[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_điều khiển":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"điều khiển","Điều khiển là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Điều khiển là quá trình sử dụng thông tin phản hồi để điều chỉnh hành vi hệ thống nhằm đạt mục tiêu cụ thể, thường gặp trong kỹ thuật và tự động hóa. Hệ thống điều khiển gồm cảm biến, bộ điều khiển, truyền động và mô hình, hoạt động theo nguyên tắc phản hồi hoặc dự đoán để duy trì ổn định và chính xác. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm điều khiển trong khoa học và kỹ thuật\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐiều khiển (control) là quá trình tác động lên một hệ thống thông qua việc thu thập thông tin và sử dụng phản hồi để định hướng đầu ra theo mục tiêu định trước. Quá trình này nhằm điều chỉnh hành vi của hệ thống, giúp hệ duy trì ổn định, hoạt động chính xác hoặc thích nghi với môi trường thay đổi. Trong kỹ thuật, điều khiển là nền tảng của tự động hóa, robot, hàng không, năng lượng, và nhiều lĩnh vực công nghệ cao khác.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVề mặt lý thuyết, điều khiển được xem là lĩnh vực giao thoa giữa toán học ứng dụng, vật lý và kỹ thuật, trong đó các mô hình toán học của hệ thống được xây dựng để thiết kế bộ điều khiển phù hợp. Bộ điều khiển đóng vai trò như “bộ não” của hệ, giúp đưa ra quyết định điều chỉnh sau khi so sánh giữa tín hiệu mong muốn (setpoint) và tín hiệu thực tế (output). Sự khác biệt này gọi là “tín hiệu sai lệch” (error signal).\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác lĩnh vực có ứng dụng mạnh mẽ của điều khiển bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Tự động hóa công nghiệp và robot\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hệ thống điện – điện tử và viễn thông\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hệ thống giao thông thông minh\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Y học kỹ thuật số (cánh tay robot, máy trợ tim)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nTham khảo: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ni.com\u002Fen-us\u002Finnovations\u002Fcontrol-systems.html\" target=\"_blank\">National Instruments – Control Systems\u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại hệ thống điều khiển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống điều khiển được phân loại theo cấu trúc phản hồi thành hai nhóm chính: hệ hở (open-loop) và hệ kín (closed-loop). Hệ hở không sử dụng tín hiệu phản hồi; đầu ra chỉ phụ thuộc vào đầu vào đặt sẵn. Hệ kín sử dụng phản hồi từ đầu ra để tự điều chỉnh đầu vào nhằm giảm sai lệch và đạt được mục tiêu điều khiển.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài phân loại theo phản hồi, hệ thống điều khiển còn được chia theo nhiều tiêu chí khác:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Liên tục và rời rạc:\u003C\u002Fstrong> hệ thống xử lý tín hiệu analog (liên tục) hoặc digital (rời rạc)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tuyến tính và phi tuyến:\u003C\u002Fstrong> phụ thuộc vào mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ đơn biến và đa biến:\u003C\u002Fstrong> điều khiển một hay nhiều đầu ra đồng thời\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSo sánh hệ thống điều khiển:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hệ điều khiển hở\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hệ điều khiển kín\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Phản hồi\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Không có\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Độ chính xác\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phụ thuộc vào thiết kế đầu vào\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thích nghi tốt với sai lệch và nhiễu\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Ứng dụng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Máy giặt, lò nướng đơn giản\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Điều hòa không khí, điều khiển bay\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các thành phần cơ bản của một hệ thống điều khiển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMột hệ thống điều khiển cơ bản gồm bốn thành phần chính: bộ điều khiển (controller), cảm biến (sensor), bộ truyền động (actuator) và đối tượng điều khiển (plant). Mỗi thành phần đóng vai trò riêng biệt trong chuỗi tác động – phản hồi giúp duy trì hoạt động ổn định của hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCảm biến thu thập thông tin từ môi trường hoặc hệ thống, gửi dữ liệu đến bộ điều khiển. Bộ điều khiển phân tích và so sánh dữ liệu với mục tiêu đề ra, sau đó đưa ra lệnh điều khiển phù hợp. Bộ truyền động nhận lệnh và thực hiện hành vi vật lý (như xoay, đóng, mở), tác động lên hệ thống. Chu trình này diễn ra liên tục tạo thành vòng phản hồi.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ hệ điều khiển nhiệt độ:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Thành phần\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Thiết bị minh họa\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Cảm biến\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>RTD, Thermocouple\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Bộ điều khiển\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Bộ điều khiển PID kỹ thuật số\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Bộ truyền động\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Relay, van nhiệt, motor servo\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Đối tượng điều khiển\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Lò nhiệt, buồng ủ, hệ thống HVAC\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Lý thuyết điều khiển cổ điển và hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐiều khiển cổ điển (classical control theory) sử dụng các công cụ như hàm truyền (transfer function), biểu đồ Bode, Nyquist, và phân tích ổn định tuyến tính. Mô hình toán học thường là phương trình vi phân tuyến tính bậc thấp, thuận tiện cho các hệ đơn biến. Đây là nền tảng trong giảng dạy và ứng dụng công nghiệp truyền thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐiều khiển hiện đại (modern control theory) mở rộng phạm vi sang các hệ thống đa biến, phi tuyến và thời gian thực. Nó sử dụng mô hình không gian trạng thái (state-space model), cho phép mô tả hành vi hệ thống bằng vectơ trạng thái thay vì chỉ hàm truyền. Phương pháp này mạnh hơn trong phân tích và thiết kế hệ điều khiển cho các hệ động lực phức tạp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMô hình không gian trạng thái:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\begin{aligned}\n\\dot{x}(t) &= Ax(t) + Bu(t) \\\\\ny(t) &= Cx(t) + Du(t)\n\\end{aligned}\n\u003C\u002Fscript>\nTrong đó: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> x(t) \u003C\u002Fscript> là trạng thái hệ thống, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> u(t) \u003C\u002Fscript> là đầu vào, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> y(t) \u003C\u002Fscript> là đầu ra, và A, B, C, D là các ma trận hệ số. Phương pháp này rất hiệu quả cho hệ thống điều khiển máy bay, vệ tinh, và robot đa bậc tự do.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Điều khiển phản hồi và điều khiển tiên đoán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐiều khiển phản hồi (feedback control) là nguyên lý cơ bản trong các hệ thống tự động. Trong đó, tín hiệu đầu ra thực tế được đo lường và so sánh với giá trị mong muốn (setpoint) để tính toán sai số. Sai số này là cơ sở để bộ điều khiển điều chỉnh lại tín hiệu đầu vào, giúp hệ thống giảm dần sai lệch và ổn định. Loại điều khiển này có tính thích nghi và bù sai lệch tốt, thường sử dụng trong điều kiện có nhiễu hoặc biến động không dự đoán trước.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột trong những phương pháp điều khiển phản hồi phổ biến nhất là điều khiển PID (Proportional–Integral–Derivative). Bộ điều khiển PID hoạt động dựa trên ba thành phần: \n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>P – điều chỉnh tỷ lệ theo sai số hiện tại\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>I – tích lũy sai số theo thời gian để loại bỏ sai lệch tĩnh\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>D – phản ứng theo tốc độ thay đổi sai số để làm mượt tín hiệu điều khiển\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nTín hiệu điều khiển PID được tính theo công thức:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nu(t) = K_p e(t) + K_i \\int_0^t e(\\tau)d\\tau + K_d \\frac{de(t)}{dt}\n\u003C\u002Fscript>\nTrong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">e(t)\u003C\u002Fscript> là sai số giữa đầu ra mong muốn và thực tế, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K_p\u003C\u002Fscript>, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K_i\u003C\u002Fscript>, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K_d\u003C\u002Fscript> là các hệ số điều chỉnh.\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgược lại, điều khiển tiên đoán (Model Predictive Control – MPC) là chiến lược điều khiển tối ưu dựa trên mô hình động lực học của hệ thống. MPC sử dụng mô hình toán học để dự đoán trạng thái tương lai và giải bài toán tối ưu tại mỗi bước thời gian. Tín hiệu điều khiển được tính để tối thiểu hóa một hàm mục tiêu (thường là sai số và năng lượng), có xét đến các ràng buộc vật lý.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSo sánh:\n\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Điều khiển phản hồi (PID)\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Điều khiển tiên đoán (MPC)\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Dựa trên\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Sai số hiện tại\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dự đoán trạng thái tương lai\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Độ phức tạp\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thấp, dễ triển khai\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cao, cần tính toán tối ưu\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Khả năng xử lý ràng buộc\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Giới hạn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Rất tốt\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Ứng dụng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Công nghiệp truyền thống\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Hệ thống hiện đại, phi tuyến\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\nNguồn: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mathworks.com\u002Fdiscovery\u002Fpid-control.html\" target=\"_blank\">MathWorks – PID Control\u003C\u002Fa>, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fdocument\u002F1450572\" target=\"_blank\">IEEE – Model Predictive Control Overview\u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của điều khiển trong công nghiệp và đời sống\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCác hệ thống điều khiển đóng vai trò thiết yếu trong gần như mọi lĩnh vực sản xuất, dịch vụ và sinh hoạt hàng ngày. Trong công nghiệp, điều khiển tự động giúp tăng độ chính xác, giảm sai số, tiết kiệm năng lượng và giảm phụ thuộc vào lao động thủ công. \n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ điển hình:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Robot hàn trong dây chuyền sản xuất xe hơi\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Điều khiển lưu lượng trong nhà máy xử lý nước thải\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ổn định điện áp và tần số trong hệ thống điện lưới\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hệ thống SCADA giám sát và điều khiển từ xa\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong đời sống, điều khiển có mặt trong các thiết bị như:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Điều hòa không khí (duy trì nhiệt độ đặt trước)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Máy giặt tự động (chọn chế độ, tự cân nước)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phanh ABS và cân bằng điện tử trong ô tô\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiết bị đeo theo dõi sức khỏe (giám sát nhịp tim, cảnh báo bất thường)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nĐiều khiển giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và đảm bảo an toàn vận hành.\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hệ thống điều khiển trong trí tuệ nhân tạo và học máy\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐiều khiển học đang dần tích hợp với trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là học tăng cường (reinforcement learning – RL) và học sâu (deep learning). Trong các hệ thống phức tạp, không tuyến tính và có môi trường không xác định, các phương pháp truyền thống trở nên kém hiệu quả. Khi đó, các mô hình học giúp hệ thống tự học điều khiển tối ưu thông qua trải nghiệm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác ứng dụng nổi bật:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Điều khiển cánh tay robot học thao tác từ quan sát\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xe tự hành học cách tránh chướng ngại vật\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Drone tự điều hướng trong môi trường biến đổi\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nMột ví dụ cụ thể là thuật toán Deep Q-Network (DQN) được dùng để huấn luyện hệ điều khiển phản ứng trong môi trường mô phỏng. Các mô hình này giúp hệ thống thích nghi liên tục với các điều kiện mới mà không cần lập trình lại.\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNguồn tham khảo: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fpii\u002FS0952197619301826\" target=\"_blank\">ScienceDirect – AI-based Control Systems\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức trong thiết kế hệ thống điều khiển hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nDù điều khiển học đã phát triển mạnh mẽ, vẫn còn nhiều thách thức kỹ thuật cần vượt qua:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Độ trễ và nhiễu trong tín hiệu thực gây sai lệch điều khiển\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Khó khăn trong mô hình hóa hệ thống phi tuyến, đa biến\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chi phí cao cho phần cứng, cảm biến chính xác\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Rủi ro bảo mật trong hệ thống kết nối mạng (cyber-physical systems)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột vấn đề nghiêm trọng khác là khoảng cách giữa mô hình lý tưởng (trong mô phỏng) và hệ thống thực. Khi triển khai, sai số mô hình, giới hạn vật lý và sự cố phần cứng có thể làm bộ điều khiển không hoạt động như kỳ vọng.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Triển vọng tương lai của điều khiển học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTương lai của điều khiển học gắn liền với các xu hướng như điện toán biên (edge computing), Internet Vạn Vật (IoT), thành phố thông minh và công nghiệp 5.0. Hệ thống điều khiển không còn giới hạn trong phạm vi nhà máy mà mở rộng ra các hạ tầng sống động, phân tán và kết nối.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số xu hướng nổi bật:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Hệ điều khiển phân tán (Distributed Control Systems – DCS)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hệ điều khiển tự tổ chức theo ngữ cảnh và mục tiêu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Điều khiển mạng lưới (networked control systems)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phối hợp đa agent trong robot swarm hoặc xe tự hành\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nSự phát triển của điều khiển học không chỉ cải thiện hiệu suất hệ thống mà còn giúp tối ưu năng lượng, tăng độ bền vững và khả năng thích nghi trong thế giới thực.\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>National Instruments – Control Systems, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ni.com\u002Fen-us\u002Finnovations\u002Fcontrol-systems.html\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.ni.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>MathWorks – PID Controller Design, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mathworks.com\u002Fdiscovery\u002Fpid-control.html\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.mathworks.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>IEEE Xplore – Model Predictive Control: Overview and Survey, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fdocument\u002F1450572\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>ScienceDirect – AI-based Control Systems, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fpii\u002FS0952197619301826\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>World Economic Forum – Cyber-Physical Systems in Industry 4.0, \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.weforum.org\u002Fagenda\u002F2021\u002F03\u002Fcyber-physical-systems-explained\u002F\" target=\"_blank\">https:\u002F\u002Fwww.weforum.org\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-09-30T02:27:52.142+00:00","2025-10-23T05:12:30.763+00:00","2025-10-23T05:12:30.758+00:00",208,[33,36,39,42,45,48,51,62,68,78],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"tốc độ gia nhiệt","Tốc độ gia nhiệt là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":37,"title":38,"term":37,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thoát hơi nước","Thoát hơi nước là gì? Các nghiên cứu khoa học về Thoát hơi nước",{"id":40,"title":41,"term":40,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"rủi ro tiềm ẩn","Rủi ro tiềm ẩn là gì? Các công bố khoa học về Rủi ro tiềm ẩn",{"id":43,"title":44,"term":43,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phát âm","Phát âm là gì? Các công bố khoa học về Phát âm",{"id":46,"title":47,"term":46,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hệ thống điện","Hệ thống điện là gì? Các công bố khoa học về Hệ thống điện",{"id":49,"title":50,"term":49,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"siêu âm tim 3d qua thực quản","Siêu âm tim 3d qua thực quản là gì? Các công bố khoa học về Siêu âm tim 3d qua thực quản",{"id":52,"title":53,"term":54,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"ùn tắc giao thông","Ùn tắc giao thông là gì? Các công bố khoa học về Ùn tắc giao thông","Ùn tắc giao thông","Traffic congestion","Ùn tắc giao thông là tình trạng suy giảm năng lực vận hành của mạng lưới đường bộ khi nhu cầu lưu thông vượt quá công suất thông hành thiết kế của tuyến đường, đặc trưng bởi tốc độ phương tiện giảm sút nghiêm trọng, kéo dài thời gian hành trình và gia tăng hiện tượng xếp hàng dừng xe.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":63,"title":64,"term":65,"englishTitle":66,"definition":67,"discipline":57,"disciplineCode":58,"disciplineLabel":59,"disciplineColor":60,"disciplineIcon":61},"công nghệ in 3d","Công nghệ in 3d là gì? Các công bố khoa học về Công nghệ in 3d","Công nghệ in 3D","3D printing technology \u002F Additive manufacturing","Công nghệ in 3D (sản xuất bồi đắp) là quá trình tạo hình vật thể ba chiều bằng cách đắp từng lớp vật liệu nối tiếp nhau dựa trên mô hình kỹ thuật số CAD.",{"id":69,"title":70,"term":69,"englishTitle":71,"definition":72,"discipline":73,"disciplineCode":74,"disciplineLabel":75,"disciplineColor":76,"disciplineIcon":77},"pss 10","Pss 10 là gì? Các công bố khoa học về Pss 10","Perceived Stress Scale-10 (PSS-10)","Thang đo cảm nhận căng thẳng 10 mục (PSS-10) là công cụ trắc nghiệm tâm lý tiêu chuẩn hóa gồm 10 câu hỏi tự lượng giá, dùng để đo lường mức độ một cá nhân đánh giá cuộc sống của mình là quá tải, khó lường và không thể kiểm soát trong một tháng qua.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":79,"title":80,"term":79,"englishTitle":81,"definition":82,"discipline":83,"disciplineCode":84,"disciplineLabel":85,"disciplineColor":86,"disciplineIcon":87},"tế bào cơ trơn mạch máu","Tế bào cơ trơn mạch máu là gì? Các nghiên cứu khoa học","Vascular smooth muscle cell \u002F VSMC","Tế bào cơ trơn mạch máu là loại tế bào cấu tạo chủ yếu nên lớp áo giữa của thành động mạch, chịu trách nhiệm co giãn mạch máu để điều hòa huyết áp và có khả năng chuyển đổi kiểu hình từ co thắt sang tổng hợp trong bệnh lý xơ vữa.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope"]