[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20x%E1%BA%BFp%20h%C3%A0ng{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_hệ thống xếp hàng":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":17,"synonyms":10,"definition":18,"discipline":19,"references":20,"faqs":40,"createUser":50,"publishUser":54,"keywords":55,"keywordCount":64,"enrichTopicLink":65,"status":66,"createTime":67,"updateTime":68,"publishTime":69,"linkEnrichedTime":70,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":71,"relateTopics":72},"hệ thống xếp hàng","Hệ thống xếp hàng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Hệ thống xếp hàng là mô hình toán học mô tả quá trình các đối tượng chờ đợi để được phục vụ trong điều kiện tài nguyên giới hạn và nhu cầu biến đổi. Mô...","\u003Cp>\u003Cstrong>hệ thống xếp hàng\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>queueing system \u002F queuing theory\u003C\u002Fem>) là (queueing system) là mô hình toán học và lý thuyết xác suất nghiên cứu về các hiện tượng tắc nghẽn và thời gian chờ đợi phát sinh khi các yêu cầu dịch vụ đến một hoặc nhiều kênh phục vụ có công suất giới hạn.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định nghĩa hệ thống xếp hàng (Queueing System)\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hệ thống xếp hàng mô tả một quá trình trong đó các đối tượng—chẳng hạn khách hàng, gói tin, xe cộ, tác vụ—phải chờ đợi để được phục vụ bởi một hoặc nhiều “máy chủ” (servers). Mục tiêu chính của lý thuyết xếp hàng là phân tích và tối ưu hóa yếu tố hiệu suất như thời gian chờ, độ dài hàng đợi và tỷ lệ phục vụ.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mô hình xếp hàng áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật như vận hành sản xuất, viễn thông, quản lý dịch vụ, hệ thống máy tính và đông đúc giao thông. Các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20l%C3%BD%20thuy%E1%BA%BFt%22%7D}} thường dựa trên xác suất để mô tả quá trình đến, phục vụ và rời khỏi hệ thống.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Thông qua việc mô hình hóa các thành phần như tốc độ đến, tốc độ phục vụ, số lượng máy chủ, sức chứa hàng và quy tắc ưu tiên, hệ thống xếp hàng giúp xác định đường cong hoạt động, dự báo điểm nghẽn và thiết kế để giảm thiểu thời gian chờ và chi phí xử lý.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các thành phần cơ bản của một hệ thống xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Một hệ thống xếp hàng bao gồm năm thành phần chính hợp thành một chu trình vận hành hoàn chỉnh để phục vụ khách hàng:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Nguồn đến:\u003C\u002Fstrong> mô tả cách mà khách hàng (hoặc đối tượng) sinh ra và đến, có thể theo lịch trình cố định hoặc ngẫu nhiên.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Cơ chế đến:\u003C\u002Fstrong> {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A2n%20ph%E1%BB%91i%20th%E1%BB%9Di%20gian%22%7D}} giữa các lượt đến, như Poisson hoặc Erlang.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Hàng đợi:\u003C\u002Fstrong> nơi khách hàng đợi, có thể vô hạn hoặc giới hạn.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Máy chủ (servers):\u003C\u002Fstrong> đơn vị phục vụ có thể một hoặc đa song song.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Quy tắc phục vụ:\u003C\u002Fstrong> luật chọn khách tiếp theo như FIFO, LIFO, ưu tiên theo lớp, phục vụ ngẫu nhiên.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các mô hình thường ký hiệu bằng biểu thức A\u002FB\u002FC, ví dụ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M\u002FM\u002F1\u003C\u002Fscript> biểu thị hệ thống có phân phối đến và phân phối phục vụ theo Poisson (Markov), với một máy chủ duy nhất.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Đặc điểm như sức chứa hàng đợi (K) và tổng số khách hệ thống (N) có thể được thêm vào ký hiệu: M\u002FM\u002F1\u002FK hoặc M\u002FM\u002Fc\u002FN để mô tả hệ thống cụ thể hơn.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại các mô hình xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hệ thống xếp hàng được phân loại theo nhiều tiêu chí, gồm số máy chủ, kiểu phân phối, giới hạn công suất và quy tắc ưu tiên. Một số mô hình tiêu biểu:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>M\u002FM\u002F1:\u003C\u002Fstrong> dùng phổ biến nhất, đơn giản, đến và phục vụ đều theo phân phối mũ, một máy chủ.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>M\u002FM\u002Fc:\u003C\u002Fstrong> mở rộng M\u002FM\u002F1 với c máy chủ đồng thời phục vụ.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>M\u002FD\u002F1:\u003C\u002Fstrong> đến theo Poisson, phục vụ cố định (Deterministic).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>M\u002FM\u002F1\u002FK:\u003C\u002Fstrong> bổ sung giới hạn hàng đợi tối đa K.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>M\u002FG\u002F1:\u003C\u002Fstrong> đến theo Poisson, phục vụ theo phân phối tổng quát không Markov.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các mô hình phức tạp khác bao gồm hệ thống ưu tiên (priority queue), hàng đợi với buồng chờ theo tầng, mạng xếp hàng có nhiều nút (queueing networks).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mạng lưới xếp hàng rất quan trọng trong viễn thông, logistic và hệ thống gốc nhiều tầng như sân bay, nhà máy, nhà hàng phục vụ nhiều khâu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các đại lượng đặc trưng trong hệ thống xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phân tích hiệu suất tập trung vào một số thông số cốt lõi, giúp đánh giá hiệu quả và thiết kế cải tiến:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\lambda\u003C\u002Fscript>: tốc độ khách đến trung bình (khách\u002Fđơn vị thời gian).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mu\u003C\u002Fscript>: tốc độ phục vụ trung bình (khách\u002Fđơn vị thời gian).\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\rho = \\lambda\u002F\\mu\u003C\u002Fscript>: hệ số sử dụng máy chủ, nếu >1 hệ thống ùn tắc.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">L\u003C\u002Fscript>: số khách trung bình trong hệ thống.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">L_q\u003C\u002Fscript>: số khách trung bình trong hàng chờ.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">W\u003C\u002Fscript>: thời gian trung bình khách ở lại hệ thống.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">W_q\u003C\u002Fscript>: thời gian trung bình khách chờ trong hàng đợi.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các mối quan hệ cơ bản được thiết lập qua công thức Little: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">L = \\lambda W\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">L_q = \\lambda W_q\u003C\u002Fscript>. Đây là công cụ phổ biến để kiểm tra tính nhất quán và thiết kế mô hình.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Công thức phân tích được trình bày chi tiết trong các tài liệu như trên trang \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Ftopics\u002Fcomputer-science\u002Fqueueing-theory\">ScienceDirect\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng thực tế của hệ thống xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hệ thống xếp hàng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực thực tế nhằm tối ưu hóa dịch vụ, giảm thiểu thời gian chờ và tăng hiệu quả vận hành. Trong ngành viễn thông, các hàng đợi gói tin trong router và switch được mô hình hóa để đảm bảo {{topic|%7B%22topic%22%3A%22truy%E1%BB%81n%20t%E1%BA%A3i%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} hiệu quả mà không gây nghẽn băng thông.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong giao thông đô thị, mô hình xếp hàng được sử dụng để điều phối dòng xe tại ngã tư, trạm thu phí, bãi đỗ xe và kiểm soát luồng phương tiện theo thời gian thực. Hệ thống đèn tín hiệu thông minh dựa vào lý thuyết xếp hàng để tự điều chỉnh chu kỳ xanh – đỏ nhằm giảm độ trễ tổng thể.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các dịch vụ công như bệnh viện, ngân hàng, bưu điện hoặc sân bay đều triển khai mô hình hàng chờ để quản lý lượng người dùng. Ví dụ, hệ thống lấy số thứ tự ở bệnh viện là ứng dụng trực tiếp mô hình FIFO (first-in-first-out) trong điều kiện nhiều loại dịch vụ đồng thời.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Bảng dưới đây minh họa một số ứng dụng theo lĩnh vực:\u003C\u002Fp>\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"4\">\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth>Lĩnh vực\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ứng dụng\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Viễn thông\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Quản lý hàng đợi gói tin trong mạng IP, 4G, 5G\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Y tế\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Xếp lịch khám, ưu tiên cấp cứu\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Giao thông\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Điều phối tín hiệu đèn, tối ưu luồng xe\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Nhà máy\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Điều khiển {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%C3%A2y%20chuy%E1%BB%81n%20s%E1%BA%A3n%20xu%E1%BA%A5t%22%7D}}\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Thương mại điện tử\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Phân luồng đơn hàng, xử lý thanh toán\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Giới hạn và giả định trong lý thuyết xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Lý thuyết xếp hàng cổ điển sử dụng một số giả định lý tưởng hóa để đơn giản hóa việc phân tích, ví dụ: khách hàng đến theo phân phối Poisson, thời gian phục vụ là mũ, khách không bỏ hàng, không có ưu tiên và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%A0nh%20vi%20kh%C3%A1ch%20h%C3%A0ng%22%7D}} là độc lập. Tuy nhiên, các hệ thống thực tế thường không tuân theo những giả định này.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Hạn chế phổ biến:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Hành vi khách hàng phức tạp hơn: có thể từ bỏ (balking), bỏ hàng giữa chừng (reneging), hoặc chuyển hàng (jockeying).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thời gian phục vụ không phân phối mũ: một số dịch vụ có thời gian xử lý cố định hoặc theo phân phối có đuôi dài.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Các máy chủ không đồng nhất: tốc độ phục vụ thay đổi theo năng lực, kỹ năng, trạng thái mệt mỏi.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Do đó, để mô hình hóa chính xác, các nhà nghiên cứu kết hợp lý thuyết xếp hàng với các kỹ thuật khác như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%C3%BD%20thuy%E1%BA%BFt%20tr%C3%B2%20ch%C6%A1i%22%7D}}, tối ưu tổ hợp, hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20ph%E1%BB%8Fng%20s%E1%BB%B1%20ki%E1%BB%87n%20r%E1%BB%9Di%20r%E1%BA%A1c%22%7D}} (DES).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân tích bằng mô phỏng và công cụ phần mềm\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Với các hệ thống phức tạp, mô phỏng là công cụ thiết yếu để đánh giá hiệu năng mà không cần giải hệ phương trình xác suất phức tạp. Mô phỏng cung cấp khả năng kiểm thử kịch bản, kiểm chứng giả thuyết và đánh giá tác động thay đổi cấu hình trong điều kiện ngẫu nhiên.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các phần mềm phổ biến:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>MATLAB SimEvents:\u003C\u002Fstrong> mô phỏng hệ thống hàng đợi trong môi trường đồ họa.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Simul8:\u003C\u002Fstrong> cho phép xây dựng mô hình hàng đợi và xuất báo cáo thống kê.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Python với SimPy:\u003C\u002Fstrong> mã nguồn mở, thích hợp cho mô phỏng tùy chỉnh.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Arena Simulation:\u003C\u002Fstrong> mô hình hóa {{topic|%7B%22topic%22%3A%22quy%20tr%C3%ACnh%20c%C3%B4ng%20nghi%E1%BB%87p%22%7D}} và hệ thống dịch vụ.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\u003Cp>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Thông qua các mô hình mô phỏng, nhà thiết kế có thể xác định điểm nghẽn, thử nghiệm việc thay đổi số lượng máy chủ, điều chỉnh quy tắc phục vụ hoặc cấu trúc hàng đợi để đạt hiệu suất tối ưu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Mở rộng sang mạng lưới xếp hàng\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mạng lưới xếp hàng (queueing networks) là tổ hợp các hàng đợi kết nối với nhau trong đó khách hàng di chuyển qua nhiều nút phục vụ. Mỗi nút có thể có đặc điểm phục vụ khác nhau: thời gian phục vụ, quy tắc xử lý, giới hạn hàng đợi.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ, trong sân bay, hành khách trải qua chuỗi hàng đợi: check-in, kiểm tra an ninh, chờ lên máy bay. Mỗi bước là một hàng đợi riêng với đặc trưng riêng, và luồng hành khách giữa các điểm có thể được mô hình hóa bằng mạng xếp hàng.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phân tích mạng đòi hỏi sử dụng các định lý nâng cao như định lý Jackson và định lý BCMP, cùng các công cụ mô phỏng hiệu quả. Một số mạng có thể giải được bằng giải tích, nhưng đa số cần mô phỏng.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mạng xếp hàng được ứng dụng trong hệ thống điện toán đám mây, mạng máy tính, logistic, dây chuyền sản xuất phân tầng và chuỗi cung ứng toàn cầu.\u003C\u002Fp>","queueing system \u002F queuing theory","Hệ thống xếp hàng (queueing system) là mô hình toán học và lý thuyết xác suất nghiên cứu về các hiện tượng tắc nghẽn và thời gian chờ đợi phát sinh khi các yêu cầu dịch vụ đến một hoặc nhiều kênh phục vụ có công suất giới hạn.","NATURAL_SCIENCES",[21,28,34],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":10},"Lal, Bhat (1989). Reduced systems in markov chains and their applications in queueing theory. Queueing Systems. doi:10.1007\u002Fbf01150860","Reduced systems in markov chains and their applications in queueing theory","Lal, Bhat","Queueing Systems",1989,"10.1007\u002Fbf01150860",{"citationText":29,"title":30,"authors":31,"source":25,"year":32,"doi":33,"url":10},"Lal, Narayan Bhat (1987). Reduced systems in Markov chains and their applications in queueing theory. Queueing Systems. doi:10.1007\u002Fbf01158397","Reduced systems in Markov chains and their applications in queueing theory","Lal, Narayan Bhat",1987,"10.1007\u002Fbf01158397",{"citationText":35,"title":36,"authors":37,"source":25,"year":38,"doi":39,"url":10},"Klimenok, Dudin (2006). Multi-dimensional asymptotically quasi-Toeplitz Markov chains and their application in queueing theory. Queueing Systems. doi:10.1007\u002Fs11134-006-0300-z","Multi-dimensional asymptotically quasi-Toeplitz Markov chains and their application in queueing theory","Klimenok, Dudin",2006,"10.1007\u002Fs11134-006-0300-z",[41,44,47],{"question":42,"answer":43},"Ký hiệu Kendall A\u002FB\u002Fc\u002FK trong lý thuyết xếp hàng thể hiện các thông số nào?","A là phân phối thời gian giữa các lần đến, B là phân phối thời gian phục vụ, c là số lượng kênh phục vụ song song và K là dung lượng tối đa của hệ thống.",{"question":45,"answer":46},"Định luật Little (Little’s Law) phát biểu mối liên hệ nào trong hệ thống xếp hàng ổn định?","Định luật khẳng định số lượng khách bình quân trong hệ thống (L) bằng tích của tốc độ đến bình quân (lambda) nhân với thời gian trung bình khách lưu lại trong hệ thống (W): L = lambda * W.",{"question":48,"answer":49},"Mô hình hàng đợi M\u002FM\u002F1 có các giả định cơ bản nào?","Yêu cầu đến theo quy trình Poisson (thời gian giữa các lần đến phân phối mũ), thời gian phục vụ phân phối mũ và chỉ có 1 kênh phục vụ duy nhất.",{"id":51,"researcherId":10,"name":52,"imageUrl":53},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":51,"researcherId":10,"name":52,"imageUrl":53},[56,57,58,59,60,61,62,63],"mô hình lý thuyết","phân phối thời gian","truyền tải dữ liệu","dây chuyền sản xuất","hành vi khách hàng","lý thuyết trò chơi","mô phỏng sự kiện rời rạc","quy trình công nghiệp",8,false,"PUBLISHED","2025-05-24T10:07:39.783+00:00","2026-09-06T11:07:45.095+00:00","2025-07-12T08:54:40.365+00:00","2026-09-06T11:07:44.870+00:00",259,[73,76,79,82,85,88,91,94,97,100],{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"pls sem","PLS-SEM là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về PLS-SEM",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mâu thuẫn","Mâu thuẫn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"động cơ học tập","Động cơ học tập là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trường hấp dẫn","Trường hấp dẫn là gì? Nghiên cứu khoa học về Trường hấp dẫn",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"cố định đạm","Cố định đạm là gì? Các nghiên cứu khoa học về Cố định đạm",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nhu cầu thông tin","Nhu cầu thông tin là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"flavourzyme","Flavourzyme là gì? Các nghiên cứu khoa học về Flavourzyme",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"không gian mạng","Không gian mạng là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực liên văn hóa","Năng lực liên văn hóa là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"sức chịu tải của cọc","Sức chịu tải của cọc là gì? Các nghiên cứu khoa học"]