[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_mô hình động học":66},{"code":4,"data":5,"meta":19},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":52,"vietnamLatest":65},[],[8,24,38],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":20,"url":21,"doi":22,"summary":23},"f3c85457-db85-42e3-8a8f-d46a7710fac7","Mô hình dược động học sinh lý dựa trên quần thể với sự hấp thụ bạch huyết cho một peptid pegyl hóa được tiêm dưới da","Population physiologically-based pharmacokinetic model incorporating lymphatic uptake for a subcutaneously administered pegylated peptide",[13,14,15],"Elliot Offman","Colin Phipps","Andrea N. Edginton",3,"In Silico Pharmacology",false,null,13,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002F10.1186\u002Fs40203-016-0018-5","10.1186\u002Fs40203-016-0018-5","\u003Cp>Thử nghiệm mô phỏng dược động học sinh lý quần thể (pop-PBPK) tích hợp tuần hoàn và phân khúc thoát bạch huyết (LDC) cho phức hợp peptid pegyl hóa tiêm dưới da ở người. \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Mô hình động học\u003C\u002Fb> quần thể tái hiện chính xác diễn tiến nồng độ thuốc thực nghiệm và phản ánh sự biến thiên hấp thu giữa các cá thể. \u003Cb>Cấu trúc tích hợp LDC\u003C\u002Fb> cung cấp công cụ cơ chế quan trọng giúp dự đoán quá trình hấp thu thuốc vào tuần hoàn hệ thống.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":25,"title":26,"originalTitle":27,"authorNames":28,"authorCount":32,"journalName":19,"vietnamJournal":18,"publishDate":33,"publishYear":34,"totalCitation":19,"url":35,"doi":36,"summary":37},"5111975f-88b7-43a0-92a0-c359fa227c46","Sử dụng Mô hình Dược động học Căn cứ Sinh lý để Đánh giá Rủi ro Không đạt Tiêu chí Sinh học Đẳng tương: Một Câu chuyện về Hai Sản phẩm Ibuprofen","Using Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling to Assess the Risks of Failing Bioequivalence Criteria: a Tale of Two Ibuprofen Products",[29,30,31],"Ioannis Loisios-Konstantinidis","Bart Hens","Amitava Mitra",6,"2020-08-23",2020,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002F10.1208\u002Fs12248-020-00495-4","10.1208\u002Fs12248-020-00495-4","\u003Cp>Khung mô phỏng dược động học sinh lý (PBPK) kết hợp thử nghiệm tương đương sinh học ảo và lấy mẫu lại \u003Ci>bootstrap\u003C\u002Fi> trên hai chế phẩm \u003Ci>ibuprofen\u003C\u002Fi> giải phóng ngay. \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Mô hình động học\u003C\u002Fb> tích hợp biến động giữa các lần (IOV) giúp khoảng tin cậy 90% của tỷ lệ trung bình hình học T\u002FR Cmax chồng khớp hoàn toàn với quan sát in vivo. \u003Cb>Khung mô hình hóa định lượng\u003C\u002Fb> hỗ trợ tối ưu hóa quy trình đánh giá và phát triển thuốc generic đạt chuẩn sinh học đẳng tương.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":39,"title":40,"originalTitle":41,"authorNames":42,"authorCount":46,"journalName":19,"vietnamJournal":18,"publishDate":47,"publishYear":48,"totalCitation":19,"url":49,"doi":50,"summary":51},"404c49c3-3f41-47b1-a0ad-75c25ba9f872","Rối loạn chức năng do thiếu máu tái tưới máu thay đổi động học của tương tác sợi cơ được ước lượng bằng mô hình ứng dụng thuốc tăng cường co bóp ở các trái tim tách biệt","Ischemia reperfusion dysfunction changes model-estimated kinetics of myofilament interaction due to inotropic drugs in isolated hearts",[43,44,45],"Samhita S Rhodes","Amadou KS Camara","Kristina M Ropella",7,"2006-03-02",2006,"https:\u002F\u002Fbiomedical-engineering-online.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002F1475-925X-5-16","10.1186\u002F1475-925X-5-16","\u003Cp>Mô phỏng tính toán bốn trạng thái dựa trên tín hiệu myoplasmic [Ca2+] đo thực nghiệm trên tim chuột lang tách biệt bị tổn thương thiếu máu tái tưới máu. \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Mô hình động học\u003C\u002Fb> cầu nối chéo ghi nhận tổn thương làm giảm độ nhạy myofilament với Ca2+, trong khi \u003Ci>dopamine\u003C\u002Fi> và \u003Ci>dobutamine\u003C\u002Fi> cải thiện động học tương tác sợi cơ. \u003Cb>Mô hình toán học\u003C\u002Fb> làm sáng tỏ cơ chế ghép nối Ca2+-co bóp và định lượng hiệu quả phục hồi chức năng cơ tim.\u003C\u002Fp>",[53],{"publicationId":54,"title":55,"originalTitle":19,"authorNames":56,"authorCount":58,"journalName":59,"vietnamJournal":60,"publishDate":19,"publishYear":61,"totalCitation":62,"url":63,"doi":19,"summary":64},"69d7c341-32c6-4ae5-8c39-cd86e321f180","MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG 3D ĐỘNG HỌC NGHỊCH CÁNH TAY ROBOT 6 BẬC TỰ DO BẰNG VIỆC KẾT HỢP PHẦN MỀM CAD VÀ CÔNG CỤ MULTIBODY TRONG MATLAB\u002FSIMULINK",[57],"SN ĐỨC",1,"Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải",true,2021,0,"https:\u002F\u002Fjmst.vimaru.edu.vn\u002Findex.php\u002Fjmst\u002Farticle\u002Fview\u002F91","\u003Cp>Phương pháp mô phỏng không gian ba chiều giải bài toán động học nghịch trên cánh tay robot 6 bậc tự do bằng sự phối hợp giữa \u003Ci>NX 12.0\u003C\u002Fi> và \u003Ci>Multibody\u003C\u002Fi> trong \u003Ci>MATLAB\u002FSimulink\u003C\u002Fi>. \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">Mô hình động học\u003C\u002Fb> nghịch 3D tính toán chuẩn xác quỹ đạo chuyển động khớp và tối ưu hóa các thông số thiết kế trước chế tạo. \u003Cb>Kỹ thuật kết hợp CAD và Multibody\u003C\u002Fb> thể hiện tính ưu việt vượt trội so với các phương pháp giải tích truyền thống.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":67,"meta":19},{"id":68,"title":69,"description":70,"content":71,"term":68,"englishTitle":19,"synonyms":19,"definition":19,"discipline":19,"references":19,"faqs":19,"createUser":72,"publishUser":76,"keywords":79,"keywordCount":90,"enrichTopicLink":60,"status":91,"createTime":92,"updateTime":93,"publishTime":94,"linkEnrichedTime":95,"publicationScanTime":96,"contentErrorMessage":19,"viewCount":97,"relateTopics":98},"mô hình động học","Mô hình động học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Mô hình động học là biểu diễn toán học mô tả sự thay đổi vị trí, vận tốc và gia tốc của hệ thống mà không xét đến lực tác động. Nó được ứng dụng rộng rãi trong robot, kỹ thuật điều khiển và sinh học để phân tích và điều khiển chuyển động theo thời gian một cách chính xác.","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm mô hình động học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mô hình động học là biểu diễn toán học mô tả chuyển động của hệ thống cơ học mà không xét đến nguyên nhân gây ra chuyển động, tức là không quan tâm đến lực hoặc mô men tác động. Trong vật lý và kỹ thuật, mô hình động học tập trung vào các đại lượng như vị trí, vận tốc và gia tốc của các thành phần trong hệ thống, giúp phân tích và dự đoán hành vi chuyển động của chúng theo thời gian.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong lĩnh vực robot, mô hình động học được sử dụng để xác định vị trí và hướng của bộ phận cuối (end-effector) dựa trên các tham số khớp, mà không cần tính đến lực tác động. Điều này rất hữu ích trong việc thiết kế và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20chuy%E1%BB%83n%20%C4%91%E1%BB%99ng%22%7D}} của robot, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao như lắp ráp tự động hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%E1%BA%ABu%20thu%E1%BA%ADt%20robot%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt giữa động học và động lực học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Động học (kinematics) và động lực học (dynamics) đều là các nhánh của cơ học, nhưng chúng khác nhau về phạm vi nghiên cứu. Động học chỉ mô tả chuyển động của vật thể mà không xét đến nguyên nhân gây ra chuyển động, trong khi động lực học nghiên cứu các lực và mô men gây ra chuyển động đó.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, trong robot học, động học được sử dụng để tính toán vị trí của bộ phận cuối dựa trên các góc khớp, còn động lực học được sử dụng để xác định lực cần thiết để tạo ra chuyển động đó. Việc phân biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này là rất quan trọng trong thiết kế và điều khiển hệ thống cơ điện tử, đặc biệt khi cần tối ưu hóa cả quỹ đạo và năng lượng tiêu hao.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các biến trạng thái và hệ tọa độ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong mô hình động học, các biến trạng thái chính bao gồm vị trí \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript>, vận tốc \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">v(t)\u003C\u002Fscript> và gia tốc \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a(t)\u003C\u002Fscript>. Việc lựa chọn hệ tọa độ phù hợp là rất quan trọng để mô tả chính xác chuyển động của hệ thống. Các hệ tọa độ phổ biến bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ tọa độ Đề-các (Cartesian):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng các trục vuông góc để mô tả vị trí trong không gian ba chiều.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ tọa độ cực (Polar):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng bán kính và góc để mô tả vị trí trong mặt phẳng hai chiều.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ tọa độ tổng quát (Generalized):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng các biến độc lập để mô tả trạng thái của hệ thống, đặc biệt hữu ích trong các hệ thống có ràng buộc phức tạp.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Việc chuyển đổi giữa các hệ tọa độ là cần thiết trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như trong robot học, nơi cần chuyển đổi giữa tọa độ khớp và tọa độ không gian để điều khiển chính xác chuyển động của robot.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phương trình động học thuận và nghịch\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Phương trình động học thuận (forward kinematics) mô tả vị trí và hướng của bộ phận cuối của robot dựa trên các tham số khớp đã biết. Ví dụ, với một cánh tay robot có hai khớp quay, vị trí của bộ phận cuối có thể được tính bằng công thức:\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\begin{bmatrix}\nx \\\\\ny\n\\end{bmatrix}\n=\n\\begin{bmatrix}\nl_1 \\cos(\\theta_1) + l_2 \\cos(\\theta_1 + \\theta_2) \\\\\nl_1 \\sin(\\theta_1) + l_2 \\sin(\\theta_1 + \\theta_2)\n\\end{bmatrix}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>Trong đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">l_1\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">l_2\u003C\u002Fscript> là độ dài các đoạn tay, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta_1\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta_2\u003C\u002Fscript> là góc quay của các khớp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ngược lại, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} nghịch (inverse kinematics) là bài toán xác định các tham số khớp cần thiết để đạt được một vị trí và hướng mong muốn của bộ phận cuối. Bài toán này thường phức tạp hơn và có thể có nhiều nghiệm hoặc không có nghiệm, tùy thuộc vào cấu trúc của robot và vị trí mong muốn.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ma trận Jacobi và điều khiển vi phân\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Ma trận Jacobi (Jacobian Matrix) là công cụ toán học quan trọng trong mô hình động học, đặc biệt là trong điều khiển vi phân robot. Ma trận này ánh xạ vận tốc khớp đến vận tốc tuyến tính và góc của bộ phận cuối. Nếu ký hiệu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta\u003C\u002Fscript> là vector góc khớp và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> là vị trí đầu cuối, thì quan hệ giữa vận tốc được mô tả bằng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\dot{x} = J(\\theta) \\dot{\\theta}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>Trong đó:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\dot{x}\u003C\u002Fscript>: vector vận tốc của bộ phận cuối\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\dot{\\theta}\u003C\u002Fscript>: vector vận tốc khớp\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">J(\\theta)\u003C\u002Fscript>: ma trận Jacobi phụ thuộc vào trạng thái khớp\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Ma trận Jacobi còn được dùng để phát hiện và xử lý điểm kỳ dị (singularities) – nơi robot mất tự do chuyển động theo một hướng nhất định. Khi \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\det(J) = 0 \u003C\u002Fscript>, hệ thống trở nên không điều khiển được theo hướng đó.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại mô hình động học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mô hình động học có thể được phân loại dựa theo loại hệ thống và phương pháp mô tả. Một số phân loại phổ biến bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hệ thống 2D vs. 3D:\u003C\u002Fstrong> Các hệ thống hoạt động trên mặt phẳng (ví dụ robot vẽ) thường đơn giản hơn so với hệ thống ba chiều như cánh tay robot công nghiệp.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Robot nối tiếp (serial) vs. song song (parallel):\u003C\u002Fstrong> Robot nối tiếp như UR5 hoặc KUKA có chuỗi khớp nối tiếp nhau; robot song song như Stewart Platform có nhiều chuỗi khớp hoạt động đồng thời.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình hình học cứng vs. mềm (soft robotics):\u003C\u002Fstrong> Mô hình robot mềm yêu cầu {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc%20phi%20tuy%E1%BA%BFn%22%7D}} và ràng buộc biến dạng vật liệu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Mỗi loại mô hình đòi hỏi các công cụ phân tích và thuật toán điều khiển riêng biệt, đặc biệt khi chuyển từ mô hình tuyến tính sang phi tuyến.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong robot học và kỹ thuật điều khiển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mô hình động học là nền tảng cốt lõi trong robot học, đặc biệt trong các tác vụ như lập kế hoạch quỹ đạo (trajectory planning), tránh va chạm (collision avoidance), và điều khiển lực. Trong các hệ thống robot công nghiệp, mô hình động học được sử dụng để đảm bảo rằng tay máy di chuyển chính xác theo quỹ đạo định sẵn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong kỹ thuật điều khiển, mô hình động học là bước đầu để thiết kế bộ điều khiển (controller), như điều khiển PID, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} hay điều khiển học tăng cường. Ví dụ, để robot tự hành có thể điều hướng trong không gian, nó cần mô hình động học của chính nó (vị trí, vận tốc góc, giới hạn quay).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây minh họa mối liên hệ giữa mô hình động học và chức năng điều khiển trong một số hệ thống:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Hệ thống\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Biến trạng thái\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mô hình động học\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Chức năng điều khiển\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Robot cánh tay\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta, \\dot{\\theta}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Forward\u002FInverse Kinematics\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Lập quỹ đạo, tránh va chạm\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Robot di động\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x, y, \\phi\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Unicycle Model\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Điều hướng, điều khiển vận tốc\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Drone\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x, y, z, \\psi, \\theta, \\phi\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>6 DOF Model\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Ổn định tư thế, bám quỹ đạo\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong sinh học và hóa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong sinh học, mô hình động học được ứng dụng để mô phỏng chuyển động của sinh vật hoặc hệ cơ sinh học như chân tay người. Các mô hình cơ sinh học giúp phân tích tư thế, chẩn đoán {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%E1%BB%A5c%20h%E1%BB%93i%20ch%E1%BB%A9c%20n%C4%83ng%22%7D}} hoặc thiết kế chân tay giả. Chẳng hạn, chuyển động đi bộ được mô hình hóa bằng chuỗi liên kết với khớp quay, tương tự robot nối tiếp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong hóa học, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99ng%20h%E1%BB%8Dc%20ph%E1%BA%A3n%20%E1%BB%A9ng%22%7D}} mô tả sự biến đổi nồng độ của các chất phản ứng và sản phẩm theo thời gian. Phương trình động học phản ứng bậc nhất được viết như sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\n\\frac{d[A]}{dt} = -k[A]\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>Với \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[A]\u003C\u002Fscript> là nồng độ chất A, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">k\u003C\u002Fscript> là {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BA%B1ng%20s%E1%BB%91%20t%E1%BB%91c%20%C4%91%E1%BB%99%22%7D}}. Mô hình động học giúp dự đoán thời gian hoàn tất phản ứng, ảnh hưởng của nhiệt độ, và tối ưu hóa điều kiện phản ứng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức và xu hướng nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một trong những thách thức lớn là tính phi tuyến và không xác định trong mô hình thực tế. Môi trường thay đổi, ma sát, sai số cảm biến và độ trễ khiến mô hình lý tưởng khó áp dụng. Giải pháp hiện nay là kết hợp mô hình động học với kỹ thuật học máy hoặc thống kê để thích nghi và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22hi%E1%BB%87u%20ch%E1%BB%89nh%20m%C3%B4%20h%C3%ACnh%22%7D}} trong thời gian thực.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xu hướng mới là xây dựng các mô hình động học học được từ dữ liệu (data-driven kinematics) và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20k%E1%BA%BFt%20h%E1%BB%A3p%22%7D}} vật lý (physics-informed machine learning), tận dụng sức mạnh của mạng nơron để biểu diễn hàm số phức tạp. Ngoài ra, nghiên cứu về động học cho robot mềm (soft robotics) cũng đang mở ra các hướng đi mới.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xem thêm tại: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2003.04630\">Physics-Informed Neural Networks for Dynamics\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fdiv>",{"id":73,"researcherId":19,"name":74,"imageUrl":75},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":58,"researcherId":19,"name":77,"imageUrl":78},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[80,81,82,83,84,85,86,87,88,89],"điều khiển chuyển động","phẫu thuật robot","phương trình động học","động học phi tuyến","điều khiển tối ưu","phục hồi chức năng","động học phản ứng","hằng số tốc độ","hiệu chỉnh mô hình","mô hình kết hợp",10,"PUBLISHED","2025-05-27T01:38:43.624+00:00","2026-09-02T12:11:53.053+00:00","2025-05-31T04:54:51.244+00:00","2026-09-02T12:11:52.695+00:00","2026-09-02T11:22:15.360+00:00",621,[99,102,105,108,111,120,123,127,130,140],{"id":100,"title":101,"term":100,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"rehabilitation","Rehabilitation là gì? Các công bố khoa học về Rehabilitation",{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"thân nhiệt","Thân nhiệt là gì? Các nghiên cứu khoa học về Thân nhiệt",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"lqr tự chỉnh","LQR tự chỉnh là gì? Các công bố khoa học về LQR tự chỉnh",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"thận nhân tạo","Thận nhân tạo là gì? Nghiên cứu khoa học về Thận nhân tạo",{"id":87,"title":112,"term":87,"englishTitle":113,"definition":114,"discipline":115,"disciplineCode":116,"disciplineLabel":117,"disciplineColor":118,"disciplineIcon":119},"Hằng số tốc độ là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan","rate constant","Hằng số tốc độ (Reaction Rate Constant, ký hiệu k) là một hệ số tỷ lệ đặc trưng trong phương trình động học biểu thị tốc độ của phản ứng hóa học khi nồng độ của tất cả các chất phản ứng bằng đơn vị.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":121,"title":122,"term":121,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"bộ điều khiển mờ","Bộ điều khiển mờ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":124,"title":125,"term":124,"englishTitle":124,"definition":126,"discipline":115,"disciplineCode":116,"disciplineLabel":117,"disciplineColor":118,"disciplineIcon":119},"copolymer","Copolymer là gì? Các nghiên cứu khoa học về Copolymer","Copolymer (đồng trùng hợp) là một polymer được tổng hợp từ hai hoặc nhiều loại monome khác nhau liên kết hóa học trong cùng một chuỗi đại phân tử.",{"id":128,"title":129,"term":128,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"điều khiển thông minh","Điều khiển thông minh là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":131,"title":132,"term":131,"englishTitle":133,"definition":134,"discipline":135,"disciplineCode":136,"disciplineLabel":137,"disciplineColor":138,"disciplineIcon":139},"thang điểm barthel","Thang điểm Barthel là gì? Phân loại, cách tính và ứng dụng","Barthel Index","Thang điểm Barthel là thang đo lượng giá lâm sàng gồm 10 hoạt động sinh hoạt hàng ngày cơ bản với tổng điểm từ 0 đến 100, xác định mức độ độc lập chức năng của người bệnh.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":141,"title":142,"term":141,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"dịch vụ xã hội","Dịch vụ xã hội là gì? Các nghiên cứu khoa học về Dịch vụ xã hội"]