[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%E1%BA%A7n%20t%E1%BB%AD%20h%E1%BB%AFu%20h%E1%BA%A1n{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phần tử hữu hạn":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":42,"createUser":52,"publishUser":10,"keywords":56,"keywordCount":67,"enrichTopicLink":68,"status":69,"createTime":70,"updateTime":71,"publishTime":10,"linkEnrichedTime":72,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":73,"relateTopics":74},"phần tử hữu hạn","Phần tử hữu hạn là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Phần tử hữu hạn (finite element method - FEM) là phương pháp tính toán số xấp xỉ nghiệm của các phương trình vi phân đạo hàm riêng bằng cách chia miền l...","\u003Cp>\u003Cstrong>Phần tử hữu hạn\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>finite element method\u003C\u002Fem> - FEM) là phương pháp tính toán số xấp xỉ nghiệm của các phương trình vi phân đạo hàm riêng bằng cách chia miền liên tục phức tạp thành các phần tử hình học đơn giản liên kết tại các nút, đóng vai trò nền tảng trong mô phỏng kết cấu cơ học, truyền nhiệt và điện từ trường.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Cơ sở toán học: Dạng yếu và nguyên lý biến phân Ritz - Galerkin\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong cơ học môi trường liên tục, hầu hết các bài toán vật lý được mô tả bởi các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20vi%20ph%C3%A2n%22%7D}} đạo hàm riêng (PDE) ở dạng mạnh (strong form) kèm theo các điều kiện biên Dirichlet ({{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20ki%E1%BB%87n%20bi%C3%AAn%22%7D}} thiết yếu) và Neumann (điều kiện biên tự nhiên). Phương pháp phần tử hữu hạn chuyển đổi phương trình dạng mạnh sang dạng yếu (weak form) thông qua việc nhân phương trình với một hàm thử (test function \u002F weight function) \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">v(x)\u003C\u002Fscript> và lấy tích phân trên toàn miền {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%ACnh%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Omega\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\int_{\\Omega} \nabla v \\cdot (D \nabla u) \\, d\\Omega = \\int_{\\Omega} v f \\, d\\Omega + \\int_{\\Gamma} v g \\, d\\Gamma\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Phép biến đổi này làm giảm bậc đạo hàm cao nhất của biến trường cần tìm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u(x)\u003C\u002Fscript>, cho phép sử dụng các hàm xấp xỉ có độ trơn thấp hơn (thường là các đa thức từng đoạn liên tục \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">C^0\u003C\u002Fscript>). Dưới phương pháp Galerkin chuẩn, biến trường \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u\u003C\u002Fscript> bên trong mỗi phần tử được nội suy qua các hàm dạng (shape functions) \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">N_i\u003C\u002Fscript> gắn với các giá trị nút tự do \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u_i\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">u(x) \u0007pprox \\sum_{i=1}^{n} N_i(x) u_i\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Quy trình tính toán số chuẩn của phương pháp FEM\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Quy trình phân tích phần tử hữu hạn bao gồm ba giai đoạn kỹ thuật then chốt:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tiền xử lý (Pre-processing):\u003C\u002Fstrong> Rời rạc hóa miền hình học liên tục thành lưới phần tử hữu hạn (meshing). Lựa chọn loại phần tử phù hợp với {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%C3%ADnh%20ch%E1%BA%A5t%20v%E1%BA%ADt%20l%C3%BD%22%7D}}: phần tử thanh dầm (1D beam\u002Ftruss), phần tử tam giác\u002Ftứ giác (2D shell\u002Fplane stress\u002Fplane strain), hoặc phần tử tứ diện\u002Flục diện (3D solid). Gán đặc tính vật liệu (mô-đun đàn hồi Young \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E\u003C\u002Fscript>, hệ số Poisson \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nu\u003C\u002Fscript>) và áp đặt các điều kiện ràng buộc biên cùng tải trọng tác dụng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thiết lập và giải hệ phương trình đại số:\u003C\u002Fstrong> Tính toán ma trận độ cứng cục bộ \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[k^{(e)}]\u003C\u002Fscript> của từng phần tử bằng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%C3%ADch%20ph%C3%A2n%20s%E1%BB%91%22%7D}} Gauss (Gauss quadrature). Sau đó, ghép nối (assembly) các ma trận cục bộ thành ma trận độ cứng tổng thể toàn hệ thống \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[K]\u003C\u002Fscript> và vector tải trọng tổng thể \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\{F\\}\u003C\u002Fscript>, tạo thành hệ phương trình {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BA%A1i%20s%E1%BB%91%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}}:\n  \u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">[K] \\{U\\} = \\{F\\}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n  Hệ phương trình lớn và thưa này được giải bằng các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thu%E1%BA%ADt%20to%C3%A1n%22%7D}} giải trực tiếp (phân rã Cholesky, LU) hoặc các bộ giải lặp (Conjugate Gradient, GMRES).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Hậu xử lý (Post-processing):\u003C\u002Fstrong> Từ vector chuyển vị nút \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\{U\\}\u003C\u002Fscript> tìm được, tiến hành tính toán trường biến dạng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\{\u000barepsilon\\} = [B]\\{U\\}\u003C\u002Fscript> và trường ứng suất Cauchy \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\{\\sigma\\} = [D]\\{\u000barepsilon\\}\u003C\u002Fscript>, từ đó xác định ứng suất tương đương von Mises để dự đoán giới hạn bền và nguy cơ phá hủy của kết cấu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Loại phần tử hữu hạn\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Số bậc tự do tại mỗi nút\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ứng dụng mô phỏng tiêu biểu\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ưu nhược điểm cơ bản\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Thanh dàn \u002F Dầm (1D)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>2 đến 6 bậc tự do (chuyển vị + xoay)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Khung kết cấu nhà thép, cầu giàn, đường ống dẫn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tính toán siêu nhanh, không mô phỏng được ứng suất cục bộ phức tạp\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Vỏ mỏng (2D Shell)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>5 hoặc 6 bậc tự do\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thân vỏ ô tô, cánh máy bay, bình chịu áp lực\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hiệu quả cho kết cấu mỏng, dễ bị hiện tượng khóa cắt (shear locking)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Khối lục diện (3D Hexahedral)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>3 bậc tự do (u_x, u_y, u_z)\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chi tiết máy đúc nguyên khối, tuabin, piston động cơ\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Độ chính xác rất cao, chia lưới tự động hình học phức tạp rất khó\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cstrong>Khối tứ diện (3D Tetrahedral)\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>3 bậc tự do\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Kết cấu hình học sinh học (xương, khớp), khuôn đúc phức tạp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Chia lưới tự động dễ dàng, phần tử tuyến tính (4 nút) có độ cứng giả tạo lớn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các thách thức tính toán và xu hướng phát triển hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong các bài toán vật liệu phi nén (như cao su đàn hồi hoặc biến dạng dẻo không đổi thể tích), các phần tử tiêu chuẩn thường gặp hiện tượng khóa thể tích (volumetric locking) làm nghiệm hội tụ về giá trị nhân tạo quá cứng. Để khắc phục, các phương pháp phần tử hỗn hợp (mixed formulation) hoặc tích phân rút gọn chọn lọc (selective reduced integration) được ứng dụng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Kỹ thuật phần tử hữu hạn mở rộng (Extended Finite Element Method - XFEM) cho phép mô phỏng sự lan truyền vết nứt gián đoạn mà không cần chia lại lưới cục bộ. Đồng thời, sự kết hợp giữa FEM với trí tuệ nhân tạo thông qua mạng nơ-ron thông tin vật lý (Physics-Informed Neural Networks - PINN) đang tạo ra các mô hình thay thế (surrogate models) chạy theo thời gian thực cho {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%20thi%E1%BA%BFt%20k%E1%BA%BF%22%7D}} kỹ thuật.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân tích động lực học và bài toán phi tuyến trong FEM\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Bên cạnh bài toán tĩnh tuyến tính cổ điển, các bài toán thực tế trong công nghiệp thường đòi hỏi phân tích động lực học kết cấu và các hiện tượng phi tuyến phức tạp:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phân tích {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99ng%20l%E1%BB%B1c%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} dao động:\u003C\u002Fstrong> Phương trình chuyển động tổng quát có dạng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[M]\\{\\ddot{U}\\} + [C]\\{\\dot{U}\\} + [K]\\{U\\} = \\{F(t)\\}\u003C\u002Fscript>, trong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[M]\u003C\u002Fscript> là ma trận khối lượng và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[C]\u003C\u002Fscript> là ma trận cản nhớt. Phân tích dao động riêng (modal analysis) xác định các tần số tự nhiên và dạng dao động riêng của kết cấu, giúp các kỹ sư tránh hiện tượng cộng hưởng phá hủy trong các công trình cầu đường và tòa nhà cao tầng. Đối với tải trọng va chạm tức thời (như thử nghiệm va chạm ô tô crash test), phương pháp tích phân tường minh (explicit dynamic integration) được áp dụng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phi tuyến vật liệu (Material Non-linearity):\u003C\u002Fstrong> Mô phỏng ứng xử của vật liệu vượt quá giới hạn đàn hồi tuyến tính, bao gồm biến dạng dẻo (plasticity tuân theo tiêu chuẩn von Mises hoặc Drucker-Prager), vật liệu siêu đàn hồi (hyperelasticity cho cao su và mô mềm sinh học) và rão vật liệu (creep) dưới tác động nhiệt độ cao dài hạn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phi tuyến hình học (Geometric Non-linearity):\u003C\u002Fstrong> Xảy ra khi kết cấu trải qua chuyển vị lớn hoặc biến dạng lớn (large deformation \u002F large strain) làm thay đổi đáng kể hình học ban đầu trong quá trình chất tải, đòi hỏi thiết lập ma trận độ cứng hình học \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">[K_G]\u003C\u002Fscript> và sử dụng thuật toán giải lặp Newton-Raphson.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phi tuyến tiếp xúc (Contact Non-linearity):\u003C\u002Fstrong> Mô phỏng sự va đập, trượt hoặc ma sát giữa hai hay nhiều bề mặt vật thể với điều kiện biên thay đổi liên tục, sử dụng các thuật toán nhân tử Lagrange hoặc hàm phạt (penalty method).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Đánh giá sai số và phương pháp thích nghi lưới (Adaptive Meshing)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Độ chính xác của nghiệm phần tử hữu hạn phụ thuộc trực tiếp vào kích thước và chất lượng của lưới phần tử. Các phương pháp ước lượng sai số hậu nghiệm (a posteriori error estimation) cho phép định lượng năng lượng sai số tại từng phần tử, từ đó kích hoạt các chiến lược thích nghi lưới tự động:\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp h-refinement:\u003C\u002Fstrong> Tự động chia nhỏ kích thước các phần tử tại những khu vực có gradient ứng suất cao (như quanh lỗ khoét, góc lượn, đầu vết nứt) trong khi giữ nguyên kích thước lớn ở vùng đồng nhất để tiết kiệm tài nguyên tính toán.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp p-refinement:\u003C\u002Fstrong> Giữ nguyên kích thước lưới nhưng nâng cao bậc đa thức của hàm dạng nội suy (từ bậc một lên bậc hai, bậc ba hoặc cao hơn) tại các vùng tập trung ứng suất.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Phương pháp r-refinement:\u003C\u002Fstrong> Tái định vị lại các nút lưới hiện có dồn về khu vực quan tâm mà không làm tăng tổng số lượng phần tử.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng phần tử hữu hạn trong cơ sinh học và kỹ thuật y sinh hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một trong những bước tiến ấn tượng nhất của phương pháp phần tử hữu hạn trong những năm gần đây là việc ứng dụng sâu rộng vào lĩnh vực {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%C6%A1%20sinh%20h%E1%BB%8Dc%22%7D}} (biomechanics) và thiết kế thiết bị cấy ghép y tế cá thể hóa. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu chụp cắt lớp vi tính (CT) hoặc cộng hưởng từ (MRI) độ phân giải cao của từng bệnh nhân thành mô hình hình học 3D, các kỹ sư y sinh có thể xây dựng lưới phần tử hữu hạn chi tiết của hệ thống xương, sụn khớp và mạch máu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Các mô phỏng FEM cho phép đánh giá chính xác sự phân bố ứng suất tại giao diện giữa xương và các thiết bị cấy ghép nhân tạo (như khớp háng nhân tạo, nẹp vít kết hợp xương, stent mạch vành và implant nha khoa), từ đó tối ưu hóa vật liệu (hợp kim titan, PEEK) và hình thái vi cấu trúc để ngăn ngừa hiện tượng tiêu xương do che chắn ứng suất (stress shielding) và giảm thiểu tối đa nguy cơ lỏng khớp nhân tạo sau phẫu thuật.\u003C\u002Fp>\n","Finite element method (FEM) \u002F Finite elements","Phần tử hữu hạn (finite element method - FEM) là phương pháp tính toán số xấp xỉ nghiệm của các phương trình vi phân đạo hàm riêng bằng cách chia miền liên tục phức tạp thành các phần tử hình học đơn giản liên kết tại các nút.","ENGINEERING_TECHNOLOGY",[21,28,35],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":10},"Wacher (2013). A comparison of the String Gradient Weighted Moving Finite Element method and a Parabolic Moving Mesh Partial Differential Equation method for solutions of partial differential equations. Open Mathematics. doi:10.2478\u002Fs11533-012-0161-0","A comparison of the String Gradient Weighted Moving Finite Element method and a Parabolic Moving Mesh Partial Differential Equation method for solutions of partial differential equations","Wacher","Open Mathematics",2013,"10.2478\u002Fs11533-012-0161-0",{"citationText":29,"title":30,"authors":31,"source":32,"year":33,"doi":34,"url":10},"Šolín (2005). Partial Differential Equations and the Finite Element Method. Wiley. doi:10.1002\u002F0471764108","Partial Differential Equations and the Finite Element Method","Šolín","Wiley",2005,"10.1002\u002F0471764108",{"citationText":36,"title":37,"authors":38,"source":39,"year":40,"doi":41,"url":10},"Vanselow, Scheffler (1998). Convergence analysis of a finite volume method via a new nonconforming finite element method. Numerical Methods for Partial Differential Equations. doi:10.1002\u002F(sici)1098-2426(199803)14:2\u003C213::aid-num5>3.0.co;2-r","Convergence analysis of a finite volume method via a new nonconforming finite element method","Vanselow, Scheffler","Numerical Methods for Partial Differential Equations",1998,"10.1002\u002F(sici)1098-2426(199803)14:2\u003C213::aid-num5>3.0.co;2-r",[43,46,49],{"question":44,"answer":45},"Ba bước giải thuật cơ bản trong phương pháp phần tử hữu hạn là gì?","Gồm: tiền xử lý (rời rạc hóa chia lưới và gán điều kiện biên), giải phương trình đại số tuyến tính (tính ma trận độ cứng tổng thể), và hậu xử lý (xuất trường ứng suất, biến dạng hoặc nhiệt độ).",{"question":47,"answer":48},"Hàm dạng (shape functions) có vai trò toán học gì trong phần tử hữu hạn?","Hàm dạng nội suy các giá trị biến trường (như chuyển vị, nhiệt độ) tại các điểm bất kỳ bên trong phần tử dựa trên các giá trị đã biết tại các điểm nút.",{"question":50,"answer":51},"Hiện tượng khóa phần tử (shear locking, volumetric locking) được khắc phục bằng cách nào?","Khắc phục bằng cách sử dụng kỹ thuật tích phân rút gọn (reduced integration), phần tử hỗn hợp hoặc phần tử nội suy bậc cao (bậc hai hoặc bậc ba).",{"id":53,"researcherId":10,"name":54,"imageUrl":55},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[57,58,59,60,61,62,63,64,65,66],"phương trình vi phân","điều kiện biên","hình học","tính chất vật lý","tích phân số","đại số tuyến tính","thuật toán","tối ưu hóa thiết kế","động lực học","cơ sinh học",10,true,"PUBLISHED","2023-09-06T08:41:24.327+00:00","2026-09-04T13:08:55.441+00:00","2026-09-04T13:08:55.042+00:00",311,[75,78,81,84,87,90,93,96,99,102],{"id":76,"title":77,"term":76,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuỗi markov","Chuỗi markov là gì? Các công bố khoa học về Chuỗi markov",{"id":79,"title":80,"term":79,"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":82,"title":83,"term":82,"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":85,"title":86,"term":85,"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":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"dòng điện xoáy","Dòng điện xoáy là gì? Các công bố khoa học về Dòng điện xoáy",{"id":91,"title":92,"term":91,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"vật liệu nano","Vật liệu nano là gì? Các công bố khoa học về Vật liệu nano",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"artificial intelligence","Artificial Intelligence là gì? Các nghiên cứu khoa học về AI",{"id":97,"title":98,"term":97,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"random forest","Random forest là gì? Các công bố khoa học về Random forest",{"id":100,"title":101,"term":100,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thực nghiệm","Thực nghiệm là gì? Các nghiên cứu khoa học Thực nghiệm",{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"số reynolds","Số reynolds là gì? Các nghiên cứu khoa học về Số reynolds"]