Việc sử dụng cọc xi măng đất (Cement Deep Mixing - CDM) để gia cố nền đất yếu đang được áp dụng rộng rãi trong các công trình giao thông nhờ tính hiệu quả và an toàn. Nghiên cứu này đánh giá tác động của quá trình thi công CDM lên các công trình trụ cầu lân cận, một tình huống phổ biến trong các dự án đường vành đai. Thông qua phân tích dữ liệu thực tế về đất yếu tại thành phố Hồ Chí Minh, nghiên cứu chỉ ra rằng áp lực ngang và độ lún trong quá trình thi công CDM có thể vượt quá khả năng chịu tải của đất nền, gây dịch chuyển và xô lệch đất về phía các công trình lân cận. Kết quả cho thấy, mặc dù CDM ít ảnh hưởng sau khi xi măng cứng lại, quá trình thi công vẫn tiềm ẩn rủi ro. Để giảm thiểu tác động tiêu cực, nghiên cứu đề xuất duy trì khoảng cách an toàn tối thiểu 5m từ vị trí mũi khoan đến mép bệ cọc và thi công CDM trước khi thi công trụ cầu. Những phát hiện này cung cấp cơ sở khoa học cho thiết kế và thi công hiệu quả trên nền đất yếu, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới về dịch chuyển ngang và xô lệch cọc trong điều kiện địa chất phức tạp

Độ sâu sau nước nhảy là một yếu tố quan trọng, ảnh hưởng rất lớn đến độ sâu và chiều dài của bể tiêu năng. Việc tính toán chính xác độ sâu này là rất cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn cao. Do đó, nghiên cứu này đã thiết lập và đánh giá khả năng dự báo độ sâu sau nước nhảy của sáu mô hình học máy (ML), gồm có: Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường tốc độ (Cat Boosting – CB), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM). Trong nghiên cứu này, định lý π-Buckingham đã được sử dụng để tìm năm tham số không thứ nguyên làm đầu vào và đầu ra của mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các mô hình ET, GB, SVR, Ada có xét đến ảnh hưởng của độ nhám và chiều rộng lòng dẫn, tính nhớt của chất lỏng, có sai số nhỏ hơn so với công thức Belanger (bỏ qua lực ma sát) và các công thức kinh nghiệm khác. Khi kiểm định, các mô hình này đều có hệ số Nash đạt trên 0,996. Mô hình ET cho kết quả tốt nhất, sau đó là GB, SVR, Ada, RF, CB, theo thứ tự giảm dần. Như vậy, có thể áp dụng mô hình ET để tính toán độ sâu sau nước nhảy trong kênh lăng trụ đáy bằng, mặt cắt chữ nhật

Designing an optimal torque distribution controller for the three-disc axial flux permanent magnet synchronous (three-disc AFPMSM) optimises performance while ensuring robustness, stability, and adaptability in a real-world condition. This is crucial for maximising the potential of AFPMSM, particularly in a modern application like an electric vehicle and a renewable energy. Thus, a controller compatible with more complex systems in the future is essential. This paper presents a system that combines torque control algorithms based on a back-propagation neural network (BP-ANN) and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The BP-ANN uses a multi-layer structure where the input layer processes factors such as load torque, rotational speed, and stator current, hidden layers model complex nonlinear interactions, and the output layer predicts optimal torque for AFPMSM operation. Training involves minimising the error between predicted and actual torque through gradient descent and iterative adjustments of weights and biases. The ANFIS-based control enhances performance by integrating neural network learning with fuzzy logic to optimise torque output. By leveraging the strengths of both BP-ANN and ANFIS, the system offers a stable, efficient, and adaptable solution for three-disc AFPMSMs. The Matlab/Simulink simulations confirm its effectiveness, showing balanced torque distribution, reduced energy losses, improved drivetrain efficiency, and adaptability to sudden load or road changes, ensuring stability and enhanced dynamic response

A text-based vehicle search refers to a system where users can find vehicles or route information by entering text-based queries. The primary objective of text-based vehicle search is to identify the most relevant vehicle in a given dataset using a natural language description as a query. This approach leverages natural language processing (NLP) to understand and interpret description queries and provide relevant results. Despite significant progress, this task still faces several challenges due to the complexity and diversity of natural language, as well as inherent difficulties in the vision domain. Moreover, few studies have focused on tracked-vehicle retrieval, where vehicle tracklets are considered instead of single images. In this paper, we propose a novel framework for natural language-based tracked-vehicle retrieval based on CLIP model, one of the most effective models for image-text matching task. This framework leverages both appearance and motion information to enhance the matching accuracy of vehicle tracklet retrieval. Some experiments are conducted on the CityFlow-NL dataset, provided by the 6-th AI City Challenge, an annual competition. The results are comparable to state-of-the-art methods, achieving an MRR score of 46.63%, Rank@5 of 67.02%, and Rank@10 of 81.82%

Steel pipe piles are widely used in coastal infrastructure due to their high strength and durability. However, in tropical marine environments like Nha Trang, Vietnam, the high chloride content, temperature, and humidity significantly accelerate the corrosion process. Despite their extensive application, no published studies have specifically addressed the corrosion behavior of steel pipe piles in Vietnam's marine environment. This study investigated the accelerated corrosion effects on steel pipe pile materials in a simulated Nha Trang seawater environment, representing typical coastal conditions in Vietnam. Using an accelerated corrosion testing method, steel pipe pile material samples were exposed to controlled Nha Trang seawater conditions with varying salinity and environmental factors such as temperature and pH. The objective of this experiment was to analyze the corrosion rate and determine the corrosion mechanisms within a short period, simulating long-term effects typically seen in real seawater environments. The experiment revealed mass loss and pitting corrosion morphology on SKK490 samples, highlighting the degradation caused by high chloride content and other conditions in the Nha Trang simulated seawater environment. The results provide critical insights into the corrosion behavior specific to Nha Trang seawater environment of Vietnam, particularly regarding the reduction in cross-sectional area of the steel pile materials. These findings offer valuable guidance for coastal infrastructure projects, especially in the selection of appropriate materials and the development of effective corrosion prevention strategies for long-term use in seawater environments

Transport infrastructure is a critical component of socio-economic development, particularly in rapidly urbanizing Vietnam, where increasing traffic congestion poses significant challenges. Road surface quality and durability are essential factors in ensuring the efficiency and longevity of the transportation system. Carboncor Asphalt (CA) material, with its superior resistance to cracking, water damage, and harsh weather conditions, is a promising solution for road surface construction in Vietnam. However, there is a limitation of research on the mechanical behavior of carboncor asphalt in the specific climatic and environmental conditions of the country. To address this knowledge gap, this study investigates the shear behavior of a carboncor asphalt layer interfaced with both asphalt concrete and cement concrete surface layers. A comprehensive range of laboratory tests is conducted to assess the bond strength between the carboncor asphalt layer and the overlying road surfaces. Results indicate a negative correlation between temperature and bond strength for the overlay carboncor asphalt layer on both asphalt and cement concrete substrates. Notably, bond strength demonstrated a significant increase over time. The findings in this study are expected to have significant implications for road construction and maintenance using CA overlay in Vietnam. By providing a scientific foundation for material selection, design, and construction of road surfaces tailored to local conditions, this study aims to enhance investment efficiency and reduce maintenance costs