Tạp chí điện tử Khoa học và Công nghệ Giao thông

Cải thiện hiệu năng bộ điều khiển PID dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn trong hệ thống truyền động điện

Trần Đăng Khoa Phan — 2026-01-27

Bộ điều khiển PID được sử dụng phổ biến và điển hình trong các hệ thống truyền động công nghiệp, là một trong những thành phần cốt lõi và quan trọng nhất trong việc điều chỉnh đáp ứng của động cơ. Do đó, nghiên cứu này tập trung vào việc cải tiến hiệu năng bộ thông số PID trong cấu trúc của bộ điều khiển này dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO). Kỹ thuật điều khiển vô hướng V/f hằng số (Scalar control) được ứng dụng để thành lập sơ đồ điều khiển kết hợp mô hình toán học động cơ không đồng bộ ba pha, phục vụ cho việc đánh giá và khảo sát. Kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB/Simulink chứng minh rằng bộ điều khiển PSO-PID có khả năng bám sát tốc độ đặt, độ vọt lố nhỏ, và thời gian xác lập ngắn hơn so với bộ điều khiển PID truyền thống có thông số cố định, đặc biệt trong các điều kiện làm việc thay đổi đột ngột.

Hoạt tải xe tải điện hạng nặng và định hướng phát triển mô hình hoạt tải cầu đường bộ

Lê Văn Mạnh — 2026-01-23

Bài báo này trình bày phân tích và đánh giá hoạt tải do các xe tải điện hạng nặng gây ra lên cầu đường bộ trong điều kiện khai thác thực tế, đồng thời so sánh với các hoạt tải thiết kế quy ước như HL93 (TCVN 11823-2017) và H30 (22TCN 18-79). Nghiên cứu xem xét phân bố tải trọng trục, cấu hình đoàn xe, khoảng cách giữa các xe và chiều dài đường ảnh hưởng, qua đó đánh giá chi tiết tác động của chúng đến nội lực trong kết cấu cầu. Thông qua việc khảo sát các mẫu xe tải điện điển hình, bao gồm những mẫu mới xuất hiện trên thị trường trong nước và quốc tế, nghiên cứu chỉ ra các sai khác đáng kể về hiệu ứng tải so với các giả định thiết kế tiêu chuẩn, đặc biệt đối với cầu nhịp lớn. Trên cơ sở các kết quả này, bài báo đề xuất các hướng dẫn xây dựng mô hình hoạt tải mới phản ánh điều kiện giao thông thực tế và xu hướng gia tăng phổ biến của xe tải điện hạng nặng. Kết quả nghiên cứu góp phần cung cấp cách hiểu toàn diện về hoạt tải thiết kế cầu, hỗ trợ cả quá trình thiết kế và đánh giá khả năng chịu lực của công trình

Ổn định động lực của vỏ trụ và vỏ trống FG-GRC và FG-GPLRC có gân tăng cứng chịu nén dọc trục

Thị Phương Nguyễn — 2026-02-09

Nghiên cứu này tập trung phân tích ổn định động lực của kết cấu vỏ trụ và vỏ trống chịu nén dọc trục làm bằng composite gia cường graphene sheet (functionally graded graphene reinforced composite - viết tắt là FG-GRC) và bằng composite gia cường graphene platelet (functionally graded graphene platelet reinforced composite - viết tắt là FG-GPLRC) và được có gân trực giao và xoắn ốc tăng cứng cũng được làm từ vật liệu FG-GRC và FG-GPLRC tương ứng. Các biểu thức và phương trình cơ bản được thiết lập dựa trên lý thuyết vỏ Donnell có tính đến tính phi tuyến hình học của von Kármán. Các độ cứng của kết cấu có gân tăng cứng được xác định dựa trên kỹ thuật san tác dụng gân mở rộng. Bằng cách áp dụng hàm ứng suất và phương pháp năng lượng, thu được phương trình chuyển động của vỏ. Từ đó phương pháp Runge-Kutta được áp dụng để giải phương trình này để thu được đáp ứng động lực phi tuyến, tiếp theo tiêu chuẩn Budiansky-Roth được áp dụng để xác định tải tới hạn động của vỏ. Các khảo sát số được thực hiện để đánh giá ảnh hưởng của gân tăng cứng, các thông số vật liệu và hình học tới đáp ứng ổn định động lực của vỏ.

Đánh giá ảnh hưởng của sợi Polypropylene đến khả năng kháng lún của nhựa đường thông qua mô hình trí tuệ nhân tạo

Hoàng Thị Hương Giang — 2026-03-12

Nghiên cứu này trình bày một phương pháp tiếp cận tiên tiến dựa trên trí tuệ nhân tạo để dự báo hệ số hằn lún (G*/sinδ) của nhựa đường biến tính sợi Polypropylene (PP), một chỉ tiêu quan trọng quyết định khả năng kháng biến dạng dẻo của mặt đường ở nhiệt độ cao. Dựa trên bộ dữ liệu thực nghiệm gồm 132 mẫu thu thập từ các công bố uy tín, thuật toán CatBoost đã được sử dụng và tối ưu hóa thông qua hai chiến lược tìm kiếm siêu tham số là Grid Search và Random Search kết hợp xác thực chéo 5 lần. Kết quả cho thấy mô hình CatBoost tối ưu đạt độ chính xác vượt trội với hệ số xác định R² đạt 0.9967 và sai số RMSE chỉ 0.5720 trên tập dữ liệu kiểm tra. Phân tích kỹ thuật giải thích độc lập với mô hình đã xác định hệ số hằn lún của nhựa ban đầu và hàm lượng sợi là hai yếu tố có tầm ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất vật liệu. Ngoài ra, nghiên cứu đã chỉ ra vùng tương tác tối ưu giữa nhiệt độ khuấy (160-180^oC) và hàm lượng sợi PP (3-5%) để đạt được cấu trúc mạng lưới gia cường hiệu quả nhất. Nghiên cứu này không chỉ khẳng định năng lực của thuật toán CatBoost trong việc xử lý các mối quan hệ phi tuyến phức tạp của vật liệu hỗn hợp mà còn cung cấp một công cụ dự báo đáng tin cậy, giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế và giảm thiểu chi phí thực nghiệm trong công nghệ nhựa đường biến tính.

Dự báo cường độ nén và phân tích ảnh hưởng thành phần cấp phối bê tông sợi basalt: Tiếp cận bằng học máy giải thích

Nguyễn Thùy Anh — 2026-03-14

Cường độ nén là chỉ tiêu cơ lý quan trọng nhất quyết định khả năng chịu lực của bê tông sợi basalt (BFRC). Việc xác định chỉ tiêu này bằng thí nghiệm nén mẫu truyền thống tốn kém nhiều thời gian, chi phí và nhân lực. Bài báo ứng dụng ba thuật toán học máy gồm Random Forest, HistGradientBoosting và CatBoost để dự báo cường độ nén BFRC trên tập dữ liệu 267 mẫu. Thông qua kỹ thuật tìm kiếm lưới để tối ưu siêu tham số, kết quả cho thấy cả ba mô hình đều đạt độ tin cậy cao. Trong đó, Random Forest thể hiện tính ổn định và khả năng tổng quát hóa tốt nhất với sai số RMSE thấp nhất (2.05 MPa). Bên cạnh đó, phân tích SHAP được tích hợp để làm rõ mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào. Kết quả chỉ ra rằng hàm lượng xi măng, muội silic và cốt liệu mịn là các biến có ảnh hưởng lớn nhất đến cường độ nén, với hướng tác động chủ yếu tích cực từ xi măng và muội silic, trong khi hàm lượng nước và sợi basalt thường mang tính chất tiêu cực nếu vượt ngưỡng tối ưu. Nghiên cứu cung cấp một công cụ hỗ trợ tin cậy cho việc dự báo nhanh tính chất vật liệu, hỗ trợ tối ưu hóa cấp phối trong thực tiễn.