Bê tông chất lượng siêu cao (Ultra-high-performance concrete - UHPC) được xem là vật liệu tương lai trong lĩnh vực xây dựng cầu do các đặc tính cơ lý vượt trội so với bê tông thường, như cường độ chịu nén và uốn lớn, độ dẻo dai cao … Gần đây, vật liệu UHPC có giá thành giảm do đã nội địa hóa được phần lớn các nguyên liệu đầu vào. Vật liệu này đã được trường Đại học Xây dựng nghiên cứu và sản xuất thành công (NUCE-UHPC). Điều này đã mở ra cơ hội tiềm năng cho việc ứng dụng đại trà NUCE-UHPC tại các dự án cầu trong tương lai gần ở Việt Nam. Nghiên cứu này đã tiến hành việc thử nghiệm trộn loại vật liệu NUCE-UHPC tại các trạm trộn bê tông thương phẩm thông thường; kiểm tra các đặc tính cơ lý; tính toán và đề xuất một số mặt cắt ngang dầm cầu dự ứng lực tiết diện chữ I sử dụng loại vật liệu này. Kết quả tính toán cho thấy rằng với cùng một chiều dài nhịp định hình (18,6 m, 24,5 m, và 33 m), dầm UHPC có chiều cao thấp hơn, thanh mảnh hơn và không cần dùng cốt thép thường. Do đó, trọng lượng của các dầm cầu UHPC cũng nhẹ hơn đáng kể so với các dầm cầu BTCT thông thường cùng kích thước. Từ khóa: bê tông chất lượng siêu cao; dầm cầu tiết diện chữ I căng trước; sức kháng uốn; sức kháng cắt.
Lũ lụt là một hiện tượng tự nhiên thường gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho cuộc sống của con người. Việc ước lượng độ sâu ngập lụt sẽ giúp cho con người đưa ra được các giải pháp phù hợp để xử lý các ảnh hưởng tàn phá của lũ lụt. Các phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt sử dụng ảnh viễn thám đã nhận được nhiều sự quan tâm và được sử dụng phổ biến trong các thập kỷ gần đây. Bài báo này đề xuất một phương pháp để xây dựng bản đồ độ sâu ngập lụt của tỉnh Quảng Bình, Việt Nam trong trận lũ lịch sử năm 2020 dựa trên ảnh Sentinel-1A. Phương pháp trong bài báo là sự kết hợp của phương pháp Otsu kinh điển và phương pháp loang được đề xuất mới. Phương pháp Otsu trước tiên được sử dụng để xây dựng các bản đồ nước hiện thời. Sau đó, phương pháp loang được thực hiện trên các bản đồ nước hiện thời này để xác định độ sâu ngập lụt. Phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt được đề xuất trong bài báo này đã chứng minh được sự đơn giản về tính toán, tốc độ gần thời gian thực và cung cấp độ chính xác tương đối tốt.
Phát hiện sự thay đổi trong ảnh SAR đa thời gian được ứng dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế về hoạt động quản lý kiểm tra, giám sát tài nguyên trên đất liền và trên biển với quy mô rộng lớn. Có rất nhiều thuật toán phát hiện sự thay đổi sử dụng hai ảnh SAR đa thời gian. Nguyên tắc phổ biến của chúng là thực hiện phân tích ảnh sai khác được tạo ra từ toán tử tỷ số của hai ảnh SAR đa thời gian nhằm phát hiện các sự thay đổi giữa chúng. Để cải thiện độ chính xác phát hiện, toán tử tỷ số và các phiên bản cải tiến của toán tử này thường được sử dụng kết hợp với các phương pháp xử lý tinh hơn nữa. Bài báo này đề xuất một giải pháp phát hiện sự thay đổi bằng cách kết hợp toán tỷ số dựa trên lân cận và thuật toán mạng nơ ron wavelet tích chập để cải thiện độ chính xác phát hiện sự thay đổi trong ảnh SAR đa thời gian.
Bê tông chất lượng siêu cao (UHPC) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành xây dựng bởi những ưu điểm vượt trội về tính chất cơ học và độ bền lâu so với bê tông thường. Bài báo này trình bày về kết quả thực nghiệm và ứng dụng tấm ván khuôn UHPC thi công bản mặt cầu bê tông cốt thép (BTCT) cầu An Thượng, thành phố Hưng Yên (thuộc chương trình khoa học và công nghệ cấp Bộ về Nghiên cứu ứng dụng bê tông chất lượng siêu cao trong xây dựng cầu quy mô nhỏ và trung bình - CTB-2017-01), trong đó tấm bản mỏng được mô hình bằng phần tử hữu hạn (FEM) bởi phần mềm ABAQUS, đồng thời so sánh giữa thực nghiệm với kết quả phân tích từ mô hình FEM. Kết quả của nghiên cứu cho thấy việc sử dụng vật liệu UHPC trong chế tạo tấm ván khuôn sẽ là một hướng đi tiềm năng trong thi công bản mặt cầu BTCT. Từ khóa: bê tông chất lượng siêu cao; tấm bản mỏng; tấm ván khuôn; bản mặt cầu; phần tử hữu hạn (FEM); phần mềm ABAQUS.
Ngày nay, hiện tượng dầu loang trên biển diễn ra khá phổ biến trên các sông ngòi, biển và gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho môi trường nước. Vì vậy, việc phát hiện các vết dầu loang và đưa ra các cảnh báo sớm về hiện tượng này nhận được sự quan tâm rất lớn trong vài thập kỷ gần đây. Thực tế, người ta đã phát triển nhiều thuật toán nhận dạng vết dầu loang trên biển sử dụng ảnh ra đa mặt mở tổng hợp bởi vì chất lượng ảnh ít phụ thuộc vào điều kiện thời tiết, ngày và đêm và có khả năng bắt giữ các sự kiện trên quy mô địa lý rộng lớn. Trong đó, các thuật toán dựa trên ngưỡng khá phổ biến trong thực tế vì thực hiện đơn giản. Tuy nhiên, những thuật toán này nói chung có độ chính xác không cao. Bài báo này đề xuất một thuật toán mới dựa trên ngưỡng để phát hiện vết dầu loang trên biển. Đây là ngưỡng toàn cục được xác định dựa trên phân tích thống kê về cường độ các điểm ảnh và kích thước của ảnh. Các kết quả mô phỏng của thuật toán trên phần mềm Python được so sánh với các phương pháp khác và chứng minh rằng phương pháp đề xuất đã cải thiện đáng kể độ chính xác.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.