộ
  • stars 2. Các công trình khoa học đã công bố
  • TT
    Tên công trình
    Năm
    Nơi công bố
  • 1
    Dự báo độ ổn định Marshall của bê tông nhựa biến tính cao su lốp xe phế thải bằng mô hình Catboost
    Số tháng 6 năm 2023
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 2
    Enhancing Compressive Strength Prediction of Roller Compacted Concrete using Machine Learning Techniques
    2023
    Measurement, ELSEVIER
  • 3
    Application of Extreme Gradient Boosting in Predicting the Viscoelastic Characteristics of Graphene Oxide Modified Asphalt at Medium and High Temperatures
    2023
    Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer
  • 4
    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
    Số tháng 4 năm 2023
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 5
    Estimating the Compressive Strength of Self compacting Concrete with fiber using an Extreme Gradient Boosting model
    2023
    Journal of Science and Transport Technology
  • 6
    Optimization of Machine Learning Models for Predicting The Compressive Strength of Fiber-Reinforced Self-Compacting Concrete
    2023
    Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer
  • 7
    Toward Improved Prediction of Recycled Brick Aggregate Concrete Compressive Strength by Designing Ensemble Machine Learning Models
    2023
    Construction and Building Materials, Elsevier
  • 8
    Development of machine learning methods to predict the compressive strength of fiber-reinforced self-compacting concrete and sensitivity analysis
    2023
    Construction and Building Materials, Elsevier
  • 9
    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
    Số tháng 12 năm 2022
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 10
    A comparative assessment of tree-based predictive models to estimate geopolymer concrete compressive strength
    2022
    Neural Computing and Applications (NCAA)
  • 11
    Tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình Catboost để dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn
    2022
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 12
    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
    Số tháng 10 năm 2022
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 13
    Dự đoán cường độ nén của bê tông tro bay bằng mô hình máy học kết hợp dựa trên thuật toán cây quyết định
    2022
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 14
    Machine Learning Approach in Investigating Carbonation Depth of Concrete Containing Fly Ash
    2022
    Structural Concrete
  • 15
    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
    2022
    Tạp chí Cầu đường
  • 16
    Assessment of different machine learning techniques in predicting the compressive strength of self-compacting concrete
    2022
    Frontiers of Structural and Civil Engineering, Springer
  • 17
    Prediction and sensitivity analysis of self compacting concrete slump flow by random forest algorithm
    2022
    Journal of Science and Transport Technology
  • 18
    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
    Số tháng 12.2021
    Tạp chí GTVT
  • 19
    Investigation of ANN architecture for predicting the compressive strength of concrete containing GGBFS
    2021
    PLOS ONE
  • 20
    Using Random Forest for predicting compressive strength of self-compacting concrete
    2021
    CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure
  • 21
    On The Training Algorithms for Artificial Neural Network in Predicting compressive strength of recycled aggregate concrete
    2021
    CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure
  • 22
    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
    2021
    Tạp chí GTVT
  • 23
    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
    Số tháng 9/2021
    Tạp chí Khoa học GTVT
  • 24
    Investigation of ANN Model Containing One Hidden Layer for Predicting Compressive Strength of Concrete with Blast-Furnace Slag and Fly Ash
    2021
    Advances in Materials Science and Engineering
  • 25
    Development of deep neural network model to predict the compressive strength of rubber concrete
    2021
    Construction and building material, Elsevier
  • 26
    Prediction Compressive Strength of Concrete Containing GGBFS using Random Forest Model
    2021
    Advances in Civil Engineering
  • 27
    On the Training Algorithms for Artificial Neural Network in Predicting the Shear Strength of Deep Beams
    2021
    Complexity
  • 28
    Nghiên cứu ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo cường độ nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế
    2021
    Tạp chí Khoa học GTVT
  • 29
    Using ANN to Estimate the Critical Buckling Load of Y Shaped Cross-Section Steel Columns
    2021
    Scientific Programming
  • 30
    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
    Số tháng 1+2 năm 2021
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 31
    Prediction of Later-Age Concrete Compressive Strength Using Feedforward Neural Network
    Volum 2020, 8 September 2020
    Advances in Materials Science and Engineering
  • 32
    Simulation of deterioration process of concrete exposed to sulfuric acid
    2020
    International journal of scientific & technology research
  • 33
    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
    2019
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 34
    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
    2019
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 35
    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
    1/2018
    Vasect journal of structural engineering & contruction technology
  • 36
    Nghiên cứu ảnh hưởng của biến dạng trượt ngang đến sự phân bố nội lực và độ võng của tấm trên nền đàn hồi
    12/2017
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 37
    Phương pháp xác định tải trọng giới hạn của tấm tựa khớp theo hai định lý giới hạn
    10/2016
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 38
    Phương pháp tính tấm trên nền đàn hồi chịu uốn có xét biến dạng trượt ngang sử dụng nội lực làm ẩn
    10/2015
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 39
    Phương pháp tính tấm chữ nhật chịu uốn có xét biến dạng trượt ngang sử dụng nội lực làm ẩn
    7/2015
    Tạp chí Giao thông vận tải
  • 40
    Phân tích đàn hồi tấm chữ nhật chịu uốn sử dụng nội lực làm ẩn
    4/2014
    Tạp chí Cầu đường Việt Nam
  • stars 3. Giáo trình, tài liệu đã xuất bản
  • TT
    Tên giáo trình, tài liệu
    Năm
    Nơi xuất bản
  • 1
    Phân tích giới hạn tấm chữ nhật chịu uốn trên nền đàn hồi
    2020
    Nhà xuất bản Khoa học tự nhiên và công nghệ
  • stars 4. Hướng dẫn sau đại học
  • TT
    Học viên
    Tên luận văn, luận án
    Năm hoàn thành
  • 1
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2019
  • 2
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2019
  • 3
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2020
  • 4
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2020
  • 5
    Đỗ Văn Trường
    Nghiên cứu, lựa chọn phương pháp tính toán tải trọng giới hạn của tấm bê tông xi măng mặt đường
    Trình độ: Thạc sĩ
    2020
  • 6
    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”
    Trình độ: Thạc sĩ
    2021
  • 7
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2023
  • 8
    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
    Trình độ: Thạc sĩ
    2023
© 2018 University Of Transport Technology. All rights reserved.