[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_byId_mô hình động":3,"_public_topic_publications_m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20%C4%91%E1%BB%99ng{\"limit\":5}":65},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"id":6,"title":7,"description":8,"content":9,"term":6,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":11,"publishUser":10,"keywords":15,"keywordCount":26,"enrichTopicLink":27,"status":28,"createTime":29,"updateTime":30,"publishTime":10,"linkEnrichedTime":31,"publicationScanTime":32,"contentErrorMessage":10,"viewCount":33,"relateTopics":34},"mô hình động","Mô hình động là gì? Các nghiên cứu khoa học về Mô hình động","Mô hình động là biểu diễn toán học mô tả sự thay đổi của hệ thống theo thời gian, cho phép phân tích, dự đoán và điều khiển hành vi của nó. Không giống mô hình tĩnh, mô hình động phản ánh trạng thái biến đổi liên tục hoặc rời rạc của hệ thống, thường dựa trên phương trình vi phân hoặc sai phân.\n","\u003Ch2>Khái niệm mô hình động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mô hình động là một biểu diễn toán học, logic hoặc thuật toán của một hệ thống hoặc quá trình có trạng thái thay đổi theo thời gian. Không giống như mô hình tĩnh – vốn chỉ mô tả trạng thái cố định tại một thời điểm duy nhất – mô hình động mô tả mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc thời gian và cho phép dự đoán hành vi của hệ thống trong tương lai hoặc tái hiện các đặc tính động đã xảy ra.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Mô hình động có thể được xây dựng dưới nhiều dạng khác nhau, như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20vi%20ph%C3%A2n%22%7D}}, {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20sai%20ph%C3%A2n%22%7D}}, hệ phương trình đại số có tham số thay đổi, hoặc mô hình logic diễn tiến theo thời gian. Chúng có thể là liên tục (continuous-time), rời rạc (discrete-time), hoặc kết hợp cả hai. Bản chất của mô hình động là tính đến yếu tố thời gian như một biến số chính trong cấu trúc mô hình.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các lĩnh vực như kỹ thuật hệ thống, vật lý, sinh học, kinh tế, xã hội học và tin học đều sử dụng mô hình động để mô phỏng, phân tích và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thi%E1%BA%BFt%20k%E1%BA%BF%20h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%22%7D}}. Việc hiểu đúng và khai thác mô hình động giúp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hiệu suất và hỗ trợ ra quyết định trong các môi trường có nhiều biến động.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Phân biệt mô hình động và mô hình tĩnh\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Điểm phân biệt cốt lõi giữa mô hình động và mô hình tĩnh là sự hiện diện của thời gian như một biến chính trong hệ thống. Mô hình tĩnh phản ánh mối quan hệ giữa các biến trong một thời điểm cố định, còn mô hình động thể hiện cách các biến thay đổi theo thời gian và chịu ảnh hưởng của trạng thái trước đó.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ cụ thể:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Đặc điểm\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mô hình tĩnh\u003C\u002Fth>\u003Cth>Mô hình động\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Thời gian\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Không thay đổi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Là thành phần chính\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Ứng dụng\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Hồi quy, phân tích chi phí\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Điều khiển, mô phỏng hệ thống\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Công cụ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Excel, SPSS\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Simulink, Modelica\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Một {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%93i%20quy%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}} như \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y = \\beta_0 + \\beta_1 x\u003C\u002Fscript>là ví dụ điển hình của mô hình tĩnh, trong khi một mô hình mô tả quỹ đạo chuyển động của con lắc đơn là mô hình động do trạng thái của nó thay đổi liên tục theo thời gian.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Các loại mô hình động phổ biến\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mô hình động có thể được phân loại theo cách biểu diễn hoặc theo đặc điểm toán học của hệ thống. Một số phân loại phổ biến như sau:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình vi phân (Differential Equations):\u003C\u002Fstrong> mô tả hệ thống liên tục với phương trình như \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{dx(t)}{dt} = f(x(t), t)\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình sai phân (Difference Equations):\u003C\u002Fstrong> dùng trong hệ thống rời rạc theo thời gian.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình dựa trên tác nhân (Agent-based):\u003C\u002Fstrong> mô phỏng hành vi của từng phần tử độc lập trong hệ thống.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình hệ thống động phi tuyến:\u003C\u002Fstrong> chứa các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến, thường khó giải tích nhưng mô tả được hành vi phức tạp.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình sự kiện rời rạc (Discrete-event):\u003C\u002Fstrong> mô phỏng hệ thống mà thay đổi chỉ xảy ra tại các thời điểm xác định khi sự kiện diễn ra.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Trong thực tiễn, nhiều hệ thống sử dụng mô hình lai – kết hợp giữa các mô hình trên để phản ánh đầy đủ hành vi của đối tượng nghiên cứu. Ví dụ, một hệ thống giao thông thông minh có thể dùng mô hình tác nhân để mô phỏng hành vi của từng phương tiện, trong khi vẫn áp dụng mô hình sự kiện rời rạc cho tín hiệu đèn giao thông.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tham khảo chi tiết tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mathworks.com\u002Fhelp\u002Fsimulink\u002Fdynamic-system-modeling.html\">MathWorks - Dynamic System Modeling\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Vai trò của phương trình vi phân trong mô hình động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Phương trình vi phân đóng vai trò trung tâm trong việc xây dựng mô hình động cho các hệ thống liên tục. Chúng mô tả tốc độ thay đổi của biến trạng thái theo thời gian và phản ánh cách hệ thống phản hồi với các yếu tố tác động từ bên ngoài hoặc nội tại.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương trình tổng quát của hệ thống động liên tục có thể viết như sau:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{dx(t)}{dt} = f(x(t), u(t), t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript>: biến trạng thái tại thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u(t)\u003C\u002Fscript>: tín hiệu đầu vào\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f\u003C\u002Fscript>: hàm xác định luật động của hệ thống\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Một ví dụ cổ điển là mô hình chuyển động của con lắc đơn không ma sát: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{d^2\\theta}{dt^2} + \\frac{g}{l} \\sin(\\theta) = 0\u003C\u002Fscript>trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\theta\u003C\u002Fscript>là góc lệch, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">g\u003C\u002Fscript>là gia tốc trọng trường và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">l\u003C\u002Fscript>là chiều dài dây.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Phương trình vi phân không chỉ được dùng trong vật lý kỹ thuật mà còn hiện diện trong sinh học (tăng trưởng vi khuẩn), hóa học (tốc độ phản ứng), và tài chính (mô hình Black-Scholes). Chúng tạo nên bộ khung cơ bản cho các phần mềm mô phỏng như Simulink, COMSOL, hoặc Wolfram SystemModeler.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong kỹ thuật và công nghiệp\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mô hình động là công cụ không thể thiếu trong kỹ thuật điều khiển, cơ điện tử, hàng không, và tự động hóa công nghiệp. Chúng giúp kỹ sư mô phỏng các tình huống thực tế để kiểm tra hành vi hệ thống mà không cần xây dựng mô hình vật lý ngay từ đầu, từ đó tiết kiệm chi phí và giảm rủi ro.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ, trong thiết kế điều khiển cho một cánh tay robot, mô hình động sẽ mô tả quỹ đạo chuyển động, phản lực cơ học và đáp ứng của động cơ. Các biến trạng thái có thể bao gồm vị trí, vận tốc và mô-men xoắn, được mô phỏng qua hệ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20vi%20ph%C3%A2n%20phi%20tuy%E1%BA%BFn%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các ứng dụng phổ biến gồm:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Thiết kế {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%22%7D}} PID, LQR, hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20th%C3%ADch%20nghi%22%7D}}\u003C\u002Fli>\u003Cli>Phân tích ổn định hệ thống cơ điện\u003C\u002Fli>\u003Cli>Giả lập quá trình sản xuất trong dây chuyền tự động hóa\u003C\u002Fli>\u003Cli>Phân tích dao động cơ cấu trong ngành hàng không\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Tham khảo ứng dụng cụ thể tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ni.com\u002Fen-us\u002Finnovations\u002Fcontrol-design-and-simulation.html\">National Instruments - Control Design & Simulation\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong sinh học và y học\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong lĩnh vực sinh học hệ thống và y học tính toán, mô hình động giúp mô phỏng các quá trình sinh lý phức tạp như sự phát triển của tế bào, lan truyền bệnh truyền nhiễm, và các phản ứng chuyển hóa trong cơ thể. Đặc biệt, mô hình động đã hỗ trợ hiệu quả trong mô phỏng đại dịch và thiết kế can thiệp y tế.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Một trong những mô hình nổi bật là SIR (Susceptible–Infectious–Recovered), mô tả sự lây lan bệnh theo thời gian với ba nhóm dân số:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{dS}{dt} = -\\beta SI, \\quad \\frac{dI}{dt} = \\beta SI - \\gamma I, \\quad \\frac{dR}{dt} = \\gamma I\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S\u003C\u002Fscript>: số người dễ bị nhiễm bệnh\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">I\u003C\u002Fscript>: số người đang nhiễm bệnh\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">R\u003C\u002Fscript>: số người đã hồi phục hoặc miễn dịch\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\beta, \\gamma\u003C\u002Fscript>: tham số tốc độ lây và hồi phục\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Các mô hình này từng được dùng để phân tích dịch cúm, Ebola và COVID-19. Ngoài ra, mô hình động còn áp dụng để thiết kế {{topic|%7B%22topic%22%3A%22li%E1%BB%87u%20ph%C3%A1p%20%C4%91i%E1%BB%81u%20tr%E1%BB%8B%22%7D}}, mô phỏng phân bố thuốc (pharmacokinetics), hoặc nghiên cứu chu trình tế bào. Tham khảo tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.cdc.gov\u002Fcsels\u002Fdsepd\u002Fss1978\u002Flesson6\u002Fsection2.html\">CDC - Epidemic Models\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Mô hình động trong kinh tế và tài chính\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Các mô hình động trong kinh tế vĩ mô và tài chính đóng vai trò then chốt trong việc phân tích tác động chính sách và dự báo hành vi thị trường. Một trong những công cụ quan trọng nhất là mô hình cân bằng động ngẫu nhiên (DSGE), sử dụng phương trình sai phân để mô tả hành vi liên thời gian của người tiêu dùng, doanh nghiệp và chính phủ dưới ảnh hưởng của các cú sốc ngẫu nhiên.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Một mô hình DSGE đơn giản gồm các phương trình như:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">C_t = \\alpha E_t[C_{t+1}] + (1 - \\alpha)Y_t\u003C\u002Fscript>: tiêu dùng dựa trên kỳ vọng\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Y_t = A_t K_t^\\theta L_t^{1 - \\theta}\u003C\u002Fscript>: hàm sản xuất Cobb-Douglas\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">A_{t+1} = \\rho A_t + \\varepsilon_t\u003C\u002Fscript>: công nghệ thay đổi ngẫu nhiên\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các mô hình này được dùng bởi ngân hàng trung ương để dự đoán tăng trưởng GDP, lạm phát và phản ứng lãi suất. Một số phần mềm hỗ trợ mô hình DSGE bao gồm Dynare, IRIS Toolbox và Matlab. Xem thêm tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.federalreserve.gov\u002Feconres\u002Fus-models.htm\">Federal Reserve - Economic Models\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Công cụ và phần mềm mô hình hóa động\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Việc mô hình hóa hệ thống động hiện nay được hỗ trợ mạnh mẽ bởi các phần mềm mô phỏng hiện đại, cho phép nhập mô hình dưới dạng đồ họa, mã toán học, hoặc hỗn hợp. Các phần mềm phổ biến bao gồm:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>MATLAB\u002FSimulink:\u003C\u002Fstrong> mô phỏng hệ thống động liên tục và rời rạc, hỗ trợ thiết kế {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20th%E1%BB%9Di%20gian%20th%E1%BB%B1c%22%7D}}\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Modelica\u002FDymola:\u003C\u002Fstrong> ngôn ngữ mô hình hóa vật lý phi thủ tục, hỗ trợ mô hình đa miền (nhiệt, điện, cơ khí...)\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>AnyLogic:\u003C\u002Fstrong> hỗ trợ mô hình hóa đa phương pháp (agent-based, system dynamics, discrete event)\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Vensim, Stella:\u003C\u002Fstrong> chuyên cho mô hình hệ thống phản hồi, phổ biến trong kinh tế, môi trường và xã hội\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Bảng so sánh tính năng cơ bản:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Phần mềm\u003C\u002Fth>\u003Cth>Loại mô hình\u003C\u002Fth>\u003Cth>Hỗ trợ đồ họa\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ứng dụng tiêu biểu\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Simulink\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Liên tục, rời rạc\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Điều khiển, điện tử\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Modelica\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Lai, vật lý\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Ô tô, cơ điện\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>AnyLogic\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tác nhân, sự kiện\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chuỗi cung ứng, logistics\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Vensim\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Hệ thống phản hồi\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Kinh tế, môi trường\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Xem thêm tài liệu và ví dụ tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anylogic.com\u002Fresources\u002F\">AnyLogic Resources\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Thách thức và hướng nghiên cứu tương lai\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Dù có khả năng mô tả hệ thống phức tạp, mô hình động vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Khó khăn lớn nhất là xác định chính xác tham số của mô hình trong thực tế, vì hệ thống thật thường có nhiều yếu tố không đo được hoặc không chắc chắn. Bên cạnh đó, mô hình phức tạp dễ dẫn đến chi phí tính toán cao và khó kiểm chứng.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các thách thức chính gồm:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Độ chính xác của dữ liệu đầu vào\u003C\u002Fli>\u003Cli>Vấn đề nhận dạng tham số (parameter identification)\u003C\u002Fli>\u003Cli>Tối ưu hóa trong không gian tham số lớn\u003C\u002Fli>\u003Cli>Hiệu suất mô phỏng trên {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20quy%20m%C3%B4%20l%E1%BB%9Bn%22%7D}}\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Hướng nghiên cứu mới hiện nay tập trung vào:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Data-driven modeling:\u003C\u002Fstrong> kết hợp dữ liệu lớn và học máy để tự động xây dựng mô hình từ quan sát\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình lai:\u003C\u002Fstrong> tích hợp mô hình toán học với mô hình học sâu\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp giảm thứ nguyên:\u003C\u002Fstrong> làm đơn giản mô hình mà vẫn giữ bản chất động học\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Một nghiên cứu tiêu biểu tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41598-020-75031-8\">Nature Scientific Reports\u003C\u002Fa> cho thấy mạng nơ-ron có thể học động học của hệ sinh thái mà không cần giả định mô hình ban đầu, mở ra triển vọng lớn trong các ngành không thể quan sát trực tiếp.\u003C\u002Fp>",null,{"id":12,"researcherId":10,"name":13,"imageUrl":14},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",[16,17,18,19,20,21,22,23,24,25],"phương trình vi phân","phương trình sai phân","thiết kế hệ thống","mô hình hồi quy tuyến tính","phương trình vi phân phi tuyến","hệ thống điều khiển","điều khiển thích nghi","liệu pháp điều trị","điều khiển thời gian thực","hệ thống quy mô lớn",10,true,"PUBLISHED","2025-05-19T02:10:47.010+00:00","2026-09-03T02:10:14.417+00:00","2026-09-03T02:10:13.796+00:00","2026-09-03T01:24:43.810+00:00",560,[35,38,41,44,47,50,53,56,59,62],{"id":36,"title":37,"term":36,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực mô hình hóa toán học","Năng lực mô hình hóa toán học là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":39,"title":40,"term":39,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"matlab simulink","Matlab simulink là gì? Các công bố khoa học về Matlab simulink",{"id":42,"title":43,"term":42,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"toán cao cấp","Toán cao cấp là gì? Các nghiên cứu khoa học về Toán cao cấp",{"id":45,"title":46,"term":45,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"simulink","Simulink là gì? Các công bố khoa học về Simulink",{"id":48,"title":49,"term":48,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bộ điều khiển pi","Bộ điều khiển Pi là gì? Các nghiên cứu về Bộ điều khiển Pi",{"id":51,"title":52,"term":51,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"simulation","Simulation là gì? Các nghiên cứu khoa học về mô phỏng",{"id":54,"title":55,"term":54,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"lqr tự chỉnh","LQR tự chỉnh là gì? Các công bố khoa học về LQR tự chỉnh",{"id":57,"title":58,"term":57,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phương pháp luận","Phương pháp luận là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":60,"title":61,"term":60,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phương trình chuyển động","Phương trình chuyển động là gì? Các bài nghiên cứu khoa học",{"id":63,"title":64,"term":63,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình hóa toán học","Mô hình hóa toán học là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"code":4,"data":66,"meta":10},{"latest":67,"mostCited":68,"vietnamFeatured":98,"vietnamLatest":130},[],[69,84],{"publicationId":70,"title":71,"originalTitle":72,"authorNames":73,"authorCount":77,"journalName":78,"vietnamJournal":79,"publishDate":10,"publishYear":10,"totalCitation":80,"url":81,"doi":82,"summary":83},"4596bcba-9db5-4bdb-b4e5-bf6bdc165bdc","Mô hình hóa dòng dung nham bằng Mạng Nơron Phi tuyến Tế bào (CNN): kết quả sơ bộ","Modelling lava flows by Cellular Nonlinear Networks (CNN): preliminary results",[74,75,76],"Ciro Del Negro","Luigi Fortuna","Annamaria Vicari",3,"Nonlinear Processes in Geophysics",false,31,"https:\u002F\u002Fnpg.copernicus.org\u002Farticles\u002F12\u002F505\u002F2005\u002F","10.5194\u002Fnpg-12-505-2005","\u003Cp>Địa chất học núi lửa ứng dụng mạng nơ-ron tế bào phi tuyến CNN để xây dựng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> mô phỏng con đường lan truyền và tốc độ nguội lạnh của dòng dung nham bazan trên địa hình tự nhiên phức tạp. Mô hình song song hóa tính toán các tương tác nhiệt nhớt phụ thuộc không gian thời gian với độ phân giải thực địa cao. Kết quả mang lại công cụ hỗ trợ quy hoạch cảnh báo khẩn cấp rủi ro thiên tai từ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":85,"title":86,"originalTitle":87,"authorNames":88,"authorCount":92,"journalName":10,"vietnamJournal":79,"publishDate":93,"publishYear":94,"totalCitation":10,"url":95,"doi":96,"summary":97},"5063254b-bc57-4aa9-a899-dde33dec83e2","Mô hình chuyển tiếp mới cho các khớp quay được bôi trơn trong các hệ thống đa thể phẳng","A novel transition model for lubricated revolute joints in planar multibody systems",[89,90,91],"Pei Li","Wei Chen","Desheng Li",4,"2015-11-26",2015,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs11044-015-9484-5","10.1007\u002Fs11044-015-9484-5","\u003Cp>Cơ học máy và hệ đa vật xây dựng một \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> học chuyển tiếp mới mô tả các khớp quay có khe hở được bôi trơn trong hệ thống cơ khí đa thể phẳng. Phương pháp tích hợp lý thuyết bôi trơn thủy động lực học Reynolds với phương trình vi phân chuyển động phi tuyến giúp dự báo chính xác hiện tượng va đập màng dầu. Kết quả nâng cao độ tin cậy của việc tính toán độ mài mòn chi tiết máy dựa trên \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",[99,111,120],{"publicationId":100,"title":101,"originalTitle":10,"authorNames":102,"authorCount":92,"journalName":106,"vietnamJournal":27,"publishDate":10,"publishYear":107,"totalCitation":108,"url":109,"doi":10,"summary":110},"14998253-d630-47b4-ba33-e9a5d6464984","Một phương pháp nhận dạng mô hình hệ thống điều khiển sử dụng hệ truyền động điện servo đồng bộ",[103,104,105],"HV Quyết","PC Thành","DM Hiếu","Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự",2023,0,"https:\u002F\u002Fwww.researchgate.net\u002Fprofile\u002FQuoc-Huy-Vu\u002Fpublication\u002F376389982_Mot_phuong_phap_nhan_dang_mo_hinh_he_thong_dieu_khien_su_dung_he_truyen_dong_dien_servo_dong_bo\u002Flinks\u002F6575d72c6610947889b2fd7e\u002FMot-phuong-phap-nhan-dang-mo-hinh-he-thong-dieu-khien-su-dung-he-truyen-dong-dien-servo-dong-bo.pdf","\u003Cp>Tự động hóa công nghiệp phát triển phương pháp nhận dạng hàm truyền đạt xác định tham số \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> của hệ truyền động điện servo đồng bộ từ dữ liệu đáp ứng tần số biên độ pha thực nghiệm. Việc phân tích hệ thống sau khi lắp ráp hoàn chỉnh giúp loại trừ các sai lệch cơ khí phi tuyến và độ trễ phản hồi. Đóng góp nổi bật là nâng cao độ chính xác bám vị trí nhờ hiệu chỉnh \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":112,"title":113,"originalTitle":10,"authorNames":114,"authorCount":117,"journalName":106,"vietnamJournal":27,"publishDate":10,"publishYear":107,"totalCitation":108,"url":118,"doi":10,"summary":119},"241b705f-64e9-4cb2-9cf3-97ceed7bad78","Xây dựng giải pháp xác định tham số mô hình đối tượng chuyển động quay",[115,116],"KT Xuân","TĐ Thuận",2,"https:\u002F\u002Fonline.jmst.info\u002Findex.php\u002Fjmst\u002Farticle\u002Fview\u002F946","\u003Cp>Kỹ thuật điều khiển tự động đề xuất giải pháp ứng dụng cảm biến quán tính vi cơ MEMS và bộ lọc Kalman để nhận dạng chính xác các thông số của \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> đối tượng chuyển động quay. Dữ liệu thực nghiệm chứng minh thuật toán ước lượng khử được nhiễu đo lường và hội tụ nhanh trong điều kiện ngoại lực biến thiên. Nghiên cứu hoàn thiện công cụ số nhận dạng đặc tính vận hành cho \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> cơ điện tử.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":121,"title":122,"originalTitle":10,"authorNames":123,"authorCount":117,"journalName":126,"vietnamJournal":27,"publishDate":10,"publishYear":127,"totalCitation":108,"url":128,"doi":10,"summary":129},"01d78301-9581-4bff-a05a-b1bc368c9ce5","Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống truyền động ô tô điện",[124,125],"PQ Thái","HĐ Trí","Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng",2021,"https:\u002F\u002Fjst-ud.vn\u002Fjst-ud\u002Farticle\u002Fview\u002F7426","\u003Cp>Kỹ thuật ô tô thiết lập và mô phỏng trên phần mềm MATLAB Simulink một \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb> lực học toàn diện cho hệ thống truyền động xe ô tô điện chở người. Mô hình tích hợp phản ứng quá độ của động cơ điện, bộ biến tần và hệ thống pin lưu trữ năng lượng lithium-ion dưới các chu trình lái thử nghiệm. Phát hiện cung cấp cơ sở kỹ thuật tối ưu hóa mức tiêu hao năng lượng thông qua \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">mô hình động\u003C\u002Fb>.\u003C\u002Fp>",[]]