Tập 120, số 06, 2014

Tạp chí Khoa họcc và Công nghệ

CHUYÊN SAN KHOA HỌC TỰ NHIÊN – KỸ THUẬT

Mục lục Trang

Hà Đại Tôn, Lê Đức Hiếu, Nguyễn Đức Dũng - So sánh đánh giá các thuật toán phân tách ảnh tài liệu 3

Phạm Xuân Bách, Đỗ Xuân Tiến, Chu Đức Toàn - Nâng cao hiệu năng hệ vi xử lý đơn CPU trong hệ xử lý

song song đa CPU 9

Đào Văn Hiệp, Phan Hùng Dũng, Phạm Cường - Nghiên cứu ứng dụng hệ suy luận nơron - mờ trong quy

hoạch thực nghiệm 15

Lê Hữu Thiềng, Đỗ Thị Hoa, Phạm Thị Thanh Thủy - Nghiên cứu hoạt tính sinh học phức chất tạo bởi tecbi,

dysprosi với L – histidin 23

Nguyễn Thị Nguyên, Phạm Tuấn Giáo - Nghiên cứu mô hình toán học thống kê tín hiệu của các hệ thống vô tuyến 27

Trương Thị Thảo,Trần Hoài Thu, Khiếu Thị Tâm, Phạm Thị Hiền Lương - Nghiên cứu khả năng ức chế ăn

mòn thép CT38 trong dung dịch axit HCl của các cặn chiết phân đoạn tách từ dịch chiết chè xanh Thái Nguyên 33

Trần Nguyên An – Mô đun Cohen – Macaulay suy rộng qua biến đổi cơ sở 39

Trần Thanh Tùng – Kết quả mới về tính ổn định của hệ rời rạc không chắc chắn với độ trễ biến thiên 45

Ngô Thị Kim Quy – Phương pháp lặp đơn điệu giải bài toán giá trị biên cấp hai sử dụng nghiệm dưới và

nghiệm trên 51

Trương Thị Thùy Dương, Nguyễn Thị Phương Dung – Tính ổn định của bài toán tựa cân bằng suy rộng 57

Mai Viết Thuận, Nguyễn Thị Thanh Huyền, Trần Thị Hồng Nhung - Bài toán điều khiển quan sát cho lớp hệ nơ

ron thần kinh có một trế biến thiên: cách tiếp cận dùng bất đẳng thức ma trận tuyến tính: LMIS 63

Đỗ Thị Tú Anh, Nguyễn Doãn Phước - Ổn định hóa hệ song tuyến liên tục với bộ điều khiển dự báo 73

Cao Tiến Huỳnh, Lại Khắc Lãi, Lê Thị Huyền Linh - Một phương pháp nhận dạng nhiễu trên cơ sở mạng nơron cho một lớp hệ thống điều khiển dự báo có trễ 81

Nguyễn Thị Mai Hương, Mai Trung Thái, Nguyễn Hữu Chinh, Lại Khắc Lãi - Nghiên cứu ảnh hưởng của

các tham số trạng thái trong hệ thống hai cánh quạt nhiều đầu vào nhiều đầu ra 87

Hoàng Thị Thu Yến, Lê Quang Thương, Dương Thị Nhung, Hà Thị Loan - Nghiên cứu chỉ thị phân tử SSR

ở một số giống /dòng chè trồng tại Thái Nguyên 93

Hàn Thị Thúy Hằng - Xây dựng dữ liệu địa chất công trình khu vực thành phố Thái Nguyên 101

Nguyễn Đức Thuận, Phan Thị Thanh Huyền, Phan Đình Binh - Nghiên cứu ứng dụng tư liệu ảnh vệ tinh để hiện chỉnh bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2013 xã Ia Pior - huyện Chư Prông – tỉnh Gia Lai 105

Nguyễn Đức Tuân, Vũ Thị Hạnh, Đinh Thị Kim Hoa, Phạm Thị Vinh, Trần Thị Lý, Vũ Thị Thắm,

Nguyễn Thị Oanh, Phạm Thị Oanh, Hà Thị Hiền - Nghiên cứu sản xuất sản phẩm mứt nhuyễn cam 111

Hoàng Văn Hùng, Dương Thị Minh Hòa, Ngân Thị Thanh Hòa - Nghiên cứu xử lý sắt và Asen trong nước ngầm bằng bể lọc sinh học biophin 117

Vũ Thị Hậu, Phạm Ngọc Chương - Nghiên cứu khả năng hấp phụ thuốc nhuộm reactive blue 19 (RB19) và

basic violet 4 (BV4) trên quặng mangan Cao Bằng 121

Trịnh Hữu Liên - Kỹ thuật xây dựng vùng giá đất, vùng giá trị đất đai phục vụ định giá đất, trên cơ sở dữ liệu địa chính, công nghệ GIS và ảnh viễn thám 127

Nguyễn Văn Minh - Doanh nghiệp và thị phần 133

Journal of Science and Technology

120(06)

N¨m 2014

Nguyễn Thị Thu Hằng - Sử dụng mô hình logit phân tích một số yếu tố ảnh hưởng tới việc chuyển đổi lao

động từ nông nghiệp sang phi nông nghiệp 137

Trần Văn Quân, Bùi Hữu Nam, Nguyễn Tiến Dũng - Vi mô tơ nhiệt - điện siêu nhỏ chế tạo bằng công nghệ

MEMS 141

Nguyễn Thu Huyền, Nguyễn Thị Nhâm Tuất - Công tác quản lý chất thải rắn y tế tại bệnh viện đa khoa trung

ương Thái Nguyên 147

Nguyễn Đăng Đức , Nguyễn Tô Giang, Đỗ Thị Nga - Xác định kẽm và mangan trong chè xanh Thái Nguyên

bằng phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử F -AAS 153

Đỗ Năng Toàn, Nông Minh Ngọc - Tính toán va chạm sử dụng kỹ thuật hộp bao theo hướng và ứng dụng trong

tuyên truyền giao thông 161

Đặng Ngọc Trung, Nguyễn Văn Trọng - Một phương pháp điều khiển vị trí và lực tương tác với môi trường

trong hệ Teleoperation 171

Phạm Xuân Nghĩa, Nguyễn Anh Tuấn, Nguyễn Đức Đài - Nghiên cứu, đánh giá chất lương của thuật toán

BPA-EH cải tiến cho mã LDPC 177

Trần Ngọc Bích, Trần Thị Ngọc Anh, Ngô Thị Duyên, Đinh Thị Hương, Phạm Thị Nhung, Lại Thị Thu

Thủy - Nâng cao hiệu quả dạy học môn toán ở các lớp cuối cấp tiểu học trên cơ sở vận dụng lý thuyết kiến tạo 183

Mai Thị Ngọc An - Thực trạng, việc giảng dạy xác suất thống kê tại trường Đại học Nông Lâm - Đại học Thái

Nguyên 189

Nguyễn Thị Loan - Thực trạng việc kiểm tra đánh giá kết quả học tập học phần toán cao cấp ở trường Cao đẳng

Kinh tế Kỹ thuật, Đại học Thái Nguyên 193

Nguyễn Ngọc Tuấn,Trần Trung Ninh - Thiết kế và sử dụng bản đồ tư duy trong dạy học hóa học đại cương ở

trường đại học kỹ thuật 197

Hoàng Hùng Cường, Đào Tiến Dũng - Sử dụng phần mềm Geo Math hỗ dạy học quỹ tích cho học sinh trung

học phổ thông miền núi 203

Trần Việt Cường - Khai thác mối liên hệ giữa hình học xạ ảnh với hình học sơ cấp trong dạy học nội dung hình

học ở trường phổ thông 207

Hà Đại Tôn và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 3 - 8

3

SO SÁNH ĐÁNH GIÁ CÁC THUẬT TOÁN PHÂN TÁCH ẢNH TÀI LIỆU

Hà Đại Tôn1*

, Lê Đức Hiếu2, Nguyễn Đức Dũng

2

1Trường THPT Chuyên Hạ Long - Quảng Ninh, 2 Viện Công nghệ thông tin -Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

TÓM TẮT

Hiện nay, đã có nhiều kết quả đánh giá các thuật toán phân tách trang ảnh tài liệu trên các tập dữ

liệu tiếng Anh, tuy nhiên chƣa có một đánh giá nào đƣợc thực hiện trên tập dữ liệu tiếng Việt.

Trong bài báo này, chúng tôi tiến hành đánh giá ba thuật toán phân tách trang ảnh tài liệu tiêu biểu:

RAST, Docstrum và Tab-Stop trên tập dữ liệu chuẩn PRImA và tập dữ liệu tiếng Việt. Kết quả

đánh giá cho thấy: thuật toán Tab-Stop có độ chính xác cao nhất trên tập dữ liệu PRImA; thuật

toán Docstrum có độ chính xác cao nhất trên tập dữ liệu tiếng Việt; thuật toán RAST có độ chính

xác thấp nhất trên cả hai tập dữ liệu.

Từ khóa: Đánh giá, phân tách, thước đo độ chính xác, tách khối, gộp khối, Mahattan, non-

Mahattan

GIỚI THIỆU*

Phân tích cấu trúc trang ảnh tài liệu

(document layout analysis) là một trong

những thành phần chính của các hệ thống

nhận dạng chữ (optical character recognition -

OCR), số hóa tài liệu, nhập liệu tự động… và

nhiều ứng dụng khác thị giác máy tính

(computer vision), nhiệm vụ của phân tích

cấu trúc trang bao gồm việc tự động phát hiện

những vùng ảnh có trên một trang ảnh tài liệu

(cấu trúc vật lý) và phân loại chúng thành

những vùng dữ liệu khác nhau nhƣ: vùng chữ,

ảnh, bảng biểu, header, footer…(cấu trúc

logic)[12]. Kết quả phân tích trên đƣợc sử

dụng nhƣ một thông tin đầu vào cho quá trình

nhận dạng và nhập liệu tự động của các hệ

thống xử lý ảnh tài liệu (document imaging)

nói chung.

So với phân tích cấu trúc logic thì phân tích

cấu trúc vật lý (hay phân tách - page

segmentation) trang ảnh tài liệu thu hút đƣợc

nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu

hơn do tính chất đa dạng và phức tạp của cấu

trúc các loại văn bản khác nhau. Không chỉ

các đặc trƣng văn bản nhƣ sách, báo, tạp chí,

báo cáo… mà còn có các yếu tố biên tập nhƣ

cỡ và kiểu chữ, cách trình bày, các ràng buộc

về căn chỉnh trang… có thể ảnh hƣởng đến

khả năng phát hiện và phân tích chính xác của

* Tel: 01234 981188, Email: [email protected]

các thuật toán, hơn thế nữa việc đánh giá các

thuật toán phân tách trang cũng là quá trình

phức tạp, khó khăn và tốn nhiều công sức.

Theo sự hiểu biết của chúng tôi đã có nhiều

đề xuất sử dụng các độ đo khác nhau và có

nhiều bộ dữ liệu đƣợc chuẩn bị sẵn (ground-

truth data sets) dùng trong việc đánh giá và

phân tích các thuật toán [3]. Tuy nhiên, do

các thuật toán và bộ dữ liệu đƣợc nghiên cứu

và chuẩn bị trong các thời điểm khác nhau,

đồng thời những phân tích đánh giá đƣợc đƣa

ra dƣới quan điểm của các tác giả khác nhau

nên các nghiên cứu trƣớc đây, ví dụ nhƣ [8],

hoặc là không thống nhất (dựa trên các độ đo

khác nhau), hoặc là khó có thể so sánh trực

tiếp đƣợc với nhau do đƣợc đánh giá trên các

bộ dữ liệu khác nhau.

Trong nghiên cứu này chúng tôi tiến hành

phân tích và so sánh các độ đo và các bộ dữ

liệu phổ biến đƣợc sử dụng trong việc đánh

giá các thuật toán phân tách trang ảnh tài liệu.

Dựa trên những phân tích và kết quả thực

nghiệm, chúng tôi đề xuất và sử dụng một

cách thống nhất phƣơng pháp đánh giá dựa

trên vùng văn bản có hình dạng bất kỳ (non-

mahatan) trong quá trình chuẩn bị dữ liệu và

đánh giá so sánh các thuật toán phân tách

trang. Nội dung nghiên cứu thứ hai của chúng

tôi là tiến hành đánh giá và phân tích ba thuật

toán phân tích trang tiêu biểu (state-of-the-art)

là Docstrum [13], RAST [4] và Tab-Stop [16]


4

trên hai tập dữ liệu ảnh văn bản tiếng Anh

PRImA đƣợc chỉnh sửa và tiếng Việt do

chúng tôi thu thập và chuẩn bị từ nhiều nguồn

tài liệu khác nhau. Kết quả thực nghiệm cho

thấy độ chính xác của các thuật toán RAST và

Tab-Stop là thấp hơn so với kết quả trƣớc đó

trong đánh giá của ICDR2009 [2]. Lý do của

sự khác biệt này là: trong đánh giá của

ICDR2009 sử dụng tập dữ liệu PRImA có các

khối văn bản đƣợc xây dựng dựa trên các

đoạn văn bản; trong đánh giá của chúng tôi sử

dụng tập dữ liệu của PRImA sau khi đã điều

chỉnh lại phù hợp hơn. Một kết quả thực

nghiệm nữa là độ chính xác của thuật toán

Tab-Stop cao hơn độ chính xác của Docstrum

trên tập dữ liệu PRImA nhƣng lại thấp hơn

đối với tập dữ liệu tiếng Việt. Dựa trên việc

phân tích chi tiết lỗi của các thuật toán trên

các trang ảnh tài liệu cụ thể, chúng tôi phát

hiện ra rằng: Thuật toán RAST và Tab-Stop

thƣờng mắc lỗi tách khối văn bản

(oversegmentation) trên các trang ảnh non-

Mahattan; Thuật toán Tab-Stop thƣờng mắc

lỗi xác định các khối văn bản dựa trên các

thụt đầu dòng và xác định sai các vùng chữ là

bảng biểu; Thuật toán Docstrum mắc lỗi tách

quá nhỏ vùng tiêu đề có kích cỡ font lớn.

Bài báo đƣợc trình bày nhƣ sau: Phần kế tiếp,

chúng tôi trình bày tổng quan về ba thuật toán

phân tích trang đƣợc sử dụng đánh giá;

Phƣơng đánh giá của S. Mao đƣợc trình bày ở

phần ba; Phần bốn là kết quả đánh giá; Phần

năm là một số kết luận và hƣớng phát triển

trong thời gian tới.

CÁC THUẬT TOÁN PHÂN TÁCH TRANG

ẢNH TÀI LIỆU

Phân tích trang là quá trình chia nhỏ trang ảnh

tài liệu thành các vùng con thuần nhất, có thể

là vùng chữ, bảng biểu, đồ thị, ảnh… Các

thuật toán phân tích trang có thể chia thành ba

hƣớng tiếp cận sau: hƣớng tiếp cận top-down,

bottom – up và hybrid.

Hƣớng tiếp cận Top – down: xuất phát từ một

trang ảnh, thuật toán thực hiện phép chia đệ

quy trang ảnh thành các vùng nhỏ hơn, quá

trình chia dừng lại khi thỏa mãn điều kiện

dừng đƣợc xác định trƣớc.

Hình 1: Minh họa kết quả phân tích trang

Hƣớng tiếp cận Bottom – up: thuật toán dựa

trên phƣơng pháp nhóm, từ các pixel ảnh

đƣợc nhóm thành các thành phần liên thông,

các thành phần liên thông đƣợc nhóm lại

thành các dòng chữ, cuối cùng các dòng chữ

đƣợc kết hợp lại với nhau thành các khối chữ.

Hƣớng tiếp cận hybrid: là sự kết hợp đồng thời

hƣớng tiếp cận Top – down và Bottom – up.

Thuật toán RAST: là thuật toán top – down,

thuật toán này đạt độ chính xác cao với đánh

giá của ICDAR2009 [2]. Thuật toán

Docstrum: là thuật toán bottom –up, thuật

toán có tốc độ nhanh nhất theo đánh giá của

F. Shafait. Thuật toán Tab–Stop là thuật toán

theo hƣớng tiếp cận hybrid đƣợc phát triển

bởi R. Smith vào năm 2009 và đƣợc sử dụng

trong phần mềm nhận dạng Teseract. Sau đây,

chúng tôi sẽ trình bày một cách tổng quan các

thuật toán trên.

Thuật toán Docstrum

Sau khi đƣợc loại bỏ nhiễu, các thành phần

liên thông đƣợc phân loại và đƣợc nhóm lại

với nhau theo k láng giềng gần nhất (thành

các từ, rồi các dòng chữ), cuối cùng các dòng

chữ đƣợc nhóm lại với nhau thành các khối

văn bản dựa trên các tham số pet và pat là các

khoảng cách vuông góc và song song trung

bình của các dòng chữ.

Thuật toán RAST

Sau bƣớc tiền xử lý, các thành phần liên

thông đƣợc chia thành các nhóm chữ, gãy,

dòng kẻ… Từ các hình bao của các kí tự,

chúng ta áp dụng thuật toán hình học của

Baird [4] để xác định đƣợc các khoảng trắng


5

lớn nhất bao phủ trang (White rectangles), các

Whites rectangles đƣợc sử dụng nhƣ các

obstacles trong thuật toán bình phƣơng trung

bình nhỏ nhất [4] để xác định các dòng chữ.

Cuối cùng các dòng chữ đƣợc nhóm lại thành

các khối chữ.

Thuật toán Tab–Stop

Xuất phát từ một trang ảnh, bƣớc tiền xử lý

ảnh đƣợc thực hiện để loại bỏ nhiễu và xác

định các vùng ảnh, các dòng kẻ, các thành

phần liên thông đƣợc xem nhƣ các thành phần

chữ. Đồng thời, từ bƣớc lọc các thành phần

liên thông chúng ta cũng xác định đƣợc các

tabstop (đƣợc sinh ra khi đinh dạng trang

ảnh), từ các tabstop ta xác định đƣợc các

tabline là các đƣờng thẳng thẳng góc và nối

các tabstop, các dòng chữ của trang đƣợc xác

định bằng cách quét theo phƣơng ngang để

nối các thành phần liên thông sao cho không

cắt qua một tabline nào. Cuối cùng, các dòng

chữ đƣợc nhóm lại với nhau thành các khối

văn bản.

PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ

Thƣớc đo độ chính xác

Trong phần này chúng tôi trình bày thƣớc đo

độ chính xác dựa trên lí thuyết tập hợp của S.

Mao [10]. Thƣớc đo độ này dựa trên giả thiết

là các khối văn bản có thể dễ dàng tách thành

các dòng văn bản. Cho G là tập tất cả các

dòng văn bản chuẩn trong một trang ảnh, ba

tập con của G đƣợc định nghĩa nhƣ sau:

Tập con C gồm các dòng văn bản không đƣợc

nhận ra (Missed detection).

Tập con S gồm các dòng văn bản bị tách ra

(Split).

Tập con M gồm các dòng văn bản bị gộp với

nhau (Merged).

Khi đó, thƣớc đo độ chính xác của thuật toán

đƣợc tính theo công thức sau:

1G C S M

G

Dữ liệu

Tập dữ liêu PRImA là một trong các tập dữ

liệu tốt nhất hiện này đƣợc sử dụng để đánh

giá các thuật toán phân tích trang văn bản,

đậy là tập dữ liệu đƣợc sử dụng chính trong

các cuộc thi về các thuật toán phân tách trang

văn bản trong các năm 2007, 2009. Tuy

nhiên, các khối văn bản chuẩn (groundtruth)

trong bộ dữ liệu PRImA đƣợc xây dựng là các

đoạn văn bản. Do đó, trong nhiều trang ảnh

một cột sẽ bị tách thành các khối chữ chỉ dựa

vào các thụt đầu dòng thay vì dựa vào khoảng

cách. Mà việc xác định các đoạn từ các thụt

đầu dòng thƣờng đƣợc xác định từ bƣớc tiền

xử lý, nên các đánh giá dựa trên các groun-

dtruth là các đoạn văn bản không phản ánh

đƣợc độ chính xác của các thuật toán, bởi vì

khi đó nhiều thuật toán sẽ mắc lỗi gộp khối

(undersegmentation) mà thực tế có thể không

phải nhƣ vậy. Vì vậy, chúng tôi đã thay đổi

ground-truth của PRImA để đƣợc ground-

truth phù hợp hơn, động thời các dòng văn

bản chuẩn cũng đƣợc chúng tôi tạo ra trên

mỗi trang ảnh.

Hình 2: Hình bên trái là ground-truth của

PRImA, hình bên phải là ground-truth được chúng

tôi điều chỉnh lại phù hợp hơn

Tập dữ liệu PRImA chủ yếu tập trung vào các

trang ảnh là các tạp chí và các bài báo kĩ

thuật. Bổ sung điều này, chúng tôi sƣu tầm

nhiều trang ảnh với những cấu trúc thay đổi

khác nhau về các bảng biểu, đồ thị và đặc biệt

là các dạng công văn tiếng Việt, bên cạnh đó

chúng tôi lựa chọn rất kĩ lƣỡng các trang ảnh

đại diện về các bài báo, tạp chí…Cấu trúc của

các trang ảnh này đa dạng: từ nhƣng trang

đơn giản có một cột đến các trang có cấu trúc

phức tạp có nhiều cột kết hợp các vùng ảnh,

bảng biểu, có độ nhiễu khác nhau, kích cỡ

font thay đổi. Tập dữ liệu tiếng Việt bao gồm:


6

các trang ảnh có các khối có thể xác định

đƣờng bao bằng các hình chữ nhật không lồng

lên nhau (Mahattan); cả các trang ảnh có các

khối mà đƣờng bao là các hình chữ nhật lồng

lên nhau (non-Mahattan).

KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ

Trong phần này chúng tôi trình bày và phân

tích kết quả đánh giá các thuật toán phân tích

trang, đồng thời thống kê một số lỗi thƣờng

mắc phải ở mỗi thuật toán. Chúng tôi biểu

diễn độ chính xác của các thuật toán dƣới

dạng biểu đồ hình cột, mỗi cột là phần trăm

độ chính xác và tỉ lệ lỗi dòng của thuật toán

tƣơng ứng.

Hình 3: Kết quả đánh giá các thuật toán trên

tập dữ liệu PRImA

Theo phân tích ở mục trên, ground-truth của

PRImA xác định các đoạn văn bản là các khối

riêng biệt, trong khi đó thuật toán RAST và

Tab-Stop thƣờng mắc lỗi tách các khối văn

bản chuẩn thành các khối nhỏ hơn dựa theo

các đoạn văn bản. Vì vậy, thuật toán RAST

và Tab-Stop theo đánh giá của ICDR2009 (sử

dụng ground-truth của PRImA) có độ chính

xác cao hơn so với đánh giá của chúng tôi

trên tập dữ liệu PRImA (sau khi đã làm lại

ground-truth). Cụ thể: Theo đánh giá của

ICDR2009 hai thuật toán RAST và Tab-Stop

có độ chính xác lần lƣợt là 32.98% và 68.44%

[2]; còn theo kết quả của chúng tôi, con số

này là 27.71% và 47.82% [Hình 3].

Quan sát hai biểu đồ ở hình 3 và hình 4,

chúng ta nhận thấy thuật toán RAST có độ

chính xác thấp nhất trên cả hai tập dữ liệu,

thuật toán Tab-Stop đạt độ chính xác cao nhất

trên tập dữ liệu PRImA và thuật toán

Docstrum có độ chính xác cao nhất trên tập

dữ liệu tiếng Việt.

Hình 4: Kết quả đánh giá các thuật toán trên

tập dữ liệu tiếng Việt

Qua quan sát kết quả phân tích của từng thuật

toán, chúng tôi thống kê một số lỗi thƣờng

gặp nhất ở từng thuật toán và minh họa bằng

hình ảnh nhƣ sau:

Thuật toán Docstrum phụ thuộc rất nhiều vào

các tham số khoảng cách, các tham số này

đƣợc ƣớc lƣợng trên toàn trang ảnh, vì vậy

thƣờng mắc lỗi phân tách quá nhỏ các khối

văn bản trên những trang ảnh có sự thay đổi

nhiều về kích cơ và kiểu font, đặc biệt là các

dòng chữ ở phần tiêu đề không đƣợc tách

đúng vì kích cỡ của font lớn.

Hình 5: Minh họa lỗi oversegmentation ở phần tiêu

đề của thuật toán Docstrum trên ảnh Viet-0038

Thuật toán RAST thực hiện phép phân chia

trang ảnh thành những vùng nhỏ hơn dựa trên

các khoảng trắng hình chữ nhật thẳng đứng

hoặc nằm ngang. Vì vậy, trên những trang

ảnh có cấu trúc non-Mahattan thì thuật toán

này thƣờng mắc lỗi oversegmentation.

Đối với các trang ảnh có căn dòng hai bên

không thẳng hàng thì không xác định đƣợc

chính xác các tabstop do đó thƣờng mắc lỗi

gộp các dòng văn bản ở hai khối lại với nhau.


7

Hình 6: Mình họa lỗi oversegmentation của thuật

toán RAST trên trang ảnh PRImA-00000235 có

cấu trúc non-Mahattan

Hình 7: Minh họa lỗi gộp các khối văn bản theo

phương ngang của thuật toán Tab-Stop trên ảnh

PRImA-00001100

Hình 8: Minh họa lỗi oversegmentation của thuật

toán Tab-Stop trên ảnh Viet_0022 lỗi này là do

trên ảnh Việt có dấu nên làm cho thuật toán không

xác định được chính xác các tabstop

KẾT LUẬN

Trong bài báo này, chúng tôi thực hiện đánh

giá chi tiết các thuật toán phân tích trang tiêu

biểu trên tập dữ liệu PRImA và tập dữ liệu

tiếng Việt. Kết quả đánh giá đã cho thấy, nếu

xét một cách tổng quát thì thuật toán Tab-

Stop là thuật toán phân tách trang mạnh nhất,

tuy nhiên trên các trang ảnh có cấu trúc non-

Mahattan thì Docstrum có độ chính xác cao

hơn, thuật toán RAST cho kết quả với độ

chính xác thấp nhất trên cả hai tập dữ liệu,

nhƣng trên các trang ảnh ít nhiễu và có cấu trúc

Mahattan thì RAST là sự lựa chọn tốt nhất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. A. Antonacopoulos, D. Karatzas and D. Bridson,

Feb 2006, Ground truth for layout analysis

performance evaluation, in Document Analysis

Systems, Nelson, New Zealand, pp. 302–311.

2. A. Antonacopoulos, S. Pletschacher, D. Bridson

and C. Papadopoulos, , July 2009, ICDAR 2009:

Page segmentation competition, in Proc. 10th Intl.

Conf. on Document Analysis and Recognition,

University of Salford, Manchester, United Kingdom.

3. A. Antonacopoulos, D. Bridson, C. Papadopoulos

and S. Pletschacher, , July 2009, A Realistic Dataset

for Performance Evaluation of Document Layout

Analysis, in Proc. 10th Intl. Conf. on Document

Analysis and Recognition, University of Salford,

Manchester, United Kingdom.

4. T.M. Breuel, Aug. 2002, Two geometric

algorithms for layout analysis, in Document

Analysis Systems, Princeton, NY, pp. 188–199.

5. T.M. Breuel, April 2003, High performance

document layout analysis, in Symposium on

Document Image Understanding Technology,

Greenbelt, MD.

6. A.K. Das, S.K. Saha and B. Chanda, 2002, An

empirical measure of the performance of a

document image segmentation algorithm,

International Journal on Document Analysis and

Recognition, vol. 4, no. 3, pp. 183–190.

7. K. Kise, A. Sato and M. Iwata, June 1998,

Segmentation of page images using the area

Voronoi diagram, Computer Vision and Image

Understanding, vol. 70, no. 3, pp. 370–382.

8. J. Liang, I.T. Phillips and R.M. Haralick, 2001,

Performance evaluation of document structure

extraction algorithms, Computer Vision and

Image Understanding, vol. 84, pp. 144–159.

9. S. Mao and T. Kanungo, March 2001,

Empirical performance evaluation methodology

and its application to page segmentation

algorithms, IEEE Trans. on Pattern Analysis and

Machine Intelligence, vol. 23, no. 2, pp. 242-256.

10. S. Mao and T. Kanungo, July 2001, Software

architecture of PSET: a page segmentation

evaluation toolkit, International Journal on

Document Analysis and Recognition, vol. 4, no.

3, pp. 205–217.


8

11. G. Nagy, S. Seth and M. Viswanathan, 1992, A

prototype document image analysis system for

technical journals, Computer, vol. 7, no. 25, pp.

10–22.

12. A.M. Namboodiri, A.K. Jain, 2007, Document

Structure and Layout Analysis, Digital Document

Processing Advances in Pattern Recognition, pp

29-48.

13. L. O’Gorman, The document spectrum for

page layout analysis, Nov 1993, IEEE Trans. on

Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.

15, no. 11, pp. 1162–1173.

14. F. Shafait, D. Keysers, T. Breuel, June 2008,

Performance evalution and benchmarking of six

page segmentation algorithms, IEEE Transaction

on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol

30, pages 941-954.

15. F. Shafail, D. Keysers and T.M. Breuel, Feb

2006, Performance comparison of six algorithms

for page segmentation, in 7th IAPR Workshop on

Document Analysis Systems, Nelson, New

Zealand, pp. 368–379.

16. R. Smith, July 2009, Hybrid page layout

analysis via tab-stop detection, In Proc. Int. Conf.

on Document Analysis and Recognition,

Barcelona Spain , pages 241- 245.

SUMMARY COMPARISON AND PERFORMANCE EVALUATION

OF PAGE SEGMENTATION ALGORITHMS

Ha Dai Ton

1*, Le Duc Hieu

2, Nguyen Duc Dung

2

1Ha Long Specilized High School – Quang Ninh, 2Institute of Information Technology – VAST

There were results of performance evaluation of page segmentation algorithm on English dataset

in the past. However, evaluations over Vietnamese datasets have not yet to be experienced. In this

paper, we conducted the experiments with three start-of-the-art algorithms for page segmentation:

RAST, Docstrum and Tab-Stop on the PRImA and Vietnamese dataset. The results show that Tab-

Stop has the highest performance on PRImA dataset, while Docstrum outperforms the other two

algorithms on Vietnamese dataset. Besides, it is seen that RAST provided the lowest results, on

both datasets.

Keyword: Evaluation, segmentation, measure, oversegmentation, undersegmentation, Mahattan,

non-Mahattan

Ngày nhận bài:12/5/2014; Ngày phản biện:19/5/2014; Ngày duyệt đăng: 09/6/2014

Phản biện khoa học: TS. Vũ Mạnh Xuân – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


Phạm Xuân Bách và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 9 - 14

9

NÂNG CAO HIỆU NĂNG HỆ VI XỬ LÝ ĐƠN CPU

TRONG HỆ XỬ LÝ SONG SONG ĐA CPU

Phạm Xuân Bách

1, Đỗ Xuân Tiến

2, Chu Đức Toàn

3*

1Đại học Sư phạm Kỹ thuật Nam Định, 2Học viện kỹ thuật Quân sự, 3Đại học Điện Lực

TÓM TẮT Các hệ xử lý song song đa CPU chuyên dụng, do đƣợc phân rã tốt nên các hệ vi xử lý đơn CPU sẽ

đảm nhiệm phần lớn thời gian làm việc của toàn hệ, đồng nghĩa với việc hiệu năng toàn hệ sẽ phụ

thuộc chủ yếu vào hiệu năng của các hệ đơn CPU. Việc tổ chức bộ nhớ của chúng đóng vai trò

quyết định đến hiệu năng của toàn hệ. Bài báo này xây dựng một kiến trúc bộ nhớ song song cùng

phƣơng pháp tổ chức cơ sở dữ liệu kiểu vector giúp cải thiện đáng kể hiệu năng cho kiến trúc bộ

nhớ song song. Khi khảo sát hệ thống theo mô hình này, chúng tôi thu đƣợc quan hệ định lƣợng

cho các thông số kiến trúc, thiết lập đƣợc mô hình tính toán hiệu năng của hệ xử lý song song

chuyên dụng.

Từ khóa: Hệ xử lý song song đa CPU chuyên dụng; hiệu năng; bộ nhớ song song; luồng dữ liệu;

tốc độ dữ liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Các hệ xử lý song song đa CPU chuyên dụng

thƣờng xử lý một bài toán cụ thể hoặc một

lớp bài toán cùng thuộc tính [3,4]. Khi đó khả

năng phân rã chức năng đƣợc cho là rất tốt,

đồng nghĩa với việc nhiệm vụ đƣợc chia đều

cho các hệ vi xử lý thành phần. Thời gian

thực hiện nhiệm vụ của cả hệ thống có thể coi

là thời gian làm việc của các hệ đơn CPU có

trong hệ thống. Tính toán hiệu năng cho các

hệ đơn CPU chính là tính toán hiệu năng cho

toàn hệ.

Trong các hệ xử lý song song đa CPU, thành

phần CPU có tốc độ vƣợt trội nhiều lần so với

bất kỳ thành phần nào của hệ, kể cả bộ nhớ.

Vì vậy, điều tiên quyết để hệ có thể đạt hiệu

năng yêu cầu thì trƣớc hết phải tổ chức một

kiến trúc song song cho không gian nhớ của

hệ đơn CPU. Kiến trúc này từ lâu đã đƣợc

biết đến là kiến trúc bộ nhớ đan xen [5]. Vấn

đề là lựa chọn một kiến trúc hợp lý. Bài báo

này lựa chọn kiến trúc có tính tới độ tin cậy

làm việc của bộ nhớ, đặc biệt khi chúng phải

làm việc ở tốc độ quét cao. Vì vậy kiến trúc

bộ nhớ đan xen kiểu C-access đƣợc sử dụng

thay vì kiến trúc S-access nhƣ thông thƣờng

(hình 1). Tuy có phức tạp hơn, nhƣng khi tốc


độ quét module nhớ cao, cơ cấu chốt địa chỉ

của nó giúp lƣu địa chỉ của từng ngăn nhớ của

từng module nhớ. Điều này là rất quan trọng

vì CPU làm việc theo từng chu kỳ máy, kể cả

các chu kỳ máy tham chiếu bộ nhớ. Khi tham

chiếu bộ nhớ, CPU chỉ cấp thông tin địa chỉ,

thông tin điều khiển, cấp thông tin dữ liệu

hoặc thu thông tin dữ liệu theo nhịp clock của

riêng mình mà không cần biết bộ nhớ đã chốt

đƣợc các thông tin của mình hay chƣa. Vì vậy

kiến trúc C-access đặc biệt hữu ích khi nó kịp

phản ứng với bất kỳ tốc độ tham chiếu nào, vì

cơ cấu chốt địa chỉ của nó đƣợc thực hiện

bằng phần cứng. Chú ý cách địa chỉ hoá cho

các ngăn nhớ đƣợc tiến hành trong kiến trúc

C-access là tập hợp n bit của kênh địa chỉ

đƣợc chia thành 2 phần, các bit địa chỉ thấp

am-1- a0 (m bit,) chỉ rõ số hiệu các modul bộ

nhớ còn các bit địa chỉ cao an-1- am (n-m bit)

quy định vị trí các ô nhớ trong một module.

MÔ HÌNH HIỆU NĂNG HỆ XỬ LÝ SONG

SONG ĐA CPU

Hellerman [1,2] đã giới thiệu một mô hình,

trong đó một luồng tham chiếu đƣợc quét

theo thứ tự đến của chúng cho đến khi tìm

thấy module nhớ lặp lại đầu tiên. Vì vậy,

chuỗi k yêu cầu riêng biệt đầu tiên này đƣợc

truy nhập song song. Hiệu năng E đối với bộ

xử lý đơn CPU có m2 modul nhớ đan xen là:


10

m

k kmkm

mkm

kkkP

mE

2

1 )!2.()2(

)!12.(22

1)()2( (1)

Trong đó, P(k) là xác suất để luồng tham

chiếu có chuỗi yêu cầu với độ dài bằng k.

Nhóm tác giả, trong công trình [1] cũng tìm

đƣợc mô hình tính hiệu năng thành phần

nhằm tăng độ chính xác bằng công thức, khi

dữ liệu tham chiếu có kiểu vô hƣớng: mm

k

k

j

jkj

mk

m kjCkkPE2

1

1

0

12

1

),()2

1()()2( (2)

Luận giải các mô hình trên cũng khá phức

tạp, tuy nhiên có thể nhận xét: (i) Mô hình

Hellerman (1) chỉ phù hợp với việc tính toán

hiệu năng đối với máy tính đa nhiệm kiểu

SuperComputer hay MiniComputer. (ii) mô

hình (2) quá phức tạp để có thể dùng nó nhƣ

công cụ để điều tiết và điều khiển kiến trúc bộ

nhớ đan xen C-access để có hiệu năng cao

cho các hệ đa CPU chuyên dụng. Mô hình (3)

là một cố gắng trong việc đơn giản hóa mô

hình hiệu năng mà [1] đã đạt đƣợc. Tuy vậy

nếu mô hình này phải tích hợp thêm ảnh

hƣởng của tính vô hƣớng trong tổ chức dữ

liệu trong các module nhớ thì hiệu năng còn

giảm nữa [2] và trong nhiều nhiều nhiệm vụ

sẽ không đáp ứng yêu cầu về hiệu năng của

hệ thống.

Trong trƣờng hợp hệ có kiến trúc Harvard thì

hiệu năng của hệ phụ thuộc vào hiệu năng của

2 luồng tham chiếu là luồng lệnh và luồng dữ

liệu. Mặt khác luồng dữ liệu là luồng có cấu

trúc vô hƣớng nên hiệu năng rất thấp.

Đối với luồng lệnh [1] nhận thấy trong mỗi

chu kỳ bộ nhớ, CPU thực hiện thao tác đọc

các lệnh chứa trong các mođun nhớ do bộ

đếm lệnh trỏ tới. Giả thiết rằng nếu một lệnh

rẽ nhánh xuất hiện với xác suất λ trong luồng

lệnh và gọi P(k) là xác suất mà k trong số n

lệnh sẽ đƣợc giải mã thì xác suất để k=1 sẽ là

P(1)= λ. Khi k ≠1, [1] cho hiệu năng tính cho

luồng lệnh là:

IE=

n)1(1 (3)

Đây là mô hình tốt nhất của [1] khi nó bỏ qua

phân bố của dữ liệu trong bộ nhớ, là loại phân

bố vô hƣớng làm suy giảm đáng kể hiệu năng

chung của hệ vi xử lý. Khảo sát IEm theo λ

theo số lƣợng module nhớ M đƣợc thể hiện

trên hình 2.

MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT CHO HIỆU NĂNG

HỆ XỬ LÝ ĐƠN CPU TRONG HỆ XỬ LÝ

SONG SONG ĐA CPU CHUYÊN DỤNG

Để giải quyết, bài báo sử dụng các đặc điểm

của hệ xử lý song song đa CPU chuyên dụng.

Ngoài đặc trƣng đã nêu ở trên, còn một đặc

điểm rất quan trọng là dữ liệu các lớp bài toán

chức năng là dễ vector hóa nhƣ dữ liệu ảnh

số, dữ liệu multimedia, dữ liệu truyền

thông...; kích thƣớc của 1 vector có thể quy

định trong hệ chuyên dụng; dung lƣợng

không gian nhớ không quá lớn. Nếu dữ liệu là

kiểu vector thì vấn đề còn lại là tổ chức kích

thƣớc cho phù hợp với kiến trúc module nhớ

song song. Xét nguyên lý hoạt động của

luồng dữ liệu bộ nhớ trên hình 3. Nếu kích

thƣớc của các vector không đồng nhất sẽ xẩy

ra tình trạng nhƣ hình 3 a, b, c. Nếu kích

thƣớc các dữ liệu vector là đồng nhất thì hiệu

năng sẽ đạt cực đại khi kích thƣớc vector

bằng đúng số lƣợng module nhớ M. Để thực

hiện đƣợc điều đó chỉ cần điền thêm giá trị 0

vào phần thiếu của kích thƣớc vector dữ liệu.

Các dữ liệu vô hƣớng sẽ chỉ tồn tại trong quá

trình xử lý và gia công ở các khâu trung gian,

mà những khâu xử lý này chủ yếu xảy ra ở

trƣờng thanh ghi đa năng của CPU.

Bằng cách này, kích thƣớc của một vector

luôn bằng bội của số lƣợng module nhớ trong

hệ đơn CPU. Thƣờng thì bằng chính lƣợng

module nhớ. Do đó truy cập vào bộ nhớ dữ

liệu luôn đạt hiệu năng tối đa, tức là bằng tốc

độ truy cập của CPU và bằng số lƣợng

module m2 nhớ đƣợc tổ chức song song

trong hệ: DEm=m2 .Trong thực tế số lƣợng

module nhớ thƣờng đƣợc tổ chức bằng 2,4,6...

nên để tiện cho tính toán cần thay công thức

tính hiệu năng luồng tham chiếu dữ liệu là

DEm=M, với M là số lƣợng module nhớ đƣợc

tổ chức song song theo kiểu C-access cho

từng hệ đơn CPU.


11

Bus dữ liệu

Đọc/ ghi

Bus dữ liệu

Bộ điều khiển

R/W

an-1 am

am-1

a0

Modul

2m - 1

Modul

2m - 2

Module 0

Giải mã

Chốt địa

chỉ và điều

khiển

an-1

a0

chốt chốt chốt

Hình 1. Kiến trúc bộ nhớ đan xen kiểu C – access dùng cho một hệ đơn CPU

Hình 2. Mối quan hệ hiệu năng IE theo λ theo số lượng module nhớ M

Hình 3. Nguyên lý hoạt động của luồng dữ liệu bộ nhớ

I(1) VD (9)

VD (10)

VD (11)

VD (12)

VD (13)

VD (14)

VD (15)

VD (16)

VD _(1)

VD _(2)

VD _(3)

VD _(4)

VD _(5)

VD _(6)

VD _7)

VD _(8)

a)

VD(1)

VD (2)

VD (3)

VD (4)

VD (5)

VD (6)

VD (7)

VD (8)

D

D

D

D

D

D

D

D

D

D

D

D

VD(13) VD(14) VD(15) VD(16) b)

8 tầng pipline

Cho luồng dữ liệu

c)

t

Chu kỳ bộ

nhớ

Chu kỳ dữ liệu Do vec tor này

chỉ có có 6 phần

tử thay vì 8

8 dữ liệu đƣợc

đọc vào CPU

8 dữ liệu tiếp đƣợc đọc, nhƣng chỉ có 6 dữ liệu

thực hiện do vec tor này

chỉ có 6 phần tử

8 dữ liệu ở vùng địa chỉ

mới đƣợc đọc


12

Hình 4. Nguyên lý hoạt động của luồng lệnh

Hình 5. Mối quan hệ hiệu năng EM theo λ theo số lượng module nhớ M

Bảng 1. λ =0,02

M 06 08 10 12 14 16 18 20 22

IEm theo mô hình [1] 5,71 7,46 9,15 10,76 12,32 13,81 15,24 16,62 17,94

Mô hình đề xuất 5,85 7,73 9,57 11,38 13,16 14,91 16,62 18,31 19,97

Bảng 2. λ =0,5

M 06 08 10 12 14 16 18 20 22

IEm theo mô hình [1] 1,94 1,98 2,08 2,08 2,08 2,08 2,08 2,08 2,08

EM theo mô hình đề xuất 3,47 4,49 5,50 6,50 7,50 8,50 9,50 10,50 11,50

Đối với luồng lệnh, tại thời điểm bắt đầu một chu kỳ lệnh, bộ quét trỏ tới n lệnh liên tiếp kể từ địa

chỉ bộ đếm lệnh hiện tại. Do đó n module nhớ sẽ bận trong chu kỳ này.

I(1)

I(2)

I(3)

I(4)

I(5)

I(6)

I(7)

I(8)

I(1) I(9)

I(10)

I(11)

I(12)

I(13)

I(14)

I(15)

I(16)

I_(1)

I_(2)

I_(3)

I_(4)

I_(5)

I_(6)

I_7)

I_(8)

IF

D

DF

E

IF

D

DF

E

IF

D

DF

E

IF

D

DF

E

I(13) I(14) I(15) I(16)

t

Chu kỳ bộ

nhớ

Chu kỳ CPU Lệnh rẽ nhánh làm 2 lệnh cuối của chu kỳ

này bị bỏ qua

8 lệnh đƣợc đọc

và giải mã

8 lệnh tiếp đƣợc đọc,

nhƣng chỉ có 6 lệnh thực hiện. Trong đó lệnh thứ 6

(I15) là lệnh rẽ nhánh

8 lệnh ở vùng địa chỉ mới

đƣợc đọc và giải mã

a)

b)

c)


13

Nếu một lệnh rẽ nhánh đƣợc giải mã trong

chu kỳ dữ liệu tiếp theo, thì n lệnh cho chu kỳ

lệnh tiếp theo sẽ đƣợc bắt đầu từ địa chỉ của

lệnh rẽ nhánh đó. Đối với hàng chứa lệnh, nếu

coi λ là xác suất để một lệnh là rẽ nhánh thì

hiển nhiên tất cả các lệnh đọc đƣợc sau lệnh

rẽ nhánh của chu kỳ lệnh này sẽ không đƣợc

giải mã (hình 4).

Mô hình đề xuất sẽ là tổng của hiệu năng

luồng tham chiếu lệnh IEM và luồng tham

chiếu dữ liệu DEM trong kiến trúc Harvard và

đƣợc xác định:

EM =IEM +DEM (4)

Trong đó, DEM =M nhƣ đã phân tích còn IEM

đƣợc xác định nhƣ nguyên lý tính xác suất

thông thƣờng. Cho rằng xác suất để k trong số

n lệnh đƣợc giải mã tƣơng đƣơng k-1 lệnh

trƣớc đó không phải lệnh rẽ nhánh và lệnh thứ

k là lệnh rẽ nhánh sẽ là:

P(k)=(1- λ)1k λ ; 1<k<n, nghĩa là cho toàn

chuỗi lệnh n thì xác suất đó sẽ là P(n)=(1-

λ)1n

Từ đó ta tính đƣợc

IEn =n

1k

)k(kP = λ +2p (1- λ) + 3p (1-

λ)2

+…+ n(1- λ)1n và cũng bằng

n)1(1

Từ đó, hiệu năng toàn phần sẽ là:

EM = IEM +DEM =

M

k

kkP1

)( + M (5)

Khảo sát mô hình (5) thu đƣợc một tập hợp

giá trị EM hợp giá trị khi cho λ và M biến

thiên trong miền giá trị thực tiễn mà các hệ đa

CPU chuyên dụng hay sử dụng.

Lập bảng so sánh mối quan hệ hiệu năng EM

theo số lƣợng module nhớ M khi λ=0,02 và

λ=0,5, thể hiện ở bảng 1 và bảng 2.

Rõ ràng, trong tất cả các trƣờng hợp khi có

cùng giá trị λ và M thì hiệu năng EM của mô

hình đề xuất đều lớn hơn hiệu năng IEm của

mô hình cũ khi mô hình đề xuất thành công

trong việc vector hóa cơ sở dữ liệu chứa trong

bộ nhớ C-access.

KẾT LUẬN

Với mô hình đề xuất, hiệu năng tổng của các

hệ xử lý song song đa CPU chuyên dụng tăng

lên đáng kể, đặc biệt khi số lƣợng các module

nhớ M lớn và sác xuất gặp lệnh rẽ nhánh λ

thấp. Điều này là phù hợp với các hệ xử lý

chuyên dụng khi mà cơ sở dữ liệu đƣợc vector

hóa dễ dàng với cấu trúc xác định trƣớc. Khi

đó chỉ cần tổ chức bộ nhớ song song kiểu C-

access với số lƣợng đúng bằng kích thƣớc của

dữ liệu vector thì hiệu năng truy cập đối với dữ

liệu loại này đạt xấp xỉ 100%.

Đối với truy cập vào vùng chứa lệnh, thuật

toán cho các hệ chuyên dụng thƣờng hạn chế

các lệnh ngắt (đặc biệt các lệnh ngắt cứng) để

tránh việc dừng đột đột ngột một tiến trình

nào đó đang xử lý, nên xác suất gặp lệnh rẽ

nhánh λ thấp. Vì vậy các đƣờng đặc tuyến của

hình 5 thƣờng là ở phía trên nên hiệu năng

của IE là khá cao.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Minh Ngọc, Đỗ Xuân Tiến, Vũ Hoàng

Gia.Về Thông lƣợng trung bình của hệ lƣu trữ

song song. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật,

HVKTQS số 115, II-2006.

2. Hellerman, H., and Smith, H. J Throughput

Analysis of some Idealized Input, Output, and

Compute Overlap Configurations.” Computing

Surreys, 2, June 1980, pp. 111-118.

3. M. V. Wilkes. Slave memories and dynamic storage

allocation. IEEE Transactions Electronic Computers

Vol EC-14. No 2 April 2005.

4. Васильев А.Е., До Суан Тьен, Кабесас Д., Садин

Я.Д., Донцова А.В. Методологические аспекты и

инструментальные средства

автоматизированного Информатика.

Телекоммуникации. Управление. Номер 6(169)

2013 г.Стр. 123-134.

5. Бородин, А.М. Сравнительный анализ

возможностей и скорости обработки многомерных

данных программными средствами бизнес-

аналитики на основе индексирующих структур

основной памяти [Текст]/А.М. Бородин, С.В.

Телекоммуникации, Управление.–2010.– 1.– С.

99–102.


14

SUMMARY

TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF SINGLE CPU SYSTEM

IN THE PARALLEL MULTI-CPU SYSTEM

Pham Xuan Bach1, Do Xuan Tien

2, Chu Duc Toan

3*

1Nam Dinh University of Technology Education,

2Academy of Technology and Military, 3Electric Power University

The specialized parallel multi-CPU systems, so should be good decompose then the single-CPU

processors will undertake the majority of a time working system, meaning that the system

efficiency will depend primarily on the efficiency of single CPU systems. The organization of our

memory plays a crucial role in the efficiency of the all system. This paper build a parallel memory

architecture and method of vector database organization significantly improve efficiency for

parallel memory architecture. When surveying system according to this model, we obtained

quantitative relation to architectural parameters, created a efficient model of the specialized

parallel multi-CPU systems, the result emulation cho precision best.

Key words: The specialized parallel multi-CPU systems; efficiency; parallel memory; data

stream; computational speed


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Huy Hoàng – Học viện Kỹ thuật Quân sự


Đào Văn Hiệp và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 15 - 21

15

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG HỆ SUY LUẬN NƠRON - MỜ

TRONG QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM

Đào Văn Hiệp1*

, Phan Hùng Dũng2, Phạm Cƣờng

2

1Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2Trường Cao đẳng Cơ khí - Luyện kim

TÓM TẮT Bài báo trình bày ý tƣởng về một công cụ DoE-ANFIS, áp dụng ANFIS vào quy hoạch thực

nghiệm. Đó là kết hợp giữa mảng trực giao toàn phần truyền thống và kỹ thuật tính toán mềm. Một

nghiên cứu thực nghiệm với nguyên công tiện thông thƣờng đã chứng tỏ độ chính xác của DoE-

ANFIS có phần khá hơn so với phƣơng pháp bề mặt đáp ứng truyền thống. Tuy nhiên hiệu quả

chính của phƣơng pháp này mong đợi trong các trƣờng hợp hệ phi tuyến, nhiều đầu vào, nhiều đầu

ra với dữ liệu rời rạc, bị nhiễu.

Từ khóa: quy hoạch thực nghiệm, hệ suy luận nơ ron mờ thích nghi, mảng trực giao.

Bảng chữ viết tắt và thuật ngữ

Chữ tắt Giải thích

ANFIS Adaptive Neural Fuzzy Inference

System - hệ suy luận nơ ron mờ

thích nghi

ANN Artificial Neural Network - mạng

nơ ron nhân tạo

DoE Design of Experiment - QHTN

FL Fuzzy Logic - logic mờ

MR Multiple Regression: hồi quy

nhiều yếu tố (đa biến)

OA Orthogonal Array - mảng trực

giao

QHTN Quy hoạch thực nghiệm

RSM Response Surface Method -

phƣơng pháp mặt đáp ứng

TTNT Trí tuệ nhân tạo

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Giám sát quá trình công nghệ (sau đây gọi tắt

là "quá trình") bao gồm việc thu thập, phân

tích thông tin về quá trình, ra quyết định về

điều khiển quá trình (điều chỉnh các thông số

công nghệ, kể cả dừng hay tiếp tục quá trình)

đảm bảo quá trình xảy ra đúng với yêu cầu

định trƣớc. Công nghệ là một khoa học, dựa

trên những quy luật tự nhiên và khách quan,

đồng thời là một nghệ thuật, phụ thuộc vào kỹ

năng, kinh nghiệm, bí quyết của các nhà công

nghệ, cán bộ quản trị, ngƣời thợ gia công.

Thực chất, hệ thống các bảng tra trong các sổ

tay công nghệ, các công thức thực nghiệm,

dựa vào đó ngƣời ta tính toán hay tối ƣu hóa

quá trình, các mô hình kiểm tra và đánh giá


chất lƣợng,... đều dựa vào kinh nghiệm hay

các nghiên cứu thực nghiệm. Điều đó lý giải,

vì sao các phƣơng pháp quy hoạch thực

nghiệm (QHTN) truyền thống, trong tiếng

Anh gọi là "Design of Experiments (DoE)",

đều dựa trên lý thuyết thống kê.

Các phƣơng pháp QHTN truyền thống có ƣu

điểm, là dựa trên nền tảng lý thuyết toán học

chặt chẽ và đƣa ra các mô hình toán học

tƣờng minh. Các phƣơng pháp tính toán với

các mô hình toán học đƣợc gọi là tính toán

cứng (Hard Computing). Đƣợc dùng nhiều

trong số đó là phƣơng pháp Taguchi để tối ƣu

hóa quá trình công nghệ 0; phƣơng pháp hồi

quy nhiều yếu tố (Multiple Regression - MR),

phƣơng pháp mặt đáp ứng (Response Surface

Method - RSM) để phân tích số liệu thực

nghiệm,... Các phƣơng pháp trên đều dựa trên

mảng trực giao nhiều yếu tố (Factorial

Orthogonal Array- OA) nên kế thừa đƣợc các

ƣu điểm cơ bản của nó, là cần số thí nghiệm ít

mà vẫn đảm bảo đƣợc tính đại diện và tính

khách quan của dữ liệu 0. Tuy nhiên QHTN

truyền thống có những nhƣợc điểm: (1) các

mô hình toán học đƣợc thiết lập trên sở các số

liệu thực nghiệm, không phản ánh đúng bản

chất vật lý của quá trình, không chính xác và

khách quan nhƣ mong đợi. (2) quá trình xử lý

phức tạp, lƣợng tính toán nhiều, không thích

hợp với hệ dữ liệu lớn, nhiều đầu vào, nhiều

đầu ra, đƣợc mô tả bằng hệ nhiều phƣơng

trình phi tuyến, nhiều biến.


16

Các phƣơng pháp trí tuệ nhân tạo (TTNT),

còn gọi là tính toán mềm (Soft Computing),

không dựa trên mô hình vật lý hay toán học

giải tích, thống kê mà dựa trên bộ dữ liệu thu

nhận từ quá trình, đặc biệt phù hợp với các hệ

phi tuyến, rời rạc, nhiều đầu vào, nhiều đầu ra

0. Chúng đƣợc sử dụng rộng rãi trong giám

sát và điều khiển quá trình 0, 0, 0. Tuy nhiên,

từng phƣơng pháp lại có nhƣợc điểm. Ví dụ,

mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural

Network - ANN) đòi hỏi bộ dữ liệu lớn để

huấn luyện, logic mờ (Fuzzy Logic - FL) đòi

hỏi hiểu biết nhất định về quá trình; cấu trúc

và các thông số của mô hình ít nhiều mang

tính chủ quan.

Trong các năm gần đây, chúng tôi đã dành sự

quan tâm đặc biệt đến việc ứng dụng các

phƣơng pháp QHTN truyền thống và TTNT

trong thiết kế, giám sát và điều khiển quá

trình gia công 0, 0, 0. Từ đó, nảy ra ý tƣởng

kết hợp các phƣơng pháp "truyền thống và

hiện đại" để chúng bổ sung cho nhau. Một

trong những thử nghiệm theo hƣớng đó là

phối hợp QHTN với nơ ron mờ để tạo ra một

công cụ, gọi là QHTN nơ ron mờ (DoE-

ANFIS). Bài báo này nhằm trình bày và trao đổi

những thử nghiệm ban đầu về công cụ nói trên.

GIỚI THIỆU VỀ PHƢƠNG PHÁP

Để làm rõ hơn bản chất của phƣơng pháp, sau

đây xin trình bày khái quát về các phƣơng

pháp liên quan.

Các phƣơng pháp QHTN truyền thống

Mô hình thực nghiệm nhiều yếu tố (Factorial

Model) do Fisher đề xuất vào năm 1926, đƣợc

Plackett và Burman (1946) góp nhiều công

phát triển 0. Trong mô hình này, ảnh hƣởng

của các biến (hay yếu tố - Factor) đến đầu ra

đƣợc phân theo các mức.

Giả sử mô hình có k yếu tố (biến) độc lập.

Giá trị của các biến đƣợc phân thành L mức

(Level). Số thí nghiệm cần cho toàn bộ các giá

trị trong tất cả các vùng sẽ là Lk. Mô hình đòi

hỏi đủ Lk thí nghiệm đƣợc gọi là mô hình thực

nghiệm toàn phần (Full Factorial Model).

Bảng 1 thể hiện mô hình 3 yếu tố (x1, x2, x3),

2 mức (L=2). Mức cao đƣợc thể hiện bằng

biến không thứ nguyên (+1), mức thấp bằng

(-1). Số thí nghiệm cần thiết là 23 = 8. Mô

hình đƣợc gọi là "toàn phần", vì ngoài 3 yếu

tác động độc lập (x1, x2, x3), còn tính đến 3

tác động chéo của từng cặp biến (x12, x13, x23)

và 1 tác động chéo của 3 biến (x123). Các hệ

số trong bảng 1 hình thành một mảng, đƣợc

gọi là mảng trực giao (Orthogonal Array -

OA). Cột cuối cùng (y) là giá trị đo của đại

lƣợng ra, còn đƣợc gọi là đích.

Bảng 1: Mô hình thực nghiệm toàn phần 23

Dựa trên OA, có nhiều phƣơng pháp QHTN

đƣợc xây dựng, ví dụ phƣơng pháp Taguchi

tối ƣu hóa quá trình công nghệ, phƣơng pháp

hồi quy nhiều yếu tố (MR) hay phƣơng pháp

mặt đáp ứng (RSM).

Phƣơng pháp hồi quy đƣợc dùng để thiết lập

các công thức thực nghiệm, dạng n n

0 j j iu j u 12...n 1 2 n

j 1 j 1

y' b b x k x x ... b x x ...x (1)

Ký hiệu B là vector các hệ số: B = [b0, b1,...,

bn]T; A - ma trận các hệ số của OA; Y- vector

các kết quả đo Y = [y1,..., yn]T, ta có công thức

tính các hệ số

T 1 TB ( A A) A Y (2)

Nhiệm vụ là tìm ma trận hệ số B. Vì A là ma

trận trực giao nên ATA là ma trận chéo, có các

phần tử trên đƣờng chéo chính là n, và (ATA)

-1

cũng là ma trận chéo, có các phần tử trên

đƣờng chéo chính là 1/n (n là số thí nghiệm).

Vậy (2) trở thành

ThÝ nghiÖm x0 x1 x2 x3 x12 x23 x13 x123 y

1 +1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 -1 5.075

2 +1 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 4.787

3 +1 -1 +1 -1 -1 -1 +1 +1 4.700

4 +1 -1 +1 +1 -1 +1 -1 -1 2.996

5 +1 +1 -1 -1 -1 +1 -1 +1 4.094

6 +1 +1 -1 +1 -1 -1 +1 -1 3.912

7 +1 +1 +1 -1 +1 -1 -1 -1 1.946

8 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 0.693

n

0i in i 1

0i i

i 1n

n

1i i1i i i 1

i 1

nn

ki iki ii 1

i 1

a y

a y n1 / n 0 0

a ya y0 1 / n 0

Bn

0 0 1 / n

a ya y

n


17

Phƣơng pháp mặt đáp ứng (RSM) cũng nhằm

xác định ma trận hệ số B nhƣ phƣơng pháp

hồi quy (2), nhƣng cực tiểu hóa sai số giữa

đáp ứng và đích bằng thuật toán mặt đáp ứng.

Mặt đáp ứng đƣợc minh họa trong H.1 Mỗi

biến đƣợc phân thành các mức, hình thành

mặt đáp ứng tƣơng tự mặt đồng mức trên bản

đồ địa hình. Tối ƣu hóa là tìm đƣờng dốc nhất

từ mức ban đầu (x10, x2

0) đến đỉnh - nghiệm

tối ƣu (x1*, x2

*). Tƣơng ứng với đƣờng dốc

nhất, quãng đƣờng (và thời gian) đi đến

nghiệm tối ƣu nhỏ nhất.

Sau rất nhiều thử nghiệm, chúng tôi thấy

phƣơng pháp hồi quy và phƣơng pháp mặt

đáp ứng luôn cho kết quả giống nhau.

Hình 1: Khái niệm mặt đáp ứng (RS)

Phƣơng pháp suy luận nơ ron mờ

Mạng nơ ron nhân tạo (Artificial Neural

Network - ANN) xuất phát từ sự bắt chước

cấu trúc và cơ chế xử lý thông tin của não

ngƣời. Cấu trúc của ANN đƣợc xác định

(thiết kế) trƣớc, nhƣng các thông số của nó

thay đổi trong quá trình học.

ANN xử lý nhanh, không "ngại" dữ liệu rời

rạc, phi tuyến, nhiều đầu vào, nhiều đầu ra,...

thƣờng gặp trong nghiên cứu quá trình công

nghệ. Đặc sắc của ANN là có khả năng học

để tạo ra và bổ sung tri thức.

Khác với ANN, logic mờ không bắt chƣớc

cấu trúc và cơ chế xử lý thông tin mà bắt

chước cách tư duy của ngƣời. Hệ mờ có các

đặc tính cơ bản nhƣ sau:

- Không đòi hỏi thông tin vào chính xác (dạng mờ).

- Có thể nhận nhiều luồng thông tin (đầu vào)

đồng thời.

- Suy luận linh hoạt, theo các mệnh đề logic

"Nếu .... thì ..." (If ... Then ...).

- Ra quyết định tƣờng minh.

Với FL, các dữ liệu đầu vào không rõ ràng

đƣợc phân tích theo các quy tắc tƣ duy logic

kiểu ngôn ngữ (không cần mô hình toán học),

cho ra quyết định dứt khoát.

Hệ ANFIS kết hợp ANN với FL có khả năng

học nhƣ ANN, đồng thời tƣ duy logic linh

hoạt nhƣ FL. Trong quá trình học của ANFIS,

ANN hiệu chỉnh thông số cho FL.

Phƣơng pháp QHTN nơ ron mờ

Phối hợp OA với ANFIS nhằm phát huy ƣu

điểm, khắc phục nhƣợc điểm của từng

phƣơng pháp:

- OA cho phép tính đến tác động đồng thời

của các yếu tố đầu vào (Factor), kể cả tƣơng

tác chéo giữa chúng đến đáp ứng (đầu ra),

nhƣng yêu cầu số thí nghiệm ít.

- ANFIS có khả năng học, tự động xác định cấu

trúc, tham số của hệ suy luận mờ, phù hợp đặc

điểm phi tuyến, rời rạc của dữ liệu vào.

Tóm lại, DoE-ANFIS dùng QHTN kiểu OA,

nhƣng xử lý kiểu ANFIS, phù hợp với các hệ

phi tuyến, rời rạc, nhiều đầu vào, nhiều đầu ra

với số thí nghiệm ít nhất.

NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Nghiên cứu thực nghiệm nhằm đánh giá độ

chính xác của phƣơng pháp đề xuất (DoE-

ANFIS) bằng cách so sánh sai số của nó với

phƣơng pháp DoE truyền thống (RSM). Các

bƣớc thực nghiệm nhƣ sau:

1. Lập QHTN: xác định số thí nghiệm cần

thiết và bộ yếu tố đầu vào;

2. Làm thí nghiệm: đo giá trị đáp ứng dùng

làm dữ liệu mẫu cho MR hoặc RSM và để

huấn luyện cho ANFIS.

3. Tạo mô hình hồi quy: xác định các hệ số

hồi quy trong (1) bằng phƣơng pháp MR hoặc

RSM, từ đó tính y' và sai số.

n

1

y y'1SS(%) 100

n y (3)


18

4. Tạo và huấn luyện ANFIS, dùng ANFIS

tính lại y' và sai số theo (3).

5. So sánh kết quả của bƣớc 3 và 4.

Đặt bài toán thử nghiệm

Ta khảo sát bài toán điển hình trong công

nghệ: ảnh hƣởng của chế độ cắt, gồm tốc độ

cắt v (m/ph), lƣợng chạy dao f (mm/v) và

chiều sâu cắt d (mm) đến lực cắt (ở đây là lực

dọc trục Fz) khi tiện. Bài toán có 3 yếu tố đầu

vào: v, f, d và 1 đáp ứng: y = Fz.

Điều kiện thí nghiệm

- Máy: máy tiện CNC kiểu Concept Turn 250,

hãng EMCO (CH Áo): Dmax = 85mm; S =

60÷6300 v/ph; fmax = 15 m/ph.

- Thiết bị đo lực: 9257BA, Kistler (Thụy Sĩ):

giới hạn đo Fx, Fy = -5÷5 kN; Fz = -5÷10

kN; độ nhạy: 5 mV/N; độ tuyến tính: <±1%

FSO.

- Vật liệu gia công C45, dao thép gió.

Bảng 2: Dữ liệu thí nghiệm

v(m/p) f(mm/v) d(mm) Fz(N)

1 25 0,15 0,5 29,84

2 25 0,15 1 27,72

3 25 0,15 1,5 41,28

4 25 0,3 0,5 35,40

5 25 0,3 1 52,90

23 65 0,3 1 125,16

24 65 0,3 1,5 143,96

25 65 0,45 0,5 115,68

26 65 0,45 1 159,10

27 65 0,45 1,5 183,96

ThÝ nghiÖmChÕ ®é c¾t §o

Các bước giải

Bƣớc 1- Lập QHTN: Để tạo bộ dữ liệu thực

nghiệm, tiến hành 27 thí nghiệm, mỗi thí

nghiệm đo 3 lần Fz, lấy giá trị trung bình. Số

liệu thu đƣợc trong bảng 2 (đã cắt một số

hàng cho gọn).

ANN đòi hỏi bộ dữ liệu rất lớn (>30) để huấn

luyện. Tuy nhiên, để xem với số thí nghiệm ít

nhất, ANFIS có xử lý đƣợc chính xác không,

ở đây chỉ dùng số thí nghiệm tối thiểu OA23 =

8 nhƣ bảng 1, trong đó +1 ứng với xmax; -1

ứng với xmin; x = (v,f,d).

Bƣớc 2- Làm thí nghiệm: Làm 8 thí nghiệm,

đo 3 lần Fz, lấy giá trị trung bình, đƣợc bộ dữ

liệu nhƣ bảng 3.

Bảng 3: Mô hình OA23

v(m/p) f(mm/v) d(mm) Fz(N)

1 25 0,15 0,5 29,84

2 25 0,15 1,5 41,28

3 25 0,45 0,5 54,68

4 25 0,45 1,5 86,32

5 65 0,15 0,5 57,70

6 65 0,15 1,5 87,02

7 65 0,45 0,5 115,68

8 65 0,45 1,5 183,96

ThÝ nghiÖmChÕ ®é c¾t §o

Chú ý rằng các cột tác động chéo (x12, x13,

x23) nhƣ trong bảng 1 chỉ cần cho DoE, không

cần cho ANFIS.

Bƣớc 3- Tạo mô hình hồi quy: Dùng RSM,

lập m.file (Matlab), thực hiện các thao tác cơ

bản sau:

- Tạo ma trận số đo (nhập trực tiếp hoặc đọc

từ file dữ liệu ngoài) của các yếu tố đầu vào X

và của đáp ứng Y (xem bảng 3):

X = 25 0.15 0.50

25 0.15 1.50

25 0.45 0.50

25 0.45 1.50

65 0.15 0.50

65 0.15 1.50

65 0.45 0.50

65 0.45 1.50

Y = [29.84 41.28 54.68 86.32 ...

57.70 87.02 115.68 183.96]'

- Khởi động RSM bằng lệnh

rstool(X,Y,'interaction')

Nhận đƣợc các hệ số

B = 33.4550 -0.2930 -70.7167

-25.0775 3.5433 0.6815 98.6000

Với các hệ số trên và dữ liệu thử nghiệm gốc

(bảng 2), tính đƣợc F'z trong cột Fz tính/RSM

của bảng 4. Sai số trung bình đƣợc tính theo

(3): SS% = 6,442.

Bƣớc 4- Xử lý với ANFIS: Với bộ dữ liệu vào

X và ra Y nhƣ trong bƣớc 3, lập m.file thực

hiện các thao tác cơ bản sau:

- Tạo, huấn luyện ANFIS với tên fisF, huấn

luyện (Train) theo dữ liệu trFz (bảng 3);


19

kiểm tra (Check) theo dữ liệu chkFz, (bảng

2); ghi ra sai số huấn luyện vào biến error,

sai số kiểm tra vào biến chkErr:

[fisF,error,stepsize,chkFis,chkErr

]=anfis(trFz,numMF,[],[],chkFz,[])

Với FIS đƣợc tạo có tên fisF, dùng dữ liệu

thử nghiệm (bảng 2), với tên I_c, tính F'z

nhờ lệnh

out_F1=evalfis(I_c,fisF)

Kết quả đƣợc ghi trong cột Fz tính/ANFIS

của bảng 4. Sai số trung bình theo (3) đƣợc

tính SS% = chkErr = 6,322.

Bƣớc 5- Đánh giá kết quả: So sánh kết quả

tính toán theo RSM (bƣớc 3) và theo ANFIS

(bƣớc 4), ta nhận thấy với cùng dữ liệu mẫu

(bảng 3) và dữ liệu kiểm tra (bảng 2) ANFIS

phạm phải sai số 6,322%, nhỏ hơn sai số của

RSM (6,442%). Ngoài ra, nhìn hàng cuối của

bảng 4 ta còn thấy sai số cực đại của ANFIS

cũng nhỏ hơn của RSM (27,925% so với

28,283%).

Bảng 4: Đánh giá RSM và ANFIS

v(m/p) f(mm/v) d(mm) Fz(N) RSM ANFIS RSM ANFIS

1 25 0,15 0,5 29,84 32,19 29,84 7,859 0,000

2 25 0,15 1 27,72 35,56 35,46 28,283 27,925

3 25 0,15 1,5 41,28 38,94 41,28 5,681 0,000

4 25 0,3 0,5 35,40 42,26 42,78 19,379 20,860

5 25 0,3 1 52,90 53,03 53,58 0,246 1,288

23 65 0,3 1 125,16 111,09 112,35 11,242 10,232

24 65 0,3 1,5 143,96 135,49 137,54 5,884 4,457

25 65 0,45 0,5 115,68 118,03 115,68 2,027 0,000

26 65 0,45 1 159,10 149,82 149,30 5,833 6,159

27 65 0,45 1,5 183,96 181,62 183,96 1,275 0,000

b0 b1 b2 b3 b12 HÖ sè Tr. b×nh 6,422 6,322

33,46 -0,29 -70,72 -25,08 3,54 Fz Max 28,283 27,925

Th.ngChÕ ®é c¾t §o Fz tÝnh Sai sè (%)

Thảo luận bổ sung về ANFIS

Đến đây, các bƣớc cơ bản của việc thử

nghiệm ANFIS đã hoàn tất và đã có kết luận.

Tuy nhiên, để giúp bạn đọc nào chƣa quen

với ANFIS hiểu thêm về nó, xin có vài bổ

sung về chức năng và giao diện.

Trƣớc hết, xin nhắc lại là ANFIS tạo ra hệ suy

luận mờ (FIS) theo cấu trúc (các biến vào, ra

và số hàm thuộc tƣơng ứng) do ngƣời dùng

xác định. Giá trị các hàm thuộc của FIS đƣợc

ANN xác định (tối ƣu hóa) trong quá trình

học sao sai số giữa đáp ứng (ra), ở đây là giá

trị tính (F'z) và giá trị đo (Fz) nhỏ nhất.

Phƣơng pháp học có thể là lan truyền ngƣợc

(Back-propagation) hoặc kết hợp lan truyền

ngƣợc với phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu

(Hybrid).

Cấu trúc của ANN nhƣ trong H.2: lớp vào (Input Layer) có 3 nơ ron ứng với 3 yếu tố

vào (v, f, d); 2 lớp ẩn (Hidden Layer). Lớp vào có 6 nơ ron, ứng với 6 hàm thuộc đầu vào của FIS. Lớp ẩn có 8 nơ ron ứng với 8 hàm thuộc đầu ra. Lớp ra (Output Layer) có 1 nơ ron, ứng với đầu ra của FIS.

Hình 2: Cấu trúc của ANN trong ANFIS

Cấu trúc của FIS (đƣợc tạo ra và tối ƣu hóa

tham số nhờ ANN) nhƣ trong H.3, thể hiện 3

đầu vào, 1 đầu ra, trong đó mỗi đầu vào có 2

hàm thuộc tƣơng ứng với các mức (Level)

của DoE. Đầu ra có 8 hàm thuộc tƣơng ứng

với 8 giá trị thực nghiệm. Bằng cách nhập

trực tiếp giá trị vào cửa sổ hoặc dùng chuột di

chuyển các vạch thẳng đứng, có thể đƣa bộ

giá trị v, f, d bất kỳ (nằm trong miền giới hạn)

để nhận kết quả, là giá trị Fz tƣơng ứng.

Ví dụ trong hình 3: với v = 45 (m/p), f = 0,3

(mm/v), d = 1 (mm), nhận đƣợc Fz = 87,1 (N).

Hình 3: Cấu trúc của FIS


20

H.4 là dạng hiển thị bề mặt 3D, cho phép

quan sát tổng thể quan hệ giữa đầu ra (Fz) và

từng cặp đầu vào (v, f, d).

Hình 4: Biểu diễn bề mặt 3D

KẾT LUẬN

Bài báo đã trình bày một cách hệ thống về ý

tƣởng, phƣơng pháp tạo lập và thử nghiệm

công cụ QHTN nơ ron mờ DoE-ANFIS, hệ

lai giữa QHTN truyền thống và hệ suy luận

nơ ron mờ ANFIS. Kết quả thử nghiệm cho

thấy DoE-ANFIS đạt đƣợc độ chính xác hơn

phƣơng pháp RSM và MR. Sự chênh lệch này

không lớn nhƣng ít ra cũng có thể yên tâm về

độ chính xác và tin cậy của công cụ mới.

Căn cứ vào kết quả thử nghiệm, có tham khảo

các kết luận công bố trong các tài liệu, có thể

kết luận về DoE-ANFIS nhƣ sau:

- Chính xác không kém DoE truyền thống,

nhƣng lại "không ngại" dữ liệu rời rạc, phi

tuyến, phức tạp, nhiều đầu vào, nhiều đầu ra

nhƣ DoE truyền thống.

- Dùng số thí nghiệm nhỏ nhất, chỉ bằng DoE

truyền thống, tránh đƣợc nhƣợc điểm của

ANN. Nhờ vậy, giảm số lƣợng, thời gian, chi

phí cho thí nghiệm.

- Các thông số đƣợc tối ƣu hóa nhờ ANN,

tránh đƣợc tính chủ quan của FL.

Ngoài ra ANFIS đƣợc hỗ trợ bởi Matlab, dễ

sử dụng, giao diện trực quan, dễ dàng nối

ghép vào các hệ điều khiển. Điều này quan

trọng nhƣng không thuộc phạm vi bài viết này

nên xin dành thảo luận vào dịp khác.

Xin nói thêm rằng, các phƣơng pháp đƣợc

đƣa ra so sánh đều là phƣơng pháp gần đúng,

mỗi phƣơng pháp có ƣu thế trong điều kiện

ứng dụng nhất định, nên không thể nói chung

rằng phƣơng pháp nào chính xác hơn hoặc tốt

hơn. Ví dụ RSM và MR là các công cụ giải

tích - thống kê nên sẽ chính xác khi dữ liệu ổn

định, thể hiện rõ nét quy luật toán học nào đó

và ngƣời dùng phải nhận dạng đƣợc đúng quy

luật. Các công cụ tính toán mềm (ANN, FL,

ANFIS) có ƣu thế với các dữ liệu rời rạc, quy

luật không rõ ràng, có nhiễu,... Việc chọn

đúng công cụ phụ thuộc vào kinh nghiệm của

ngƣời dùng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Đào Văn Hiệp: Nghiên cứu ứng dụng điều khiển

thích nghi để nâng cao hiệu quả gia công trên máy

công cụ điều khiển số, Báo cáo tổng kết đề tài cấp

Bộ Quốc phòng, năm 2003.

2. Đào Văn Hiệp: Nghiên cứu ứng dụng lý thuyết

tập mờ vào tự động hóa thiết kế quy trình công

nghệ chế tạo chi tiết vũ khí, Báo cáo tổng kết đề

tài Học viện KTQS, năm 2006.

3. Đào Văn Hiệp, Phạm Vũ Dũng: Giám sát mòn

của đá mài có ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo, Kỷ

yếu hội nghị toàn quốc lần thứ 2 về điều khiển

(VCCA-2013).

4. Nguyễn Minh Tuyển: Quy hoạch thực nghiệm,

Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội 2005.

5. L. Wang, R. X. Gao: Condition Monitoring and

Control for Intelligent Machining, Springer, 2006.

6. W. H. Yang, Y. S. Tarng: Design Optimization

of Cutting Parameters for Turning Operations

Based on Taguchi Methode, Journal of Materials

Processing Technology 84 (1998) p. 122-129.

7. R. Teti, et al: Advanced Monitoring of Machine

Operations, CIRP Annals - Manufacturing

Technology 59 (2010) 717-739.

8. Parakash M. Dixit, Uday S. Dixit: Modeling of

Metal Forming and Machining Process by Finite

Element and Soft Computing Methods, Springer,

2008.

3040

5060

0.2

0.3

0.4

40

60

80

100

120

140

Speed (m/ph)Feed (mm/vg)

Fz (

N)


21

SUMMARY

APPLICATION OF ANFIS IN DESIGN OF EXPERIMENTS

Dao Van Hiep

1*, Phan Hung Dung

2, Pham Cuong

2

1Le Quy Don University, 2College of Mechanics and Metallurgy

In this paper, the idea of a hybrid DoE-ANFIS tool based on the application of ANFIS in Design

of Experiments is introduced. This is a combination between the traditional Full Factorial

Orthogonal Array (OA) and a soft computing technique. An experiment carried out on a

conventional turning operation shows that the accuracy of the proposed DoE-ANFIS tool is better

than the traditional Response Surface Method. Nevertheless, the main effectiveness of this method

is awaited to be revealed in the cases of non-linear MIMO systems with discrete, noisy data.

Key words: Design of Experiment, ANFIS, Orthogonal Array.


Phản biện khoa học: PGS.TS Trần Đức Tăng – Học viện Kỹ thuật Quân sự - ĐHTN



22

Lê Hữu Thiềng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 23 - 26

23

NGHIÊN CỨU HOẠT TÍNH SINH HỌC PHỨC CHẤT

TẠO BỞI TECBI, DYSPROSI VỚI L – HISTIDIN

Lê Hữu Thiềng*, Đỗ Thị Hoa, Phạm Thị Thanh Thủy

Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo này thông báo kết quả khảo sát ảnh hƣởng của phức Tb(His)3Cl3.8H2O đến sự phát triển

mầm của hạt lạc và phức Dy(His)3Cl3.8H2O đến sự phát triển mầm của hạt đỗ xanh. Kết quả thực

nghiệm cho thấy trong khoảng nồng độ từ 30 ÷ 240 ppm: phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O ức chế sự

phát triển mầm của hạt lạc, sự ức chế tăng theo nồng độ, thể hiện rõ ở nồng độ 120 ppm và phức

chất có tác dụng ức chế kém hơn phối tử, tốt hơn ion kim loại. Phức chất làm tăng hàm lƣợng

protein và các enzym proteaza, lipaza trong mầm hạt. Protein và các enzym này tăng theo nồng độ

của phức chất. Phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O có tác dụng ức chế sự phát triển mầm của hạt đỗ

xanh, sự ức chế tăng theo nồng độ và thể hiện rõ ở nồng độ 60 ppm. Phức chất làm tăng hàm

lƣợng protein, proteaza,α – amilaza. Protein và các enzym này tăng theo nồng độ của phức chất. Từ khóa: Phức chất, Tecbi, Dysprosi, histidin, hoạt tính sinh học.

MỞ ĐẦU*

Phức chất của nguyên tố đất hiếm với các

aminoaxit có khả năng ứng dụng trong nhiều

lĩnh vực khác nhau nhƣ sinh học, y dƣợc,

nông nghiệp,… [3,4,5,6]. Trong công trình

trƣớc [2], chúng tôi đã tổng hợp và nghiên

cứu phức chất rắn của Tecbi, Dysprosi với L-

histidin bằng phƣơng pháp phân tích nguyên

tố, phân tích nhiệt, phổ hồng ngoại, đo độ dẫn

diện, trong công trình này chúng tôi trình bày

kết quả khảo sát hoạt tính sinh học của chúng

đến sự phát triển mầm hạt lạc và hạt đỗ xanh.

THỰC NGHIỆM

Điều chế phức chất của Tb, Dy với L –

histidin.

Phức chất của các nguyên tố đất hiếm (Tb),

(Dy) với L – histidin đƣợc điều chế nhƣ [2]. Các phức chất có thành phần là Tb(His)3Cl3.8H2O và Dy(His)3Cl3.8H2O tan tốt trong nƣớc, kém tan trong dung môi hữu cơ nhƣ axeton, etanol,...

Khảo sát ảnh hƣởng của phức chất

Tb(His)3Cl3.8H2O đến sự phát triển mầm

của hạt lạc và phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O

đến sự phát triển mầm của hạt đỗ xanh.

Phƣơng pháp thí nghiệm:

Chọn 6 mẫu hạt lạc hoặc hạt đỗ xanh mỗi

mẫu 50 hạt có kích thƣớc tƣơng đối đồng đều

(khối lƣợng hơn kém nhau 0,01 g). Ngâm các

* Tel: 0982 859002

mẫu hạt trong nƣớc cất thời gian là 4 giờ, sau

đó vớt ra ngâm thêm 3 giờ với các dung dịch

phức chất có nồng độ 30, 60, 120, 180, 240

ppm (mẫu so sánh ngâm trong nƣớc cất). Thể

tích các dung dịch phức và nƣớc đem ngâm là

100 ml. Sau đó vớt ra và ủ hạt trong cốc cỡ

500ml, đƣợc lót dƣới và đậy trên bằng giấy

lọc. Các dung dịch ngâm đƣợc thu hồi lại để

tƣới lại lần sau. Hằng ngày tƣới hạt bằng

dung dịch phức và nƣớc cất theo thứ tự các

mẫu, ngày tƣới 3 lần, mỗi lần khoảng 20 phút.

Sau khi mầm hạt phát triển đƣợc số ngày tuổi

nhất định, đem đo chiều cao thân mầm và độ

dài rễ của từng cây trong mẫu thí nghiệm. Kết

quả đƣợc trình bày ở bảng 1.

Từ kết quả bảng 1 cho thấy: Trong khoảng

nồng độ khảo sát từ 30 ÷ 240 ppm, phức

Tb(His)3Cl3.8H2O và phức Dy(His)3Cl3.8H2O

đều ức chế sự phát triển mầm của hạt, sự ức

chế tăng theo nồng độ. Sự ức chế của phức

chất Tb(His)3Cl3.8H2O thể hiện rõ ở 120

ppm, còn phức Dy(His)3Cl3.8H2O ở 60ppm.

So sánh ảnh hƣởng của phức chất

Tb(His)3Cl3.8H2O, ion Tb3+

, phối tử L - His

đến sự phát triển mầm của hạt lạc.

Phƣơng pháp thí nghiệm:

Mẫu nghiên cứu ngâm trong các dung dịch

phức Tb(His)3Cl3.8H2O nồng độ 120ppm,

dung dịch TbCl3 nồng độ 120ppm, và dung

dịch L – His nồng độ 360 ppm. Kết quả trình

bày bảng 2.


24

Bảng 1: Ảnh hưởng của hàm lượng phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O đến sự phát triển mầm hạt lạc

và của phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O đến sự phát triển mầm hạt đỗ xanh

Tên phức chất Mẫu 1 2 3 4 5 6

Nồng độ phức chất (ppm) 0(H2O) 30 60 120 180 240

Thời gian (ngày) 4

Tb(His)3Cl3.8H2O

Td (cm) 3,46 3,12 2,98 2,34 2,21 2,12

Rd (cm) 2,98 2,58 2,45 2,05 1,78 0,75

AT (%) 100 90,17 86,13 67,63 63,87 61,26

AR (%) 100 86,58 82,21 68,79 59,73 25,16

Dy(His)3Cl3.8H2O

Td (cm) 3,43 3,0 2,63 2,23 1,8 1,27

Rd (cm) 2,53 2,17 1,83 1,53 1,23 0,8

AT (%) 100 87,46 76,67 65,01 52,48 37,03

AR (%) 100 85,77 72,35 62,26 48,62 31,62

n 7

n: độ lặp lại; Td : là độ dài trung bình của thân mầm hạt; Rd : là độ dài trung bình của rễ mầm hạt;

AT : là % độ đài thân so với đối chứng; AR: là % độ đài rễ so với đối chứng

, .100%T

XR

ss

d

d

ssd : Độ dài trung bình thân, rễ của mầm hạt ở mẫu so sánh (đối chứng).

Xd : Độ dài trung bình thân, rễ của mẫu xử lý.

Bảng 2. Kết quả so sánh ảnh hưởng của phức Tb(His)3Cl3.8H2O, Tb3+

và L-His

đến sự phát triển mầm của hạt lạc

Mẫu 1 2 3 4

Dung dịch H2O Tb(His)3Cl3.8H2O Tb3+

L- Histidin

Nồng độ (ppm) 0 120 120 360

Thờigian (ngày) 4

d T (cm) 3,46 2,34 3,03 2,16

d R (cm) 2,98 2,05 2,51 1,50

AT (%) 100 67,63 87,84 62,44

AR (%) 100 68,79 84,43 50,59

n 7

Từ kết quả ở bảng 2 cho thấy, cũng nhƣ phức

chất, phối tử và ion kim loại có tác dụng ức

chế sự phát triển của hạt lạc. Phức chất có tác

dụng ức chế kém hơn phối tử và tốt hơn ion

kim loại.

Ảnh hƣởng của phức chất

Tb(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng protein

của mầm hạt lạc và phức chất

Dy(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng protein

của mầm hạt đỗ xanh.

Protein đƣợc xác định theo phƣơng pháp

Lowry [1]. Kết quả đƣợc trình bày ở bảng 3.

Từ kết quả bảng 3 cho thấy phức chất

Tb(His)3Cl3.8H2O và phức chất

Dy(His)3Cl3.8H2O đều làm tăng hàm lƣợng

protein của các mầm hạt. Hàm lƣợng protein

tăng theo nồng độ của phức chất.


Tb(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng proteara

của mầm hạt lạc và phức chất

Dy(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng proteaza

của mầm hạt đỗ xanh.

Proteaza đƣợc xác định theo phƣơng pháp

Ason cải tiến [1]. Kết quả đƣợc trình bày ở

bảng 4.


Tb(His)3Cl3.8H2O và phức chất


25

Dy(His)3Cl3.8H2O đều làm tăng hàm lƣợng

proteaza trong mầm hạt . Hàm lƣợng proteaza

tăng theo nồng độ của phức chất.

Ảnh hƣởng của phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng lipaza của mầm hạt lạc.

Lipaza đƣợc xác định theo phƣơng pháp Morh [1]. Kết quả đƣợc trình bày ở bảng 5.

Từ kết quả bảng 5 cho thấy phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O làm tăng hàm lƣợng lipaza trong mầm hạt lạc. Hàm lƣợng lipaza tăng theo nồng độ của phức chất.


Dy(His)3Cl3.8H2O đến hàm lƣợng α -

amilaza của mầm hạt đỗ xanh.

α – amilaza đƣợc xác định theo phƣơng pháp

Wohlgemuth [1]. Kết quả đƣợc trình bày ở

bảng 5.


Dy(His)3Cl3.8H2O làm tăng hàm lƣợng α –

amilaza trong mầm hạt đỗ xanh. Hàm lƣợng α

– amilaza tăng theo nồng độ của phức chất.

Bảng 3: Ảnh hưởng của phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O, phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O

đến hàm lượng protein của các mầm hạt

STT 1 2 3 4 5 6

Nồng độ phức chất (ppm) 0 30 60 120 180 240

Tb(His)3Cl3. 8H2O

Hàm lƣợng

protein (%) 24,68 26,16 27,08 28,13 28,88 29,12

% so với đối

chứng 100 105,99 109,72 113,97 117,10 117,99

Dy(His)3Cl3.8H2O

Hàm lƣợng

protein (%) 22,56 23,96 25,12 26,34 26,63 27,38

% so với đối

chứng 100 106,21 111,35 116,76 118,04 121,37

Bảng 4: Ảnh hưởng của phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O, phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O đến

hàm lượng proteaza của các mầm hạt

STT 1 2 3 4 5 6

Nồng độ phức chất (ppm) 0 30 60 120 180 240

Tb(His)3Cl3. 8H2O

Đơn vị hoạt độ

(mg/ml) 0,48 0,50 0.51 0,53 0,57 0,58

% so với đối

chứng 100 103,94 106,43 109,13 117,63 119,91

Dy(His)3Cl3.8H2O


(mg/ml) 0,62 0,63 0,66 0,67 0,68 0,69

% so với đối

chứng 100 101,54 106,38 107,47 109,73 111,48

Bảng 5. Ảnh hưởng của phức chất Tb(His)3Cl3. 8H2O đến hàm lượng lipaza , phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O

đến hàm lượng α - amilaza của các mầm hạt.

Phức chất Enzym Nồng độ phức

chất (ppm) 0 30 60 120 180 240

Tb(His)3Cl3.

8H2O lipaza


(mg/ml) 0,75 0,78 0,79 0,85 0,88 0,91

Dy(His)3Cl3.8H2

O α–amilaza


(mg/ml) 0,28 0,29 0,32 0,33 0,34 0,35

% so với đối

chứng 100 102,75 112,98 116,08 119,05 122,96


26

KẾT LUẬN

1. Phức chất Tb(His)3Cl3.8H2O, Tb3+

, L-

histidin đều có tác dụng ức chế sự phát triển

mầm hạt lạc. Trong khoảng nồng độ khảo sát

từ 30 ÷ 240 ppm của phức chất sự ức chế tăng

theo nồng độ và rõ rệt ở nồng độ 120 ppm.

Phức chất ức chế tốt hơn ion kim loại, kém

hơn phối tử .

2. Trong nồng độ khảo sát từ 30 ÷ 240 ppm

phức chất Dy(His)3Cl3.8H2O có tác dụng ức chế

sự phát triển mầm hạt đỗ xanh, sự ức chế tăng

theo nồng độ và rõ rệt ở nồng độ 60 ppm.

3. Sự ức chế của các phức chất đã làm thay

đổi một số chỉ tiêu sinh hóa protein và các

enzym proteaza, α – amilaza, lipaza của các

mầm hạt.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Lân Dũng, Phạm Thị Chân Châu,

Nguyễn Thanh Hiền, Lê Đình Lƣợng, Đoàn Xuân

Mƣợu, Phạm Văn Ty, Một số phương pháp nghiên

cứu vi sinh vật. Tập 3. Nxb Khoa học và Kỹ thuật

– Hà Nội (1978).

2. Lê Hữu Thiềng, Lê Thị Bích Ngọc (2012).

Tổng hợp, nghiên cứu phức chất của tecbi,

dysprosi với L –histidin, Tạp trí Hóa học số

T.50(5B), tr 83- 87

3. Julia Tores, Carlos Kremer, Helena Pardo, …

(2003). Preparation and crystal structure new

Samarium complexes with Glutamic acid. Journal

of Molecular Structue 660, p.99- 106.

4. Moamen S.Refat, Sabry A.El-Korashy, Ahmed

S.Ahmed (2008). Preparation,structural

characterization and biological evaluation of L-

tyrosinate metal ion complexes. Journal of

Molecular Structue 881, p.28 - 45.

5. P.H. Brown etal (1990). Rare earth elements

biological system hand book on the physics and

chemistry or rare earth. Vol. 13, P. 432 – 450.

6. Yang Zupei, Zhang Banglao, Yu Yueying,

Zhang Houngyu, “ Synthesis and characterazation

on solid compound of L – Histisine with light rare

earth chlrorides”, Journal of shaanxi normal

University. Vol. 26, No 1(1998) 57 – 59.

SUMMARY

STUDY OF BIOLOGICAL ACTIVITY OF THE COMPLEXES

OF L - HISTIDINE WITH TECBIUM AND DYSPROSIUM

Le Huu Thieng

*, Do Thi Hoa, Pham Thi Thanh Thuy

College of Education – TNU

This paper reports the surveyed results about the impacts of the complex Tb(His)3Cl3.8H2O and

complex Dy(His)3Cl3.8H2O to peanuts and green peas. The experimental results show that under

the concentration range of 30 ÷ 240 ppm the complex Tb(His)3Cl3.8H2O can restrict the

development of peanuts, this restriction increases depending on the concentration range. The

complex clearly inhibits the growth of peanuts when it’s concentration is 120 ppm. The complex

stimulate the development of peanuts less than ligands while metal ion. The complex increases

depending of protein and enzymes protease, lipase. The complex Dy(His)3Cl3.8H2O can restrict

the development of green peas, it’s concentration in 60 ppm. The complex increases depending of

protein and enzymes protease, α – amilase. The enzymes depending on the concentration range.

Key words: Complex, Tecbium, Dysprosium, histidin, biological activity


Phản biện khoa học: PGS. TS Nguyễn Duy Lương – LHH Khoa học Kỹ thuật tỉnh Thái Nguyên

* Tel: 0982 859002

Nguyễn Thị Nguyên và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 27 - 32

27

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TOÁN HỌC THỐNG KÊ TÍN HIỆU

CỦA CÁC HỆ THỐNG VÔ TUYẾN

Nguyễn Thị Nguyên1*

, Phạm Tuấn Giáo2

1Đại học Công nghiệp Việt Hung, 2Học viện Kỹ thuật Quân sự

TÓM TẮT Nghiên cứu mô hình toán học thống kê tín hiệu đƣợc ứng dụng trong việc phân tích và xử lý tín

hiệu, nó có vai trò quan trọng trong hệ thống vô tuyến. Để có thể xử lý tín hiệu trong nhiều trƣờng

hợp ta cần phải biết quá trình hình thành tín hiệu và mô tả nó bằng một mô hình toán học. Tín hiệu

thu nhận trên các hệ thống thu của các hệ thống thông tin vô tuyến (thông tin, liên lạc, ra đa, điều

khiển vô tuyến, dẫn đƣờng, …) một cách khái quát đó là tín hiệu ngẫu nhiên với những đặc tính

thống kê, chúng là các hàm biến đổi theo thời gian. Bài viết này nghiên cứu, khảo sát, xây dựng

mô hình toán học của tín hiệu vô tuyến thu nhận đƣợc mang tính ngẫu nhiên, trên cơ sở phân tích

đặc tính thống kê của tín hiệu tiến hành xây dựng mô hình tín hiệu.

Key words: Mô hình thống kê tín hiệu, hệ thống vô tuyến, thống kê vô tuyến, tín hiệu vô tuyến, mô

hình tín hiệu ra đa.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Tín hiệu vô tuyến mang các thông tin của tin

tức, sóng mang, nhiễu loạn hệ thống. Một

cách chung nhất trong hệ thống thông tin vô

tuyến, tín hiệu có thể đƣợc xác định dƣới

dạng hàm của ba tham số cơ bản sau:

, ,s t , với , , t là các tham số mang

thông tin về nhiễu loạn, sự thăng giáng về

biên độ, pha của tín hiệu, chúng đều là các đại

lƣợng ngẫu nhiên [1].

Ở đây ta xem xét tín hiệu ngẫu nhiên là một

quá trình phụ thuộc vào thời gian, vì vậy tín

hiệu đƣợc xem nhƣ là quá trình ngẫu nhiên

phụ thuộc vào thời gian. Để có thể xử lý tín

hiệu trong nhiều trƣờng hợp ta cần phải biết

quá trình hình thành, cấu trúc của tín hiệu và

mô tả nó bằng mô hình toán học. Bài báo này

tiến hành nghiên cứu mô hình toán học thống

kê tín hiệu của các hệ thống vô tuyến.

MÔ HÌNH TÍN HIỆU DẢI HẸP

Chúng ta xét thuộc tính thống kê của tín hiệu

sóng mang (tín hiệu vô tuyến không mang

thông tin, khi đó để đơn giản chúng ta coi nó

là hàm của thời gian t. Chúng có biên độ và

pha phụ thuộc thời gian theo mô tả sau:

0( ) ( ).cos( ( ))s t A t t t (1)


Trong đó: 0=2 f0; với f0 tần số sóng mang.

Biểu diễn dƣới dạng phức:

0( ( ))( ) Re[ ( ). ]j t ts t A t e

Khi thay bằng biên độ phức

( )( ) ( ) ts t A t e (2)

Hay là:

0

0 * 0

( ) Re[ ( ) ]1

[ ( ) ( ) ]2

j ts t s t ej tj ts t e s t e

Đối với tín hiệu có mang thông tin đƣợc viết

dƣới dạng:

* 0

0

Re( )1

( ). ( ) ( ) ( )2

( ) ( ) ( )

uj t v

s t u v s t v e

j t vs t u v e

(3)

Với tính toán: .

*1( ) ( ) Re ( ) ( )

2

t

t

s t u t dt s t u t dt

(4)

Nên chúng ta có thể viết:

*1( ) ( ) Re ( ) ( )

2s t u t s t u t

(5)


28

MÔ HÌNH THỐNG KÊ TÍN HIỆU

Mô tả tín hiệu của các hệ thống vô tuyến với

tính chất cơ bản là mạng thông tin, có biên độ,

pha ban đầu phụ thuộc thời gian, dƣới tác động

của nhiễu, tạp âm, có thể viết dƣới dạng sau:

0

0

( ) . ( ).cos( ( ) ( ) )

(t). ( ).cos( ( ) ( ) ( ))

s t A t t t

A t t t t

(6)

ta có thể biểu diễn dƣới dạng khác:

0( ) ( ). ( ).cos( ( )

( ) ( ))

s t a t A t t

t t

(7)

Trong đó:

2

( ) ( ( cos( ) ( )cos( ( ))) ( sin( ) ( )sin( ( )))

2 2 = ( ) 2 ( )cos( ( ))

a t t t t t

t t t

(8) sin( ) ( )sin( ( ))

( ) arctgcos( ) ( )cos( ( ))

t tt

t t

(9)

Với (t), (t) là đại lƣợng ngẫu nhiên không

phụ thuộc, phân bố đều trong - ;

p( )=1/2 , phân bố theo quy luật Rơle

2 2/2

2( ) e , 0p

Với tính toán ta đƣợc

2 2 2 cos( ) ,

sin( ) sin( )arctg

cos( ) cos( )

a a

a

a

Viết dƣới dạng Jacobian

2 2 2( , )

2 cos( )

aJ a

a a

Khi đó hàm phân bố xác suất biên độ và pha

của tín hiệu là:

2 2 2 . .cos( )exp , voi a > 0,( , ) 2 22 2

0 , truong hop khác a,

a aaP a

(10)

Với tính toán ta nhận đƣợc hàm mật độ xác

suất một chiều theo a, :

2 2

02 2 2( ) exp , >0

2

a a aP a I a

(11)

2

2

22

2

2

sin ( )2

1( ) e

2cos( )

cos( ) e , 2

P

a

(12)

Trong đó: 2 /21

( ) e2

xtx dt

Mô hình tín hiệu với các tham số đã biết

0 0 0 0

0 0

( ) ( ).cos( ( )

( ) )

s t a A t t

t

(13)

Mô hình tín hiệu có pha ban đầu ngẫu nhiên [3]

0 0 0 0

0

( ) . ( ).cos( ( )

( ) )

s t a A t t

t

(14)

Mô hình tín hiệu có biên độ và pha ban đầu

ngẫu nhiên [3]

0 0 0

0

( ) . ( ).cos( ( )

( ) )

s t a A t t

t

(15)

Xét với tín hiệu chùm xung ra đa thăng

giáng khi đó chúng ta có thể miêu tả dƣới

dạng sau [1]:

( ) ( ) ( )R I

s t s t js t (16)

Với tính toán [2]:

2 2

2 2

( , ) ( ). ( )

2 2( ) ( )

2 21 1.e . .e

2 2

R I R I

R R I I

R I

R I

p s s p s p s

s m s m

(17)

Trƣờng hợp 2 2 2

R I . ta có:

2 2 2 2

2 2 2 2

1( , ) exp

2 2 2

R I R R R I I IR I

s s m m s m s mp s s

Trong đó 2 2 , = arctg IR I

R

sA s s

s ,

cos( ), sin( )R Is A s A

Hàm mật độ xác suất theo biên độ và pha của

đại lƣợng ngẫu nhiên


29

2 2 2 2

2 2( cos( ) sin( ))

2 e2

( , ) e2

R IR I

A m m Am mA

p A

(18)

Đƣờng bao của đại lƣợng ngẫu nhiên một chiều

nhận đƣợc từ công thức (18) tính theo .

2 2 22

2 2cos( )2

( ) ( , )

2 12 e ;22

=arctg

AR I m mR I

I

R

p A p A d

A m m

e d

m

m

A

(19)

Tính tích phân vế phải của công thức (19) ta

nhận đƣợc:

cos( )0

1( ) e

2xI x d

(20)

Khi đó: 2 2 2

2 2 2202 2

( ) eR IA m m

R I

A Ap A I m m

(21)

Miêu tả thành phần bình phƣơng của tín hiệu

dải hẹp dƣới dạng:

( ) ( ) ( ),

( ) ( ) ( )R R R

I I I

s t m t x t

s t m t x t

(22)

0

0

0 p

( ) Re ( ) ( )e

= ( ( ) ( ))cos( )

( ( ) ( )).sin( ) ( ) ( )

j t

R I

R R

I I c

s t s t js t

m t x t t

m t x t t s t s t

Đặt 2 2

p R IA m m

khi đó

2 2p

2 p202 2

( ) e , A 0

A AAAA

p A I

(23)

Đại lƣợng ngẫu nhiên một chiều có pha nhận

đƣợc ở công thức (18) theo A trong [0, ]. 2 2

2 2

2 2

2 2 2

2

2 .cos .sin1 2( ) .e x2 . 2

2.cos .sin

.cos .sin 2 2x e e

.sin ( ).cos( )2 .cos( )1 2 2= .e e

2 . 2

R I

R I

R IR I

R I

p p

p p

m m

m mp

m mm m

m m

A AA A

(24)

Với arc I

R

mv tg

m

MÔ HÌNH TÍN HIỆU RA ĐA

các hệ thống

coi

σ2 .

[1]:

-

.

- Ph

-

c).

.

[5]:

2

221( )

2N

N

N

N e

(25)

1; t2 = T + t1;

t3 = 2T + t1

.

1

, N2


30

3 :

1 2 3( ) ( ) ( ) ( )N t N t N t N t (26)

:

1 2 3

2 2 2 2

N N N N (27)

.

[6]:

0 ( ) ( ) os[ ( )]

N NN t E t c t t (28)

: EN -

i ), ψN -

.

:

2

N2 2

N

exp khi E 0( ) 2

0 khi E 0

N N

N N N

E E

E

(29)

-

:

1

2N

(30)

τ

≤ 1

hdf

Δfhd

.

.

.

:

:

( ) ( ) ( )y t s t n t (31)

phƣơng sai σ2 .

:

0( ) ( )cos ( )U t E t t t (32)

: - ,

ψ -

:

2 2

02 2 2

.( ) exp

2 2N N N

E E S E SE I

(33)

: I0(z) -

0.

(33)

.

:

N

Ex

: g bao

N

Sa

:

, 2

2

a

.

0

x

:

.

x

a

:

.

(33) :

2

0.exp ( )

2

x x ax I ax

a

(34)

2

.exp0 2

x xx

(35)

(34 (35


31

1.

.

(a.x >> 1),

nhƣ sau [4]:

0

1( ) 1 ...

82

zeI z

zz

(36)

(34), chúng

tính giá trị :

21 ( ) 1exp . . 1

2 82

x x a x

a a ax

(37)

11

8

x

a ax

.

(khi a ≈ 3÷5).

1.

(34 (35

.

0 :

0 0

02 2

0

1 2 1 2

1 2

20

1

, ,...,...

. ( )i i

N N

i N

x aN

i i ii

x x x xx x

a a a a

x e I a x

(38)

0

:

0 0

02 2

0

1 2 1 2

1 2

20

1

, ,...,...

. ( )i i

N N

i N

x aN

i i ii

x x x xx x

a a a a

x e I a x

(39)

: 2

22(1

21

i

i

x

ki i

i i

x xe

k k

(40)

T2

2

2

ii

N

Sk

.

0

[3]:

2

0 201 2 2(1

21

, ,...,

1

i

i

xN

N ki

ii i

x x x xe

k k

(41)

KẾT LUẬN

Nghiên cứu mô hình toán học thống kê tín

hiệu giúp cho chúng ta nắm đƣợc quy luật

biến đổi của tín hiệu trong các hệ thống vô

tuyến, từ đó có thể đánh giá, phân tích chúng

một cách hiệu quả. Nắm đƣợc cấu trúc tín

hiệu chúng ta sẽ xây dựng các hệ thống thu

nhận, xử lý, đánh giá các tham số tín hiệu một

cách tin cậy, nhanh chóng và chính xác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Phạm Tuấn Giáo. Mạng anten và xử lý không

gian - thời gian tín hiệu. Học viện Kỹ thuật Quân

sự. Hà Nội. 2010.

2. Phạm Tuấn Giáo, Nguyễn Thị Nguyên. Nghiên

cứu phƣơng pháp mô hình số hoá quá trình ngẫu

nhiên trên cơ sở mô hình tín hiệu hồi quy. Tạp chí

Cơ khí Việt Nam. Số 7, tháng 7 năm 2011.

3. Пeров A. И. Cтaтиcтичecкaя тeopия

pадиотexничecкиx cиcтем – Mocква:

“Pадиотexникa”. 2003.

4. Tиxoнoв B. И.; Mиpoнoв M A. Mapкoвcкиe

прoцeccы - Mocква: “Coвeтcкoe Pадио”. 1977.


32

Фам Туан Жао. Моделирование

многоканального цифрового приемника при

слабом входном сигнале. Труды XI

Международной научно-технической

конференции Радиолокация, навигация, связь,

г. Воронеж, 2005 г., том 1, с. 130-143.

5. Фам Туан Жао. Исследование

характеристик многоканального цифрового

приемника с фазированной антенной решеткой

при малoм отношении сигнал-шум.

Диссертация на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук.

Москва - 2005г.

SUMMARY

RESEARCH ON SATISTICS MATHEMATICAL MODEL

OF RADIO SIGNAL SYSTEMS

Nguyen Thi Nguyen1*

, Pham Tuan Giao2

1Viet - Hung Industrial University, 2Military Technical Academy

Research on statistics mathematical model of signal is the application of signal processing and

analysis, it has an important role in the radio system. To be able to signal processing in many cases

we need to know the formation process of signal and described it in a mathematical model.

Generally, signals from the received systems of radio communication systems (information,

communication, radar, radio-control, navigation, etc.), are random signals with the statistical

properties; they are time-variation functions. This article studies, surveys, establishes mathematical

models of random received radio signals, and sets up the signal modeling basing on the analysis of

the statistical characteristics of signals.

Key words: Signal statistics model of, Radio system, Radio statistics, Radio signal, Radar signal

model.


Phản biện khoa học: TS. Phùng Trung Nghĩa – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN


Trƣơng Thị Thảo và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 33 - 37

33

STUDY ON THE CORROSION INHIBITION ABILITY

OF RUDE EXTRACTIONS SEPARATED FROM WATER EXTRACT

OF THAI NGUYEN GREEN TEA LEAVES FOR CT38 STEEL

IN THE SOLUTION OF HCL ACID

Truong Thi Thao*, Tran Hoai Thu,

Khieu Thi Tam, Pham Thi Hien Luong College of Sciences - TNU

SUMMARY Some previous studies [5] have showed that Water extract of Thai Nguyen green tea leaves (W(C))

inhibit corrosion for mild steel in acid solution. In this study, we separated W(C) into residures

with the increasing polarization and used residures as corrosion inhibitor for mild steel in acid HCl

solution. The result has defined main components of residures and the ability to inhibit corrosion

for CT38 steel in 0,1 and 1M HCl solution of residures. Among them, the best ability to inhibit

corrosion for CT38 steel in acid solution is the W residure.

Key words: corrosion inhibit, green corrosion inhibitor, mild steel, water extract of green tea

leaves, residure separation

INTRODUCTION*

Metal corrosion is an inevitable problem for metals in natural conditions. We only can find the way to limit it. Using corrosion inhibitors is to add a small substance into the environment that shall significantly reduce the corrosion rate of metals. This is a simple and effective method. Many corrosion inhibitors are used to good effect, but now a day is restricted, even banned in many places due to their hazardous effects to humans and the environment, such as chromate, nitrite.... Researchers are now looking for friendly environmental inhibitors - green inhibitors derived from nature [5]. Our team has screened on a number of subjects, looking for some plant extracts to inhibit corrosion for metals(steel, Al, brass,...) in acidic environment [1-4]. Aims to find the active ingredient that inhibits corrosion of mild steel (CT38) of green tea extracts, water extract of Thai Nguyen green tea leaves W(C) were separated into different rude extracts (residures), residures used to inhibit corrosion in acidic HCl of CT38 steel.

EXPERIMENT

Extraction

The air - dried leaves of Thai Nguyen green tea were ground and extracted 3 times with


distilled water. After evaporating, the water solution gave a crude extract called W(C). W(C) was separated by n - hexane, dichloromethane, ethyl acetate and n-buthanol, successively (Fig.1).

Preparation of working electrode

Working electrode was made from CT38

Steel (produced in Thai Nguyen) (w%:

0.154%C; 0.636%Mn; 0.141%Si; 0.019%P;

0.044%S and the rest Fe) with exposure area

S = 0.785cm2. Manufacturing methods and

Fig.1: Sitemap separate water extract of Thai

Nguyen greentea


34

treatment are as [1-4]. The working electrode

scheme is shown in Fig. 2

Chemicals and Apparatus

Chemicals used are technical grade. All

electrochemical measurements were

performed in the three-electrode mode, using

a homemade multifunctional potentiostat

connected to a computer (Manufactured in

Lab of Computer Application to Chemical

Research, Institute of Chemistry, Viet Nam

Academy of Science and Technology). A

silver/silver chloride and a stainless steel with

large area were employed as pseudo-reference

and counter electrode, respectively. All

potentials given in this work were measured

with respect to this reference system. All

experiments were done in the unstirred

solutions at room temperature without air

repellence.

Firstly, corrosion potential (Ecorr) was

measured after immersing the sample in the

studied solution in 60 minutes. And then, the

linear polarization study was carried out from

cathodic potential of −20mV versus Ecorr to

an anodic potential of +20mV versus Ecorr

with a scan rate 0.1mVs−1

to determine the

polarization resistance (Rp). From the

measured polarization resistance value, the

inhibition efficiency has been calculated

using the following formula:

(1)

Where Ro and Rt are the polarization

resistance in absence and in presence of

inhibitor, respectively.

Finally, Tafel curves were obtained by

changing the electrode potential automatically

from −150 to +150mV versus corrosion

potential (Ecorr) at a scan rate of 3mVs−1

.

RESULTS AND DISCUSSION

Separation of green tea water extract and

examination of the main chemical

compositions of each fraction

The content of fractions separated from water

extract of Thai Nguyen green tea leaves was

given in Table 1.

Table 1: The content of fractions

Number Fraction Weight

(g)

Content

(%)

1 H 0.058 0.19

2 D 0.700 2.30

3 EA 2.058 6.75

4 B 2.332 7.65

4 W 25.033 82.12

Tab. 1 indicates that water extract off green

tea leaves contains mainly polarity

compounds and the content of compounds in

less polar solvents such as n-hexane (H

extract), dichloromethane (D extract) is very

small while the content of W extract is the

majority (~82%).

H and D residure obtained are similar in the

form of crystal but the content of H residure

is very small. Crystal was isolated and then

determined structure by Nuclear Magnetic

Resonance (NMR) spectroscopy. The result

indicated that it is caffeine. EA, B and W

residure are in liquid. They were

chromatographed over silica gel by CH2Cl2:

MeOH-H2O (80:20:1) solvent system,

compared with standard chemicals ((-)

epigallocatechin gallate EGCG and (-)

epicatechin EC). The result is presented in

Fig. 3.

Fig.3 shown that W residure has three

substance traces with one main trace;

Residure B has eight substance traces with

main traces. It is predicted to have EGCG

and EC (Rf= Rf EGCG and Rf EC); EA residure

has seven with substance traces with two

main traces in which one trace may be EC

Epoxy resin

Working surface

Wires

Fig. 2: Structure of working

electrode


35

(Rf= Rf EC). Thus, a basic component of those

residures is the catechin (polyphenol).

Investigation of the corrosion inhibition

ability for CT38 steel in HCl solution of

residures

W(C) extract, residures are diluted to

concentrations of 0.1 and 1.0 g/l in 1 M HCl

solution and 0.01 M HCl solution and used to

test the corrosion inhibition ability for CT38

steel. Polarization curves of CT38 steel

electrodes in the studied solutions after

stabilizing in 60 minutes were shown in Fig.4.

Fig.4a showed that polarization curves of

CT38 steel in HCl 0.01M solution in the

presence of residures at different

concentrations: 0.1g/l and 1.0g/l have

corrosion potential which is shifted toward

positive but negligible in comparison with

baseline. Cathodic branch is almost

unchanged and anodic current density is

reduced in the presence of residures with

increasing in polarization over the baseline.

The change is more evident when the

concentration of extraction residue is higher

(Figure 4b). Thus, both the W(C) extracts and

residures are primarily anodic inhibitor for

CT38 steel in 0.01M HCl

Table 2: Characteristics corrosive process of CT38 steel in HCl environments in presence

of inhibitors at different concentrations

Solution C(g/l) Ecor(V) RP (Ω) vx10 (mm/năm) H%

0.01M HCl -0.574 204.83 3.32

0.01M

HCl

W(C)

extract

0.1 -0.542 270.92 2.51 24.39

1.0 -0.548 424.43 1.60 51.74

H residue 0.1 -0.568 218.63 3.11 6.30

1.0 -0.557 360.10 1.89 43.12

D residue 0.1 -0.553 266.23 2.56 23.06

1.0 -0.533 640.27 1.06 68.01

EA

residue

0.1 -0.561 281.82 2.42 27.32

1.0 -0.522 537.33 1.27 61.88

B residue 0.1 -0.557 311.74 2.18 34.29

1.0 -0.505 739.60 0.92 72.31

W

residue

0.1 -0.548 321.29 2.12 36.25

1.0 -0.535 547.28 1.24 62.57

1M HCl -0.466 77.71 8.76

1M HCl

W(C)

extract

0.1 -0.474 215.88 3.15 64.00

1.0 -0.465 310.15 2.19 74.94

D

residue

0.1 -0.465 232.90 2.92 66.63

1.0 -0.468 310.96 2.12 75.01

EA

residue

0.1 -0.469 145.74 4.67 46.68

1.0 -0.475 301.88 2.25 74.26

W

residue

0.1 -0.458 220.01 3.09 64.68

1.0 -0.469 338.00 2.01 77.01

Fig 3: Thin-layer chromatography of residures

EA, B and W compared to standard

The order from left to right:

1. W residure 2. B residure 3. EA residure

4. EGCG standard 5. EC standard


36

Fig. 4c and 4d shows that in 1M HCl solution

with the presence of residue residure, the

current density cathode and anode of CT38

steel electrodes reduced significantly and the

corrosion potential is not a significant shift

toward more positive. Thus, the fractional

residue is a mixed inhibitor for CT38 steel in

1M HCl solution.

The results of the calculation corrosion

process of CT38 steel in studied solutions by

polarization resistance method were given in

Table 2. Table 2 show that:

In 0.01M HCl solution, in the presence of

residue residures at concentration of 0.1g/l,

the protective effect for metal increases and

polarity rises. The protective effect of H

residue is less than that of W(C) extract; other

residues also have protective effect which is

negligibly lower or higher than that of W(C).

However, it is not high (~ 30%). At residue

residure concentration of 1.0g/l (except H

residue), the presence of other residues makes

polarization resistance to increase with the

decreasing in corrosion rate of steel in

comparison to W(C) extract. It means that,

the corrosion inhibition efficiency of residue

residures separated from the total extracts

(except H residue) is higher than that total

extracts. Especially, the protective effect of D

and B residue increases to ~ 68% and ~ 72%

from ~ 51.74% of W(C) extract. It can be

explained that when W(C) extract was

separated into layers, the active ability of

layer substances was strengthened because of

the reduction of the attraction between polar

layers. The fractional components become

more uniform so the competitive absorption

declines and layer absorption is more stable.

Thus, the inhibition ability of each fraction is

different from that of W(C) and the inhibition

ability of W(C) is not the resonance of the

components in W(C). It is noticeable that H

and D residues contain caffeine as main

component and other substances are not

determined. It can be supposed that is less

polar than dichloromethane so it less

dissolves polar components than n-hexane.

Therefore, the inhibition efficiency of H

residue is much lower than that of D residue.

U(V)

-0.3-0.35-0.4-0.45-0.5-0.55-0.6-0.65

j(m

A/c

m^2)

0.00

-1.00

-2.00

-3.00

U(V)

-0.35-0.4-0.45-0.5-0.55-0.6-0.65-0.7-0.75

j(m

A/c

m^2

)

0.00

-1.00

-2.00

-3.00

-4.00

-5.00

a) HCl 0,01M + corrosion inhibitors (CIs) at concentration 0.1g/l b) HCl 0,01M + CIs at

1 –HCl M solution 2 – W(C) extract concentration 0,1g/l

3 – H residure 4 – D residure 5 – EA residure 6 - B residure 7 - W residure

Fig. 4: Polarization curves of CT38 steel electrodes in the solutions consisting of HCl acid

at different concentrations and corrosion inhibitors

c) HCl 1M + CIs at concentration 1,0g/l d) HCl 1M + CIs at concentration 1,0g/l

1 –HCl 0,01solution 2 – W(C) extract 3 – D residure 4 – EA residure 5 – W residure


37

In 1M HCl solution, at both concentrations of

fractional sediments, only EA residue

decreases in the inhibition efficiency when

compared to the tea extract of initial W(C). D

and W deposits have higher inhibitory effect

of extracts of W(C). D residue analyzed by

nuclear magnetic resonance spectroscopy

contains caffeine as the main ingredient is…..

Chemical structure is theoretically capable of

inhibiting corrosion. W residue is obtained

from the solvent with the most polar level so

the components have the highest polarity. It is

the biggest component of W(C) therefore its

corrosion inhibitors is as high as that of W(C)

and is enhanced when the elimination of less

polar components in total extract is employed.

CONCLUSION

Tea extracts have been successful separated

into the residures with the gradual increase in

polarity and the main components of the

residures were analyzed.

All the residue residures obtained from W(C)

can inhibit the corrosion. The inhibitory effect

rises when concentrations of extracts and

environmental acidity enhance.

Caffeine is the major components of H and D

residues. W and H residues can inhibit the

corrosion better than initial total extract. They

continue to be studied further.

REFERENCES

1. Pham Thu Giang. V.T.T.Ha and L.Q.Hung

(2008). :Screening Vietnamese natural products

for new environmentally friendly materials for

corrosion protection”. International scientific

conference on „Chemistry for Developmant and

Integration‟ page 977-985.

2. Truong Thi Thao. Đao Thi Tuan. Vu Thi Thu

Ha. Le Quoc Hung (2008). “Eluavation of extracts

of ThaiNguyen greentea as Environment Friendly

corrosion Inhibitors for metal”. International

scientific conference on „Chemistry for

Developmant and Integration‟. page 859-866.

3. S.M.Vincent. C.B. Okhio (2005). Inhibiting

corrosion with green tea. The Journal of

Corrosion Science and Engineering. V7. 31 Jan.

4. Trƣơng Thị Thảo. Nguyễn Thị Thanh Hoa. Vũ

Thị Thu Hà. Lê Quốc Hùng (2011). “Đánh giá khả

năng ức chế ăn mòn thép CT3 bằng dịch chiết lá

cây thuốc lá trong môi trƣờng HCl 1M” . Tạp chí

Hóa học. T.49(4) 494-498.

5. Trƣơng Thị Thảo. Ngô Tố Uyên. Vũ Thị Thu

Hà. Lê Quốc Hùng (2009). “Khả năng ức chế ăn

mòn một số kim loại của dịch chiết cây thuốc lá

trồng ở Thái Nguyên”. Tạp chí Hóa học.

(T.47(5A)). 146-150

TÓM TẮT

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ĂN MÕN THÉP CT38

TRONG DUNG DỊCH AXIT HCL CỦA CÁC CẶN CHIẾT

PHÂN ĐOẠN TÁCH TỪ DỊCH CHIẾT CHÈ XANH THÁI NGUYÊN

Trƣơng Thị Thảo*,Trần Hoài Thu,

Khiếu Thị Tâm, Phạm Thị Hiền Lƣơng Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên

Một số kết quả nghiên cứu trƣớc [5] đã cho thấy cao chiết chè bằng dung môi nƣớc (W(C)) có khả

năng ức chế ăn mòn thép cacbon trung bình trong dung dịch axit. Công trình này chúng tôi tiếp

tục tách cao chiết chè xanh Thái Nguyên bằng các dung môi có độ phân cực tăng dần và dùng các

phân đoạn thu đƣợc thử nghiệm ức chế ăn mòn thép CT38 trong dung dịch axit HCl. Kết quả

nghiên cứu đã xác định đƣợc thành phần hóa học cơ bản của các cặn phân đoạn và đánh giá khả

năng ức chế ăn mòn cho thép CT38 trong dung dịch HCl 0,1M và 1M của các phân đoạn.Trong

đó, khả năng ức chế ăn mòn của cặn nƣớc là tốt nhất.

Từ khóa: ức chế ăn mòn, ức chế xanh, thép cacbon thấp, cao chiết chè, tách phân đoạn


Phản biện khoa học: PGS.TS Đỗ Trà Hương – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


GENERALIZED SEQUENTIALLY COHEN-MACAULAY MODULES UNDERBASE CHANGE

Tran Nguyen An∗

Thai Nguyen University of Education

Abstract

Assumethat ϕ : (R,m) −→ (S, n) isalocalflathomomorphismbetweencommutativeNoetherian

localrings R and S.Let M beafinitelygeneralized R−module.Theascentanddescentofgeneralized

sequentiallyCohen-Macaulaynessbetween R−module M and S−module M⊗RS aregiven.Anexample

isgiventopointoutthattheresultofM.TousiandS.Yassemi[10]cannotbeextendedforgeneralized

sequentiallyCohen-Macaulaymodules.

Key words: GeneralizedsequentiallyCohen-Macaulaymodules,flathomomorphisms, f−sequences.

1 Introduction

Throughout this paper, ϕ : (R,m) −→ (S, n) is a local flat homomorphism between com-mutative Noetherian local rings R and S. Let M be a non-zero finitely generated R−modulewith dimM = d. It is well known that the studying properties of modules via a local flathomomorphism is an extremely useful technique in commutative algebra. For example, cf.[2], it is proved that S is a complete intersection ring (rep. Gorenstein ring, Cohen-Macaulayring) if and only if R and S/mS are complete intersection (rep. Gorenstein, Cohen-Macaulay).Moreover, if S is regular then so is R, and conversly, if R and S/mS are regular then so is S.Recently, M. Tousi and S. Yassemi [10] pointed out the ascent and descent of the sequentiallyCohen-Macalayness between R−module M and S−module M ⊗R S. Concretely, their maintheorem (See [10], Theorem 5) gives an equivalence of three following statements:

(i) M is sequentially Cohen-Macaulay R−module and S/mS is Cohen-Macaulay ring;

(ii) M ⊗R S is sequentially Cohen-Macaulay S−module and

0 = M0 ⊗R S ⊂M1 ⊗R S ⊂ · · · ⊂Mt ⊗R S = M ⊗R S

is a dimension filtration of M ⊗R S;

(iii) M ⊗R S is sequentially Cohen-Macaulay S−module and AssS(S/pS) = Assk+`S (S/pS)

for each p ∈ AsskR(M) and each k = 0, 1, · · · , d− 1, where, for each 0 6 i 6 d,

AssiR(M) = p ∈ AssR(M)|dim(R/p) > i,

and 0 = M0 ⊂M1 ⊂ · · · ⊂Mt = M is a dimension filtration of M (i.e a filtration of submodulesof M such that Mi−1 is the largest submodule of Mi which has dimension strictly less thandimMi for all i = 1, · · · , t).

Recall that the concept of sequentially Cohen-Macaulay module was introduced by Stanley[8] for graded modules and studied further by Herzog and Sbarra [6]. After that, in [4] N. T.Cuong and L. T. Nhan defined this notion for modules over local rings as follows: An R−module

0*Tel: 0978557969, e-mail: [email protected]

M is called sequentially Cohen-Macaulay module if there exists a filtration 0 = N0 ⊂ N1 ⊂ · · · ⊂Nt = M of submodule of M such that

(i) Each quotient Ni/Ni−1 is Cohen-Macaulay;

(ii) dimN1/N0 < dimN2/N1 < · · · < dimNt/Nt−1.

They also defined the notion of generalized sequentially Cohen-Macaulay modules which issimilar to that of sequentially Cohen-Macaulay modules, except the condition (i) to be replatedby the generalized Cohen-Macaulayness of modules Ni/Ni−1.

It is natural to ask whether the above results of M. Tousi and S. Yassemi ([10], Theorem 5)can be extended to generalized sequentially Cohen-Macaulay modules ? The aim of this paperis to give an answer to this question. The main result of this paper is as follows

Theorem. Let ϕ : (R,m) −→ (S, n) be a flat local homomorphism and let dimS/mS = `. Let0 = M0 ⊂M1 ⊂ · · · ⊂Mt = M be a dimension filtration of M , dimM = d > 0. Then we have

(i) If M ⊗R S is generalized sequentially Cohen-Macaulay S−module and 0 = M0 ⊗R S ⊂M1⊗R S ⊂ · · · ⊂Mt⊗R S = M ⊗R S is a dimension filtration of M ⊗R S then M is generalizedsequentially Cohen-Macaulay R−module. Furthermore, if dimS/mS > 0 then M is sequentiallyCohen-Macaulay R−module.

(ii) If M ⊗R S is generalized sequentially Cohen-Macaulay S−module and

AssS(S/pS) = Assk+`S (S/pS),∀ p ∈ AsskR(M)

for every k = 1, · · · , d − 1 then M is generalized sequentially Cohen-Macaulay S−module.Furthermore, if dimS/mS > 0 then M is sequentially Cohen-Macaulay R−module.

We also present an example to show that the result of M. Tousi and S. Yassemi in general cannot be extended for generalized sequentially Cohen-Macaulay (see Section 3).

2 Proof of Theorem

To prove the Theorem, we need a result on the generalized Cohen-Maulayness under basechange. Firstly, we recall the concepts of filter regular sequence ( f−sequence) and f−moduleintroduced by N. T. Cuong, P. Schenzel and N. V. Trung [5]: a sequence of elements x1, · · · , xnof m is called filter regular sequence (f−sequence) with respect to M if

(x1, ..., xi−1)M :M

xi ⊆⋃t>0

(x1, ..., xi−1)M :M

mt

for i = 1, · · · , n, where we stipulate, when i = 1 then

0 :M

x1 ⊆⋃t>0

(0 :M

mt).

We say that R−module M is f−module if every system of parameters of M is f−sequence. Ingeneral, a generalized Cohen-Macaulay module is an f−module and the inverse is true when Ris an epimorphic image of a local Cohen-Macaulay ring ([9], Appendix, Proposition 16).

Lemma 2.1. Let ϕ : (R,m) −→ (S, n) be a flat local homomorphism, M a finitely generatedR−module. Then, if M⊗RS is a generalized Cohen-Macaulay S−module then M is a generalizedCohen-Macaulay R−module. Further, if dimS/mS > 0 then M is Cohen-Macaulay module.

Proof of Lemma 2.1. Let R and S are m−adic completion of R and S respectively. We have the

natural flat local homomorphism ϕ : (R, m) −→ (S, n) and S/m ∼= (S/m). Hence, without lossof the generality we can suppose that R and S are complete. Therefore they are homomorphicimages of regular rings. And then, according to the note above we only have to prove Mis f−module. Let (x1, ..., xd) be any system of parameters of M . Because the exactness offollowing sequence

0 −→ (x1, ..., xd)M −→M −→M/(x1, ..., xd)M −→ 0.

and S is flat as R−module, we have exact sequence

0 −→ ((x1, ..., xd)M)⊗R S −→M ⊗R S −→ (M/(x1, ..., xd)M)⊗R S −→ 0.

On the other hand, since S is flat and (x1, ..., xd) is finitely generated,

((x1, ..., xd)M)⊗R S ∼= (x1, ..., xd)(M ⊗R S),

So that(M/(x1, ..., xd)M)⊗R S ∼= (M ⊗R S)/(x1, ..., xd)(M ⊗R S).

It follows

dim(M ⊗R S)/(x1, ..., xd)(M ⊗R S) = dim((M/(x1, ..., xd)M)⊗R S)

= dimM/(x1, ..., xd)M + dimS/mS

= dimS/mS

= dim(M ⊗R S)− dimM.

That proved (x1, ..., xd) is a part of system of parameters of M⊗RS. According to the hypothesisof the lemma, M⊗RS is generalized Cohen-Macaulay S−module then (x1, ..., xd) is f−sequenceof M ⊗R S. It follows

`(0 :(M⊗RS)/(x1,...,xi−1)(M⊗RS) xi

)<∞,

for all i = 1, ..., d. It is easy to verify that(0 :M/(x1,...,xi−1)M xi

)⊗R S ∼= 0 :(M/(x1,...,xi−1)M)⊗RS xi

∼= 0 :(M⊗RS)/(x1,...,xi−1)(M⊗RS) xi.

Then `((

0 :M/(x1,...,xi−1)M xi)⊗R S

)< ∞, or dim

((0 :M/(x1,...,xi−1)M xi)⊗R S

)6 0. It follows

thatdim

(0 :M/(x1,...,xi−1)M xi

)+ dimS/mS 6 0.

We have dimS/mS > 0 because ϕ : R −→ S is local and according to Nakayama’s lemma. Sothat

If dimS/mS = 0 thendim

(0 :M/(x1,...,xi−1)M xi

)6 0,

and we have M is f−module.

If dimS/mS > 0 thendim

(0 :M/(x1,...,xi−1)M xi

)< 0

or 0 :M/(x1,...,xi−1)M xi = 0 , for all i. This equivalent that (x1, ..., xd) is regular sequence of Mand implies M is Cohen-Macaulay R−module.

Proof of Theorem . According to ([10], Lemma 4 (a)) we only have to prove (i). It follow by([4], Lemma 4.4 (iii)) Mi ⊗R S/Mi−1 ⊗R S is generalized Cohen-Macaulay. From the followingisomorphism

(Mi ⊗R S)/(Mi−1 ⊗R S) ∼= (Mi/Mi−1)⊗R S

and the above lemma we have the requirement.

3 Example

Before giving an example to point out that the result of M. Tousi and S. Yassemi can notbe extended for generalized sequentially Cohen-Macaulay modules, we give a result about thepolynomial type of the ring of the formal series power and the polynomial ring. Recall thatthe notion polynomial type of modules was introduced by N. T. Cuong in [3] as follows. For asystem of parameters x = (x1, ..., xd) of M and a set of positive integers n = (n1, ..., nd), we setx(n) = (xn1

1 , ..., xndd ). Consider the difference

I(x(n);M) = `(M/x(n)M)− n1...nde(x;M)

as a function in n1, ..., nd, where e(x;M) is the multiplicity of M with respect to x. In general,I(x(n);M) is not polynomial for n1, ..., nd large enough, but they are still nice since they arebounded above by polynomials. Especially, the least degree of all polynomials in n boundingabove I(x(n);M) is independent of the choice of x, and it is denoted by p(M). The invariantp(M) is called the polynomial type of M . If we stipulate the degree of the zero polynomial is−∞, then M is a Cohen-Macaulay module if and only if p(M) = −∞, and M is generalizedCohen-Macaulay module if and only if p(M) 6 0.

Lemma 3.1. Let (R,m) be a local Noetherian ring. Then

(i) p(R[[X1, ..., Xn]]) = p(R) + n.

(ii) p(R[X1, ..., Xn](m,X1,...,Xn)R[X1,...,Xn]) = p(R) + n,where R[[X1, ..., Xn]] and R[X1, ..., Xn] are respectively the ring of formal power series and thepolynomial ring of variables X1, · · · , Xn.

Proof. We only need to prove the case n = 1. Set T = R[[X]], S = R[X](m,X)R[X].

(i) Let (x1, ..., xt) be a system of parameter if R. It is obvious that (x1, ..., xt, X) is systemof parameter of T . Because of the regularity of X, we have

`T (T/(xn11 , ..., xnt

t , Xm)T ) = m`T (T/(xn11 , ..., xnt

t , X)T )

= m`T/X(T/X/(xn11 , ..., xnt

t , X)T/X)

= `R(R/(xn11 , ..., xnt

t )R).

and

eT (xn11 , ..., xnt

t , Xm;T ) = meT (xn11 , ..., xnt

t , X;T )

= meT/X(xn11 , ..., xnt

t , X;T/X)

= meR(xn11 , ..., xnt

t ;R).

So thatI(xn1

1 , ..., xntt , Xm;T ) = mI(xn1

1 , ..., xntt ;R)

or p(T ) = p(R) + 1, where we denote

I(x(n);M) = `(M/x(n)M)− n1...nde(x;M),

for x(n) = (xn11 , ..., xnd

d ).

(ii) Set ϕ = gf is natural homomorphism from R to S

Rf−→ R[z]

g−→ S.

Let (x1, ..., xt) be a system of parameters of R. By ([7], 7.8), we have (g(x1), ..., g(xt), g(X)) isa system of parameters of S and

(R[X]/(xn11 , ..., xnt

t , Xm)R[X])(m,X)R[X]∼= S/(g(x1)

n1 , ..., g(xt)nt , g(X)m)S.

From that and ([7], 3.9 Theorem 12), we have

`S(S/(g(x1)n1 , ..., g(xt)

nt , g(X)m)S) = `R[X](R[X]/(xn11 , ..., xnt

t , Xm)R[X])

= m`R(R/(xn11 , ..., xnt

t )R).

Also by ([7], 7.8 Theorem 15) we have

eS(g(x1)n1 , ..., g(xt)

nt , g(X)m;S) = meR(xn11 , ..., xnt

t ;R).

It follows that

I(g(x1)n1 , ..., g(xt)

nt , g(X)m;S) = mI(xn11 , ..., xnt

t ;R).

or p(S) = p(R) + 1.

Proposition 3.2. Let R be a local domain with maximal ideal m. R is generalized sequentiallyCohen-Macaulay but is not sequentially Cohen-Macaulay. Set S = R[X](m,X)R[X], where X isvariable on R. The following statements are true

(i) The natural homomorphism ϕ : R −→ S is flat local homomorphism.

(ii) R is generalized sequentially Cohen-Macaulay R−module but R ⊗R S, as a S−module,is not.

Proof. (i) It is obvious.

(ii) Since R is domain, R is generalized sequentially Cohen-Macaulay with a dimensionfiltration 0 ⊂ R. So that R is generalized Cohen-Macaulay. We also have R ⊗R S = S isa domain, following 0 ⊂ R ⊗R S is a dimension filtration of R ⊗R S. Assume that R ⊗R

S is generalized sequentially Cohen-Macaulay then R ⊗R S is generalized Cohen-Macaulay.According to [3.1, (ii)], we have

p(R⊗R S) = p(S) = p(R) + 1 = 1,

contradiction. Therefore R⊗R S is not generalized sequentially Cohen-Macaulay.

Example 3.1. Let k be any field, k[[x, y]] a ring of formal series with variables x and y. SetR = k[[x4, x3y, xy3, y4]] in k[[x, y]]. It is easily to verify that R is domain, R is generalizedCohen-Macaulay but is not Cohen-Macaulay. So that R is generalized sequentially Cohen-Macaulay but is not sequentially Cohen-Macaulay. According to [3.2] we have a example satisfythe requirement. Note that, in this case S/mS is Cohen-Macaulay, where S = R[X](m,X)R[X],X is variable on R and m is maximal ideal of R.

Acknowledgment. This article is content of Chapter 3 in [1].

References

[1] T. N. An (2004), Generalized sequentially Cohen-Macaulay modules under base change,Master thesis, Thai Nguyen University of Education.

[2] W. Bruns and J. Herzog (1998), Cohen-Macaulay rings, Cambridge University Press.

[3] N. T. Cuong (1992), “On the least degree of polynomials bounding above the differencesbetween lengths and multiplicities of certain systems of parameters in local rings”, NagoyaMath. J., 125, pp. 105-114.

[4] N. T. Cuong and L. T. Nhan (2003), “Pseudo Cohen-Macaulay and pseudo generalizedCohen-Macaulay modules,” J. Algebra, 267, pp. 156-177.

[5] N. T. Cuong, P. Schenzel and N. V. Trung (1978), “Verallgemeinerte Cohen-Macaulaymoduln”, Math. Nachr., 85, pp. 57-75.

[6] Herzog J. and E. Sbarra (2001), “Sequentially Cohen-Macaulay modules and local coho-mology”, in Arithmetic and Geometry, Proceed. Inter. Coll. on Alg., pp. 327-340.

[7] D. G. Northcott, (1976), Lessons on rings, modules and multiplicities, Cambridge Univer-sity Press.

[8] R. P. Stanley, (1996), Combinatorics and Commutative Algebra, Second edition, BirkhauserBoston.

[9] J. Stuckrad and W. Vogel (1986), Buchsbaum rings and Applications, Springer-Verlag,Berlin.

[10] M. Tousi and Y. Yassemi (2005), “Sequentially Cohen-Macaulay modules under basechange”, Comm. Algebra.,33, pp. 3977-3987.

Tãmt¾t

M«®unCohen-MacaulaysuyréngquabiÕn®æic¬së

Gi¶sö ϕ : (R,m) −→ (S, n) lµmét®ångcÊuph¼ng,®Þaph¬nggi÷açcvµnh®Þaph¬ng,Noether,giaoho¸n R vµ S.Gi¶sö M lµmét R−m«®unh÷uh¹nsinh.TÝnht¨nggi¶mCohen-Macaulaysuyréngd·ygi÷a R−m«®un M vµ S−m«®un M ⊗R S ®îcnghiªncøutrongbµib¸o.MétvÝdô®îc®aratrongbµib¸ochøngtákÕtqu¶cñaM.TousivµS.Yassemi[10]kh«ngmëréng®îcchotrênghîpCohen-Macaulaysuyréngd·y.

TrÇnNguyªnAn

Trêng§¹ihäcSph¹mTh¸iNguyªn

Tõkho¸: §ångcÊuph¼ng;M«®unCohen-Macaulaysuyréngd·y, f-d·y .

0*Tel: 0978557969, e-mail: [email protected]

NEWRESULTSONTHESTABILITYOFNONLINEARUNCERTAIN

DISCRETE-TIMESYSTEMSWITHTIME-VARYINGTIMEDELAY

Tran Thanh Tung

Thai Nguyen University of Economics and Business Administration - Thai Nguyen University

ABSTRACT

Theproblemsofstabilityandstabilizabilityforaclassofnonlineardiscrete-timesystemswithvarying

timedelayareconsidered.Theaimofthispaperistopresentanewstabilitysufficientconditionsfor

nonlinearuncertaindiscrete-timesystemswithtime-varyingtimedelay.Severalexamplearepresented

toillustratethevarioustheorems.

Keywords: Discrete systems, uncertainty, Lyapunov function, linear matrix inequal-ity.

1 INTRODUCTION

It is known that, because of the finite switch-ing speed, memory effects and so on, timedelay is frequently encountered in technologyand nature. It extensively exists in variousmechanical, biological, physical, chemical en-gineering, economic systems, and becomes animportant source of instability and oscillation.This makes the design and hardware imple-mentation of delayed system become difficult.Thus, the studies on stability for delayed sys-tem such as neural networks, switched system,bilinear system etc, are of great significance.There has been a growing research interest onthe stability analysis problems for delayed sys-tem, and many excellent papers and mono-graphs have been available (see [1-12]). Gen-erally speaking, these so-far obtained stabilityresults for delayed system can be mainly classi-fied into two types: that is, delay-independentand delay-dependent. Since sufficiently consid-ered the information of the size of time delay,delay-dependent criteria may be less conserva-tive than delay-independent ones when time de-lay is small. For delay-dependent type, the sizeof allowable upper bound of time delay alwaysbe regarded as an important criterion to dis-criminate the quality between different results.

Recently, the problem of delay-dependent sta-

bilization analysis for delayed system has re-ceived considerable attention, and many impor-tant results are obtained (see [3-7]). In [8], Gaoet al. investigated the stabilization problemfor a class of discrete-time system with time-varying state delay, and obtained some delay-dependent output-feedback stabilization crite-ria. For reducing conservatism of the criteriaobtained in [8-9].

To the best of the authors knowledge, thedelay-dependent time delay case for the classof discrete-time nonlinear systems with intervalvarying time delay has not been fully investi-gated and this will be the subject of this paper.In this paper, by using the Lyapunov method,a sufficient condition for the asymptotic stabil-ity of uncertain nonlinear discrete-time systemswith interval time-varying delay is derived interms of LMIs, which can be solved by variousefficient convex optimization algorithms [2,3,4].

The paper is organized as follows. After Intro-duction, in Section 2 we give technical lemmasneeded for the proof of the main result. Suffi-cient conditions for asymptotic stability of thesystem and a numerical example to illustratethe effectiveness of our conditions are presentedin Section 3. The paper ends with conclusionsand cited references.

Notations.

0Tel: 0943822828, e-mail: [email protected]

The following notations will be used through-out this paper. R+ denotes the set of allreal non-negative numbers; Rn denotes the n-dimensional space with the scalar product oftwo vectors 〈x, y〉 or xT y; Rn×r denotes thespace of all matrices of (n × r)− dimension.AT denotes the transpose of A; a matrix Ais symmetric if A = AT . Matrix A is semi-positive definite (A ≥ 0) if 〈Ax, x〉 ≥ 0, forall x ∈ Rn;A is positive definite (A > 0) if〈Ax, x〉 > 0 for all x 6= 0; A ≥ B meansA − B ≥ 0. λ(A) denotes the set of all eigen-values of A; λmin(A) = minReλ : λ ∈ λ(A).

2 PRELIMINARIES

The following notations will be used through-out this paper: Z+ denotes the set of all non-negative integers; Rn denotes the dimensionalEuclidean space; Rn×m is the set of all n ×mreal matrices; I is the identity matrix of ap-propriate dimensions; an asterisk denotes thesymmetric part; AT denotes the transpose ofA; λ(A) denotes the set of all eigenvalues of A;λmax(A) = maxReλ : λ ∈ λ(A); λmin(A) =minReλ : λ ∈ λ(A);

For symmetric matrices X and Y, the notationX > Y (respectively, X ≥ Y ) means that thematrix X − Y is positive definite (respectively,nonnegative definite).

Consider a nonlinear discrete - time systemswith time - varying time delay of the formx(k + 1) = (A+ ∆A)x(k) +Bx(k − h(k))

+∆Bx(k − h(k)) + (C + ∆C)u(k) + f(.)

x(k) = φ(k), k ∈ [−h, ..., 0],

(2.1)where x(k) ∈ Rn is the state; u(k) ∈ Rm is thecontrol; h(k) is a positive integer representingthe time delay of the system that we assume tobe time dependent and to satisfy the following:

0 ≤ h(k) ≤ h, where h is known positive andfinite integers;

f(k, x(k), x(k−h(k)), u(k)) is a nonlinear func-tion defined from Z+ × Rn × Rn × Rm → Rn

that we assume to satisfy the following:

‖ f(k, x, y, z) ‖≤ a ‖ x ‖ +b ‖ y ‖ +c ‖ z ‖, ∀(k, x, y, z) ∈ Z+ × Rn × Rn × Rm,

where a, b, c are known positive and finite real;A,B,C are given matrices of appropriate di-mensions and φ(k) is the initial function withthe norm ‖ φ ‖= maxi∈[−h,0] ‖ φ(i) ‖; the un-certainties satisfy the following condition:

∆A = DaFa(k)Ea,∆B = DbFb(k)Eb,

∆C = DcFc(k)Ec,

where Ea, Eb, Ec, Da, Db, Dc are given con-stant matrices with appropriate dimensions,Fa(k), Fb(k) and Fc(k)) are unknown, real ma-trices with Lebesgue measurable elements sat-isfying

FTa (k)Fa(k) ≤ I, FT

b (k)Fb(k) ≤ I, FTc (k)Fc(k) ≤ I.

Consider the unforced system (u(k) = 0) of theformx(k + 1) = (A+ ∆A)x(k) +Bx(k − h(k))

+∆Bx(k − h(k)) + f(.), k ∈ Z+

x(k) = φ(k), k ∈ [−h, ..., 0].

(2.2)

The control law we will use in the paper is givenby the following:

u(k) = Kx(k), (2.3)

where K is the control gain to be computed.

We give the following technical well - knownlemma, which will be used in the proof of ourresults.

Lemma 2.1. Let A,E,H and F are real ma-trices of appropriate dimensions and FTF ≤ I.The we have the following for any scalar ε > 0

EFH +HTFTET ≤ εEET + ε−1HTH.

Lemma 2.2. The linear matrix inequality(P MT

M −Q

)< 0

is equivalent to

P +MTQM < 0

for all P ∈ Rn×n;M ∈ Rn×m and Q is a sym-metric positive definite matrix.

3 MAINRESULTS

The following result gives what conditions haveto be satisfied to guarantee that the system(2.2) is stable.

Theorem 3.1. System (2.2) is stable if thereexist symmetric positive definite matrices P,Qand positive numbers δ, ε such that the followinginequalities hold:(

Ξ11 Ξ12

ΞT12 Ξ22

)< 0 (3.1)

λµ2 + 2λµ(‖ A ‖ + ‖ Da ‖‖ Ea ‖)− δ < 0,(3.2)

[λµ2 + λµ(‖ A ‖ + ‖ Da ‖‖ Ea ‖)+ λµ(‖ B ‖ + ‖ Db ‖‖ Eb ‖)]2−[λµ2 + 2λµ(‖ A ‖ + ‖ Da ‖‖ Ea ‖)− δ][λµ2

+ 2λµ(‖ B ‖ + ‖ Db ‖‖ Eb ‖)− δ] < 0,

(3.3)

where

Ξ11 =

X1 AP 0∗ −P P∗ ∗ −Q

,

Ξ12 =

0 0 BQETb

P√

2δP PETa 0

0 0 0

,

Ξ22 =

−I 0 00 −εI 00 0 −εI + EbQE

Tb

,

X1 = −P + ε(DaDTa +DbD

Tb ) +BQBT ;

λ = λmax(P−1);µ = maxa, b.

Proof. Let

A = A+ ∆A; B = B + ∆B;

Consider a Lyapunov function

V (xk) = x(k)TP−1x(k)

+k−1∑

i=k−h

x(i)T (Q−1 + δI)x(i).

for system (2.2).

The difference of Vk(x) is given by

∆V (xk) = V (xk+1)− V (xk)

= x(k)T δIx(k)+

x(k)T [ATP−1A+Q−1 − P−1]x(k)

+ 2x(k)T ATP−1Bx(k − h(k))

+ x(k − h(k))T [BTP−1B −Q−1]x(k − h(k))

+ fTP−1f + 2x(k)T ATP−1f

+ 2x(k − h(k))T BTP−1f

− x(k − h(k))T δIx(k − h(k)).

Thus we get:

∆V (xk) = x(k)T δIx(k)+(x(k)T x(k − h(k))T

)M

(x(k)

x(k − h(k))

)+ fTP−1f + 2x(k)T ATP−1f

+ 2x(k − h(k))T BTP−1f

− x(k − h(k))T δIx(k − h(k)).

(3.4)

where,

M =

(M1 ATP−1B

BTP−1A M2

)M1 = ATP−1A− P−1 +Q−1

M2 = BTP−1B −Q−1

Let

W =

−P A B∗ −P−1 +Q−1 0∗ ∗ −Q−1

.

Farther more, we have

W = W1W2W3 + [W1W2W3]T

+

−P A B∗ −P−1 +Q−1 0∗ ∗ −Q−1

.

where

W1 =

Da 0 Db

0 0 00 0 0

W2 =

0 Fa(k) 00 0 0

Fb(k) 0 0

W3 =

0 0 Eb

0 Ea 00 0 0

Applying Lemma 2.1, we have

W ≤ W , (3.5)

where W is described by

W =

W11 A B

∗ W22 0

∗ ∗ W33

.

where

W11 = −P + ε(DaDTa +DbD

Tb )

W22 = −P−1 +Q−1 + ε−1ETa Ea

W33 = −Q−1 + ε−1ETb Eb

We pre- and post-multiply the LMIs (3.1) re-spectively by XT and X, where

X =

I 0 0 0 0 0∗ P−1 0 0 0 0∗ ∗ I 0 0 0∗ ∗ ∗ I 0 0∗ ∗ ∗ ∗ I 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ I

(3.6)

and using these relations, we get:

T =

(T11 T12TT12 T22

)< 0 (3.7)

where

T11 =

T1 A 0∗ −P−1 I∗ ∗ −Q

T12 =

0 0 BQETb√

2δI ETa 0

0 0 0

T22 =

−I 0 0∗ −εI 0∗ ∗ −εI + EbQE

Tb

T1 = −P + ε(DaDTa +DbD

Tb ) +BQBT

Applying Lemma 2.2 inequality (3.7) is equiv-alent toY1 A B

∗ Y2 0∗ ∗ −Q−1 + ε−1ET

b Eb

< 0, (3.8)

where

Y1 = −P + ε(DaDTa +DbD

Tb )

Y2 = −P−1 +Q−1 + ε−1ETa Ea + 2δI

which implies

W <

0 0 00 −2δI 00 0 0

(3.9)

thus we get

W <

0 0 00 −2δI 00 0 0

. (3.10)

Therefore, we can be rewritten as follows−P A B∗ −P−1 +Q−1 + 2δI 0∗ ∗ −Q−1

< 0.

(3.11)

Using Lemma 2.2, inequality (3.11) equivalentto

−P−1 +Q−1 + 2δI 0 AT

∗ −Q−1 BT

∗ ∗ −P

< 0,

(3.12)

Applying Lemma 2.2, inequality (3.12) is equiv-alent to(

−P−1 +Q−1 + 2δI 0∗ −Q−1

)

+ (AT

BT

)P−1

(A B

)< 0,

how about

M <

(−2δI 0

0 0

). (3.13)

Let x(k)T = (x(k)T x(k − h(k))T )

Therefore, we have

x(k)T δIx(k)+

x(k)TMx(k) ≤ −δ ‖ x(k) ‖2 .(3.14)

We also have

fTP−1f ≤ λ ‖ f ‖2

≤ λµ2(‖ x(k) ‖2

+ 2 ‖ x(k) ‖‖ x(k − h(k)) ‖ + ‖ x(k − h(k)) ‖2),

(3.15)

x(k)T ATP−1f ≤ λµ ‖ A ‖ (‖ x(k) ‖2

+ ‖ x(k) ‖‖ x(k − h(k)) ‖)≤ λµ(‖ A ‖ + ‖ Da ‖‖ Ea ‖)(‖ x(k) ‖2

+ ‖ x(k) ‖‖ x(k − h(k)) ‖),(3.16)

x(k − h(k))T BTP−1f ≤λµ ‖ B ‖ (‖ x(k − h(k)) ‖2

+ ‖ x(k) ‖‖ x(k − h) ‖)≤ λµ(‖ B ‖ + ‖ Db ‖‖ Eb ‖)(‖ x(k − h(k)) ‖2

+ ‖ x(k) ‖‖ x(k − h(k)) ‖).(3.17)

Now, by using (3.4); (3.14); (3.15); (3.16) and(3.17) we obtain

4 V (xk) ≤(‖ x(k)T ‖ ‖ x(k − h(k))T ‖

)(θ1 θ2θ2 θ3

)(‖ x(k) ‖

‖ x(k − h(k)) ‖

),

(3.18)

where

θ1 =λµ2 + 2λµ(‖ A ‖ + ‖ Da ‖‖ Ea ‖)− δ,θ2 =λµ2 + λµ(‖ A ‖

+ ‖ Da ‖‖ Ea ‖) + λµ(‖ B ‖ + ‖ Db ‖‖ Eb ‖),θ3 =λµ2 + 2λµ(‖ B ‖ + ‖ Db ‖‖ Eb ‖)− δ.

Using theorem Sylvester and conditions (3.2),(3.3), (3.18) ∆V (xk) is negative definite.

Therefore, if conditions (3.1), (3.2) and (3.3)are satisfying then, ∆V (xk) is negative definite.This completes the proof.

References

[1] Vu Ngoc Phat, ”New stabilization crite-ria for linear time-varying systems withdelay”, IEEE transactions on AutomaticControl, Vol. 47, pp 2095 - 2098, 2002

[2] Ernest S.Amstrong, George T.Rublein, ”Astabilization algorithm for linear discreteconstant systems”, IEEE Transactions onAutomatic Control, Vol. 22, pp. 12-241976.

[3] Stephen Boyd, Laurent EL Ghaorui,Eric Feron anh Venkataramana Balakrish-nan, Linear Matrix Inequalities in Systemanh Control Theory, SIAM, Philadelphia,1994.

[4] Jack K.Hale, Sjoerd M.Verduyn Lunel,Introduction to Functional DifferentialEquation, Spinger - Verlag, 1993.

[5] Vladimir L.Kharitonov, Daniel Melchor-Aguilar, ”On delay-dependent stabilityconditions for time-varying systems”, Sys-tems & Control Letters, Vol. 44, pp 173-180, 2002.

[6] Vladimir L.Kharitonov, ’Lyapunov-Krasovskii functionals for scalar timedelay equations”, Systems & ControlLetters, Vol. 51, pp 133 - 149, 2002.

[7] Erik I. Verriest, Anatoli F. Ivanov, Ro-bust stability of delay - defference equa-tion, Proceedings of 34th Conference onDecision & Control, New Orleans, LA -December 1995.

[8] Martin Wainwright, Lecture 21 - Novem-ber 18, EE 227A/STAT 260: Nonlin-ear and Convex Optimization, December,2004.

[9] J. H. Park, Robust decentralized stabiliza-tion of uncertain large-scale discrete-timesystems with delays, Journal of Optimiza-

tion Theory and Applications. Vol.113,No.1, pp.105-109, l 2002.

Tãmt¾t

KÕtqu¶míivÒtÝnhæn®ÞnhcñahÖrêir¹ckh«ngch¾cch¾nvíi®étrÔbiÕnthiªn

TrÇnThanhTïng

§¹ihäcKinhtÕvµQTKD − §HTh¸iNguyªn

Trongbµib¸onµychóngt«i®ÒcËptíibµito¸næn®ÞnhtiÖmcËncholíphÖkh«ngch¾cch¾nrêir¹cphituyÕnvíi®é

trÔbiÕnthiªn.§étrÔlµbiÕnthiªnvµlính¬nkh«ng.KÕtqu¶chÝnhcñabµib¸olµ®ara®iÒukiÖncÇnchotÝnhæn

®ÞnhtiÖmcËnlíphÖkh«ngch¾cch¾nrêir¹cphituyÕn.Bµib¸ocòngx©ydùngvµc¶itiÕnhµmLyapunov®Ónghiªn

cøutÝnhæn®ÞnhtiÖmcËncñahÖth«ngquabÊt®¼ngthøcmatrËntuyÕntÝnh.BÊt®¼ngthøcmatrËntuyÕntÝnhlµgi¶i

®îcth«ngquaphÇnmÒmMatlab.

Tõkhãa: HÖrêir¹c,æn®Þnh,kh«ngæn®Þnh,hµmLyapunov,bÊt®¼ngthøcmatrËntuyÕntÝnh

PHƯƠNG PHÁP LẶP ĐƠN ĐIỆU GIẢI BÀI TOÁN GIÁ TRỊ BIÊN CẤP HAI SỬ DỤNG NGHIỆM DƯỚI VÀ NGHIỆM TRÊN

Ngô Thị Kim Quy*

Trường Đại học Kinh tế và Quản trị Kinh doanh – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT

Bài báo này đề cập đến phép xấp xỉ đơn điệu của nghiệm của bài toán giá trị biên sau: ( , , ) 0, (0) (1) 0.u f t u u u u (1) Ta xét sơ đồ lặp tuyến tính trong trường hợp f Lipschitz trong u và thỏa mãn một vế

điều kiện Lipschiz trong .u Trước tiên ta xét các trường hợp là nghiệm dưới và trên có thể sắp thứ tự là hoặc và sau đó cũng xét đối với các bài toán Dirichlet và bài toán tuần hoàn.

Từ khóa: Phương pháp lặp đơn điệu, nghiệm dưới và nghiệm trên, bài toán Neumann, xấp xỉ tính toán. 1. Các kiến thức chuẩn bị Giả sử 0 , 0,1 , ,l R h C A R B R , xét bài toán tuyến tính:

, 0 , 1 .w lw h t w A w B (2)

Nghiệm w xác định:

01

00 1 0 1 1 0

t z s h s Aw t z t ds

z s z s z s z s z

11

0

0 1 0 1 0 1t

z s h s Bz t dsz s z s z s z s z

(3)

trong đó 0z là nghiệm của

0 0 0 00, 0 1, 0 0,z lz z z

và 1z là nghiệm của

1 1 1 11 10, 1, 0.z lz z z Chú ý rằng 0 coshz t lt với 0l và

0 cosz t l t với 0l . Cả hai trường

hợp ta có 1 0 1 .z t z t Chú ý 1.1. + Nếu 0l thì với 0,1 :t

0 0 1 10, 1, 0, 1.z z z zt t t t

+ Nếu 2 4 0l thì với 0,1 :t

0 0 1 10, 0, 0, 0.z z z zt t t t

Chú ý 1.2. + Giả sử 0l và 0,1h C . Nếu h không âm (tương ứng không dương) thì các hàm

0

00 1 0 1

t z s h sds

z s z s z s z s

và

11

0 1 0 1t

z s h sds

z s z s z s z s

không âm (tương ứng không dương). + Giả sử 2 4 0l và 0,1h C . Nếu h không âm (tương ứng không dương) thì các hàm

0

00 1 0 1

t z s h sds

z s z s z s z s

và

11

0 1 0 1t

z s h sds

z s z s z s z s

không dương (tương ứng không âm). Mệnh đề 1.3. + (Nguyên lý cực đại) Giả sử 0l . Nếu

0, 0A B và 0,1h C sao cho 0h thì nghiệm của (2) là không âm. + (Nguyên lý phản cực đại) Giả sử 2 4 0l . Nếu 0, 0A B và

0,1h C sao cho 0h thì nghiệm của (2) là không dương. Bổ đề 1.4. Giả sử M và N R . + Nếu 0l sao cho

22 4

2 2N Nl M N M thì với 0,1 ,t

0 0 0.M l z t Nz t

+ Nếu 2 4 0l sao cho 0M l và

cos sin 0M l l t N l l t

thì với 0,1 ,t

0 0 0.M l z t Nz t 2. Trường hợp nghiệm dưới và nghiệm trên thỏa mãn Định nghĩa 2.1. Hàm 2 0,1C là nghiệm dưới của (1) nếu: i) Với 0,1 :t , ( ), 0,t f t t t

ii) 0 0 1 . Hàm 2 0,1C là nghiệm trên của (1) nếu:

i) Với 0,1 :t , ( ), 0,t f t t t

ii) 0 0 1 . Từ nghiệm dưới và nghiệm trên đưa ra, ta xét các dãy xấp xỉ hội tụ. Với

0l R ta xét các dãy n n

và n n định nghĩa bởi

0 ,

1 1

1 1

, , ,

0 1 0n n n n n

n n

l f t l

(4)

0 ,

1 1

1 1

, , ,

0 1 0n n n n n

n n

l f t l

(5)

Chú ý rằng với mọi n, bài toán (4) có duy nhất nghiệm 1n đưa ra từ (3) với:

,, ,h t f t t t l tn n n

0, 0.A B Tương tự với 1n . Mục đích của mục này là chọn tốt nhất được l sao cho phép xấp xỉ hội tụ đơn điệu tới nghiệm của (1). Kết quả chính như sau: Định lý 2.2. Giả thiết (H1) 2, 0,1C là nghiệm dưới và trên

của (1) sao cho với .0,1 :t t t (H2) Hàm :f D R liên tục trên

2: , , 0,1 : .D t u v R t u t (H3) 0M sao cho với

1 2 1 2, , , , , ,t u v t u v D u u

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v M u u (H4) 0N sao cho với 1 2, , , , , ,t u v t u v D

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v N v v Giả sử 0l sao cho

2

2 42 2

N Nl M N M và 0,1 ,t (6)

, , , , 0.f t t t f t t t l t t (7) Thì các dãy n n

và n n định nghĩa bởi (4)

và (5) hội tụ đơn điệu trong 1 0,1C tới nghiệm u và v của (1) thỏa mãn với

0,1 : .t t u t v t t

Ta xét các bổ đề: Bổ đề 2.3. Giả sử 0l . Nếu

n là nghiệm dưới của (1) và

1n được định nghĩa bởi (4)

thì 1 .n n

Chứng minh. Ta có 1n nw là nghiệm

của (2) với

0,, ,tnh t f t t tn n

0 0nA và 1 0nB .

Do đó theo mệnh đề 1.3 ta có điều phải chứng minh. Mệnh đề 2.4. Giả thiết (H1), (H2), (H3), (H4) và giả sử 0l sao cho

22 4

2 2N Nl M N M thì hàm

n định

nghĩa bởi (4) thỏa mãn n N : i)

n là nghiệm dưới của (1) ii)

1 .n n

Chứng minh. Ta chứng minh (i) và (ii) bằng quy nạp. Bước 1: Kết luận trên đúng với với 0.n Ta chỉ cần chỉ ra 1 0 từ bổ để 2.3. Bước 2: Nếu kết luận trên đúng với 1n , ta đi chứng minh đúng với .n Tương tự, ta thu được các kết quả sau: Mệnh đề 2.5.Giả thiết (H1), (H2), (H3), (H4) và

giả sử 0l sao cho 2

2 42 2

N Nl M N M

thì hàm n định nghĩa bởi (5) thỏa mãn:

i) n là nghiệm trên của (1)

ii) 1 .n n

Với .n N Sử dụng điều kiện (7) ta chứng minh được nghiệm trên n lớn hơn nghiệm dưới n .

Mệnh đề 2.6. Giả thiết (H1), (H2), (H3), (H4).

Giả sử 0l sao cho 2

2 42 2

N Nl M N M

và với 0,1 ,t

, , , , 0.f t t t f t t t l t t

thì với n N , hàm n và n định nghĩa bởi

(4) và (5) thỏa mãn .n n

Chứng minh. Với ,i N ta định nghĩa:

, , , ,i i i i i i ih t f t f t l

và với *i N , i i iw thỏa mãn

1 1 1 1, , , ,i i i i i iw lw f t f t

1 1 1i i il h .

Bước 1. Chứng minh 1 1.

Bước 2. Giả sử 2.n Nếu 2 0nh và

1 1n n thì 1 0nh và .n n

Chứng minh định lý 2.2. Ta xét các dãy n n

và n n định nghĩa

tương ứng bởi (4) và (5). Theo các mệnh đề 2.4, 2.5, 2.6, ta có:

... ... ...0 1 1 0n n

Bước 1. Chứng minh dãy n n và n n

hội tụ trong 1 0,1C .

Bước 2. Chứng minh hàm u và v là nghiệm của (1). 3. Nghiệm dưới và nghiệm trên theo thứ tự ngược lại Trong trường hợp này ta xét nghiệm dưới nằm trên nghiệm trên. Ta giả thiết: (H1’) 2, 0,1C là nghiệm dưới và trên

của (1) sao cho với .0,1 :t t t (H2’) Hàm :f D R liên tục trên 2: , , 0,1 : .D t u v R t u t (H3’) 0M sao cho với

1 2 1 2, , , , , ,t u v t u v D u u

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v M u u (H4) 0N sao cho với 1 2, , , , , ,t u v t u v D

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v Nv v

Ta định nghĩa lại tính xấp xỉ dãy n n và

n n theo (4) và (5).

Ở đây lí luận chính theo nguyên lý phản cực đại thay cho nguyên lý cực đại. Ta có một số kết quả sau: Định lý 3.1.Giả thiết (H1’), (H2’), (H3’), (H4) và 2 4,0l sao cho 0,M l

cos sin 0M l l t N l l t

và với 0,1 ,t

, , , , 0.f t t t f t t t l t t

thì các dãy n n và n n

định nghĩa bởi (5)

và (4) hội tụ đơn điệu trong 1 0,1C tới nghiệm v và u của (1) sao cho với

0,1 : .t t v t u t t

Bổ đề 3.2. Giả sử 2 4 0l . Nếu n là

nghiệm dưới của (1) và 1n định nghĩa bởi (4)

thì 1 .n n

Chứng minh. Chứng minh tương tự bổ đề 2.3 dùng nguyên lý phản cực đại. Mệnh đề 3.3. Giả thiết (H1’), (H2’), (H3’), (H4) là đúng. Giả sử 2 4 0l sao cho 0M l và

cos sin 0M l l N l l thì hàm

n định nghĩa bởi (4) thỏa mãn: i)

n là nghiệm dưới của (1) ii) 1 .n n

Với .n N Mệnh đề 3.4. Giả thiết (H1’), (H2’), (H3’), (H4) là đúng. Giả sử 2 4 0l sao cho 0M l và

cos sin 0M l l N l l thì hàm

n định nghĩa bởi (5) thỏa mãn: i)

n là nghiệm trên của (1)

ii) 1 .n n

Với .n N Theo cách chứng minh mệnh đề 2.6, ta có thể thiết lập các mệnh đề sau: Mệnh đề 3.5.Giả thiết (H1’), (H2’), (H3’), (H4). Giả sử 2 4 0l sao cho 0,M l

cos sin 0M l l N l l và

0,1t , , , , , 0.f t t t f t t t l t t

thì với ,n N hàm n và

n định nghĩa bởi (4) và (5) thỏa mãn .n n Chứng minh định lý 3.1. Chú ý rằng, theo mệnh đề 3.3, 3.4, 3.5, các dãy n n

và n n thỏa mãn:

0 1 1 0... ... ... .n n Theo lí luận tương tự chứng minh định lý 2.2 ta được điều phải chứng minh. 4. Kết quả mở rộng 4.1. Tổng quát hóa của (H3) và (H4) Ta có thể thay thế toàn bộ điều kiện Lipschitz bởi điều kiện Lipschitz địa phương nếu ta thêm điều kiện Nagumo. Khi đó, định lý 2.2 trở thành Định lý 4.1. Giả thiết (H1), (H2) và (H5) tồn tại hàm liên tục : R R và hằng số max ,R

sao cho:

0,10,10

max minR s ds

s

và , , : , , ;t u v D f t u v v (H6) 0M sao cho với 1 2 1 2, , , , , , ,t u v t u v D v R u u

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v M u u (H7) 0N sao cho với 1 2, , , , , , ,it u v t u v D v R

2 1 2 1, , , , .f t u v f t u v Nv v Giả sử 0l sao cho (6) và (7) thỏa mãn thì các dãy n n

và n n định nghĩa bởi (4)

và (5) hội tụ đơn điệu trong 1 0,1C tới nghiệm u và v của (1) sao cho với

0,1 : .t t u t v t t

4.2. Bài toán giá trị biên Dirichlet Trường hợp bài toán Dirichlet: ( , , ) 0; (0) (1) 0u f t u u u u (8)

Sơ đồ xấp xỉ tương tự (4) và (5) với k là hằng số. Ta xét trường hợp tổng quát sau:

1 1 1

1 1

, , ;

0 1 0,n n n n n n n

n n

k t l t f t k t l t

và

1 1 1

1 1

, , ;

0 1 0.n n n n n n n

n n

k t l t f t k t l t

Có thể ví dụ 2k t N nếu 0 1 2t ,

2k t N nếu 1 2 1t và .l R k t và

l t có thể lựa chọn khác như Gendzojan trong [8]. Ta có kết quả sau: Định lý 4.2. Giả thiết 2, 0,1C không là nghiệm

sao cho với .0,1 :t t t

, ( ), 0,t f t t t 0.0 1

, ( ), 0,t f t t t 0.0 1 và (H2), (H3), (H4) thỏa mãn Giả sử 0 0,1k C sao cho 0 0 0k và với

,0,1t 0 0 1k t k t thì với l đủ lớn, dãy n n

và n n định nghĩa bởi:

31 0 1 1n n nlk t l

30, ,n n n nf t lk t l

1 10 1 0.n n 3

1 0 1 1n n nlk t l

30, ,n n n nf t lk t l

1 10 1 0n n hội tụ đơn điệu trong 1 0,1C tới nghiệm u và v của (8) sao cho với 0,1 :t

.t u t v t t

4.3. Bài toán tuần hoàn Xét bài toán

( , , ) 0, (0) (1), (0) (1)u f t u u u u u u (9)

Tương tự như trong trường hợp bài toán Neumann, với

0 1,z z thỏa mãn:

0 0 1 10 1, 0 , 1 1, 1 .z z l z z l Ta có kết quả sau: Định lý 4.3. Giả thiết 2, 0,1C không là nghiệm

sao cho với .0,1 :t t t

, ( ), 0,t f t t t

,0 1 0 1 .

, ( ), 0,t f t t t

,0 1 0 1 . và (H2), (H3), (H4) thỏa mãn thì với l đủ lớn, dãy n n

và n n định nghĩa bởi

1 1

1 1 1 1

, , ,

0 1 , 0 1 .n n n n n

n n n n

l f t l

1 1

1 1 1 1

, , ,

0 1 , 0 1 .n n n n n

n n n n

l f t l

hội tụ đơn điệu trong 1 0,1C tới nghiệm u và v của (9) sao cho với 0,1 :t

.t u t v t t

Tài liệu tham khảo [1] B.N. Babkin, (1954), “Solution of a boundary value problem for an ordinary differential equation of second order by Caplygin’s method”, Prikl. Math. Meh. Akad. Nauk. SSSR, 18, 239-242. [2] A. Bellen, (1983), “Monotone methods for periodic solutions of second order scalar functional differential equations”, Numer. Math, 42, 15-30. [3] S.R. Bernfeld, J. Chandra, (1977) “Minimal and maximal solutions of nonlinear boundary value problems”, Pacific J. Math, 71, 13-20. [4] Alberto Cabada, Luis Sanchez, (1996), “A positive operator approach to the Neumann problem for a second order ordinary

differential equation”, J. Math. Anal. Appl, 204, 774-785. [5] M. Cherpion, C. De Coster, and P. Habets, (1999), “Monotone interative methods for boundary value problems”, Differ. Integral Equ, 12, 309-338. [6] M. Cherpion, C. De Coster, and P. Habets, (2001), “A constructive monotone iterative method for second order BVP in presence of lower and upper solutions”, Applied Mathematics and Computation, 123, 75-91. [7] C. De Coster, P. Habets, (1996), “Upper and lower solutions in the theory of ODE boundary value problems: classical and recent results”, in: F.Zanolin (Ed.), Nonlinear Analysis and Boundary Value Problems for Ordinary Differ. Equ., C.I.S.M. Courses and Lectures, vol. 371, Springer, New York, 1-79. [8] G.V. Gendzojan, (1964), “On two-sided Chaplygin approximations to the solution of the two point boundary value problem”, Izv. SSR Jiz Mate Nauk, 17, 21-27. [9] P.Omari, (1986), “A monotone methid for constructing extremal solutions of second order scalar BVPs”, Appl. Math. Comput, 18, 257-275.

[10] E. Picard, (1893), “Sur l’application des mesthodes d’approximations successives à l’estude de certains esquation différentielles ordinaires”, J. Math, 9, 217-271.

[11] G. Scorza Dragoni, (1931), “II problema dei valori ai limiti studiato in grande per le equazioni differenziali del secondo ordine”, Math. Ann, 105, 133-143.

SUMMARY MONOTONE INTERATIVE METHOD FOR SECOND ORDER BOUNDARY VALUE

PROBLEMS IN THE PRESENCE OF LOWER AND UPPER SOLUTIONS Ngo Thi Kim Quy College of Economics and Business Administration - TNU

This paper concerns the monotone approximations of solutions of boundary value problems such as: ( , , ) 0, (0) (1) 0.u f t u u u u

We consider linear interative scheme in case f is Lipschitz in u and satisfies a one – sided Lipschitz condition in .u The initial approximations are lower and upper solutions which can be ordered one way or the orther . We also consider the periodic and the Dirichlet problems.

Key words: Monotone iterative method, lower and upper solutions, Neumann problem, computable approximations. * Email: [email protected]. Tel:0917333725

THESTABILITYOFGENERALIZEDQUASI-EQUILIBRIUMPROBLEMS

TruongThiThuyDuong 1 andNguyenThiPhuongDung 2

BankingAcademy

Tãmt¾t:

Trongnh÷ngn¨mgÇn®©y,çcbµito¸ntèiunhbÊt®¼ngthøcbiÕnph©n,tùac©nb»ng,baohµmthøcbiÕn

ph©n®·®îcnhiÒut¸cgi¶nghiªncøu.ÇcvÊn®Ò®îcquant©mlµsùtånt¹inghiÖmvµtÝnhæn®Þnhcña

¸nhx¹nghiÖm.Trongbµib¸onµy,chóngt«ixÐttÝnhnöaliªntôctrªnvµnöaliªntôcdíicña¸nhx¹nghiÖm

cñabµito¸ntùac©nb»ngvector®atrÞ.

Tõkhãa: ¸nhx¹nöaliªntôctrªn,nöaliªntôcdíi, C-liªntôctrªn, C-liªntôcdíi,tùac©nb»ng.

1Introduction

Inrecentyear,manyauthorstudiedthestabilityofsolutionmappingofgeneralizedquasiequi-

libriumproblems.Whenconsiderationthelowersemicontinnuityofsolutionmappingofsome

aboveproblems,thelinearscalarizationexperimenthasbeenshowntobeaveryefficent.In

[2],ithasbeenappliedtoaparametricweakvectorvariationalinequalityinfinitedimensional

spaces.In[7],theydealthestabilityofthesolutionsmappingofthemixedgeneralizedKyFan

inequalityproblem.

Inthispaper,weexaminethestabilitysolutionsmappingofgeneralizedquasiequilibriumprob-

lem.Wegivesomesufficentconditionsforitsmappingtobeupperandlowersemicontinnuity.

2Preliminaries

Givenasubset D ⊆ X, weconsideramultivaluedmapping F : D → 2Y . Thedefinitiondomainandthegraphof F aredefinitedby

domF = x ∈ D|F (x) 6= ∅ ,

Gr(F ) = (x, y) ∈ D × Y | y ∈ F (x) ,respectively.Werecallthat F issaidtobeaclosedmappingifthegraph Gr(F ) of F isa

closedsubsetintheproductspace X × Y anditissaidtobeacompactmappingiftheclosure

1*Tel:0912800082,e-mail:[email protected]*Tel:0976605305,e-mail:[email protected]

F (D) ofitsrange F (D) isacompactsetin Y .Wesaythatthemap F hasopenlowersection

iftheinversemap F−1 : Y → 2X , definedby

F−1(y) = x ∈ X : y ∈ F (x)

hasopenvalues.

Amultivaluedmapping F : D → 2Y issaidtobeuppersemi-continuous(u.s.c)at x ∈ Difforeachopenset V containing F (x), thereexistsanopenset U of x suchthatforeach

x ∈ U, F (x) ⊂ V. F issaidtobeu.s.con D ifitisu.s.catall x ∈ D. And, F issaidtobe

lowersemi-continuous(l.s.c)at x ∈ D ifforanyopenset V with F (x) ∩ V 6= ∅, thereexistsanopenset U containing x suchthatforeach x ∈ U, F (x) ∩ V 6= ∅;F issaidtobel.s.con Difitisl.s.catall x ∈ D. F issaidtobecontinuouson D ifitiscontinuousatthesametime

u.s.candl.s.con D.

Definition2.1. ([6])Let X beatopologicalspace, Y beatopologicalvectorspace.Let

F : X → 2Y beamultivaluedmappingand C : X → 2Y beaconemultivaluedmapping.

Wesaythat F is C-usc(resp. C-lsc)atapoint x0 ∈ domF, iffforanyopenset N of Ywith F (x0) ⊂ N (resp. F (x0) ∩ N 6= ∅),thereexistsaneighborhood U(x0) of x0 suchthat

F (x) ⊂ N + C(x) (resp. F (x) ∩ (N − C(x)) 6= ∅)foreach x ∈ U(x0).

Wesaythat F is C-usc(resp. C-lsc)onasubset X ′ ⊂ domF iffitis C-usc(resp. C-lsc)at

eachpoint x ∈ X ′.

Definition2.2. ([4])Anonemptysubset Q ⊂ Y iscalled C-closediff Q+ C isclosed.

Lemma2.1. ([5])Let X and Y beHausdorfftopologicalvectorspaces, F,G : X → 2Y be

multivaluedmappings.

(i)If F isuscmultivaluedmappingwithcompactvaluedand G isclosed,then F +G isclosed

multivaluedmapping.

(ii)If F islscmultivaluedmappingand G isopen,then F +G isopenmultivaluedmapping.

3Mainresults

Let X, Y beHausdorfftopologicalvectorspaceand C ⊂ Y beaproper,closedandconvex

conewithnonemptyinterior,denotebyint C.Forapoint e ∈ intC, andnonemptybounded

subset F of Y, setting

Λ := λ ∈ R : F ∩ (λe− C) 6= ∅ .

s = inf λ : λ ∈ Λ.

In[7],theauthorshasshownthat,if F is C-closed,then s = minλ : λ ∈ Λ.

ThefollowingLemmaisconsequenceofLemma3.1in[7].

Lemma3.1. Ler r bearealnumber, F beboundedsetof Y. If F is C-closed,then

(i) s < r ⇔ F ∩ (re− intC) 6= ∅;

(ii) s ≤ r ⇔ F ∩ (re− C) 6= ∅.

Let C : X → 2Y beconemultivaluedmappingsuchthat C(x) isaproper,closed,convexwithnonemptyinterior.Themultivaluedmapping F : X → 2Y withnonemptyvalues.Wesaythat

F hasboundedvaluesiff F (x) isaboundedsetforeach x ∈ X and F has C-closedvaluesiffF (x) is C(x)-closedforeach x ∈ X.

Inthissection,weassumethatthemap F hasboundedvaluesand C-closedvalues.Let D bea

compactsubsetin X and e : D → Y beasingle-valuedmapsuchthatforeach x ∈ D, e(x) isaninteriorpointof intC(x). Weconcludethatthefunction s : D → R iswell-defined,where

s(x) := min λ ∈ R : F (x) ∩ (λe(x)− C(x)) 6= ∅ , x ∈ D.

Proposition3.2. (i)If F is C-uscandcompactvalued, e isusc, C hasclosedgraph,then sislsc.

(ii)If F is C-lscandcompactvalued, e islsc, intC hasopengraph,then s isusc.

Proof. (i)Toproof s islsc,wewillshowthattheset H(r) = x ∈ D : s(x) ≤ r isclosed.Thismeans H(r) = x ∈ D : F (x) ∩ (re(x)− C(x)) 6= ∅ isaclosedset.

Asumethat xβ → x, xβ ∈ H(r), then F (xβ)∩ (re(xβ)−C(xβ)) 6= ∅. For F is C-uscat x,wehaveforanyneighborhood V oftheoriginin Y thereexists β0 suchthatforall β ≥ β0

F (xβ) ⊂ (F (x) + V + C(xβ)).

Thus, F (x) +V +C(xβ)∩ (re(xβ)−C(xβ)) 6= ∅. Since F (x) iscompactand C(xβ) isclosed,wehave (F (x) + C(xβ)) ∩ (re(xβ)− C(xβ)) 6= ∅, so F (x) ∩ (re(xβ)− C(xβ)) 6= ∅.

Theuppersemicontinuityof e andtheclosenessof C implies re − C isclosedmultivalued

map,then F (x) ∩ (re(x)− C(x)) 6= ∅. Hence, x ∈ H(r) so H(r) isaclosedset.

(ii)Weneedtoprovetheset H ′(r) = x ∈ D : s(x) ≥ r isclosed,thismeans H ′(r) =x ∈ D : F (x) ∩ (re(x)− intC(x)) = ∅ isaclosedset.

Wehave

H ′(r) = x ∈ D : 0 /∈ F (x)− re(x) + intC(x)

H ′(r) = x ∈ D : (x, 0) /∈ gr(F − re+ intC) .

For F is C-lscandcompactvalued, e islscand intC hasopengraph,weconcludethat

F − re+ intC hasopengraph(bytheProposition2.2in[7]).Therefore H ′(r) isaclosedset.♦

Let X,Z, Y beHausdorfftopologicalvectorspaces, D ⊂ X,K ⊂ Z becompactsubsets.

Themultivaluedmappings A : D ×K → 2D, F : K ×D ×D → 2Y and C : K ×D → 2Y

beconemultivaluedmappingwithproper,closedandconvexvalued, intC(y, x) 6= ∅. Weare

interestedintheproblemfollowing:foreach y ∈ K find x ∈ D suchthat x ∈ A(x, y) and

F (y, x, t) ∩ −intC(y, x) = ∅ forall t ∈ A(x, y).

Denoteby S(y) = x ∈ A(x, y) : F (y, x, t) ∩ −intC(y, x) = ∅ forall t ∈ A(x, y) .

Foreach (y, x) ∈ K ×D, setting s : K ×D ×D → R definedby

s(y, x, t) = min λ ∈ R : F (y, x, t) ∩ (λe(y, x)− C(y, x)) 6= ∅ ,

where e : K ×D → Y beasingle-valuedmapsuchthatforeach (y, x) ∈ K ×D, e(y, x) isaninteriorpointof intC(y, x).

f(y, x) = inft∈A(x,y)

s(y, x, t).

E(y) = x ∈ D : x ∈ A(x, y) .

Theorem3.3. Let A beamultivaluedmappingwithclosedconvexvalues.Foreach y ∈ K,assumethefollowingconditionshold:

(i) A hasopenlowersection, E(y) isaclosedset;

(ii)Forall x ∈ D, theset x ∈ D | F (y, x, z) ∩ −intC(y, x) 6= ∅ isopenand x /∈ coNy(x)with Ny(x) = z ∈ D | F (y, x, z) ∩ −intC(y, x) 6= ∅.

Thenforeach y ∈ K, thereexists x ∈ D suchthat x ∈ A(x, y) and F (y, x, z)∩−intC(y, x) =∅ forall z ∈ A(x, y), thismeansthat S(y) isnonemptyset.

Proof. Assumetothecontrarythat S(y) isemptyforeach y ∈ K,thismeansthatforall

x ∈ E(y) then F (y, x, z) ∩ −intC(y, x) 6= ∅ forall z ∈ A(x, y). Therefore,forall x ∈ E(y),

Ny(x) ∩ A(x, y) 6= ∅.

Hence,themultivaluedmapping Q : D → 2D by

Q(x) =

co(Ny(x)) ∩ A(x, y), if x ∈ E(y);

A(x, y), if x ∈ D \ E(y)

hasnonemptyvalues.

Forall z ∈ D,

Q−1(z) = (coNy)−1(z) ∩ A−1(z) ∪ (A−1(z) ∩D \ E(y))

isopenin D. Since Q hasnonemptyconvexvaluesandopenlowersections, D isacompactin

Hausdorfftopologicalspace,weclaimfromTheorem8.1.3of[3]thatthereexistsacontinous

single-valuedmap φ : D → D suchthat φ(x) ∈ Q(x).

Weseethat,theset-valuedmap ψ : D → 2D definedby ψ(x) = φ(x) iscompactuscwith

nonemptyconvexclosedin D, thenithasfixedpoint.Thismeans,thereexists x ∈ D such

that x ∈ φ(x).

Obviously, x ∈ E(y) and x ∈ Q(x). Bythedefinitionof Q,

x ∈ coNy(x) ∩ A(x, y) ⊆ coNy(x),

acontradictionto(ii).Theproofiscomplete. ♦

ThefollowingTheoremsshowsomesufficientconditionsforthesolutionsetoftheabove

problemisupperandlowersemicontinouswith S(y) 6= ∅ forany y ∈ K.

Theorem3.4. Let y0 ∈ domS. Assumethefollowingconditionsaresatisfied:

(i) E isuscandcompactvaluedat y0 ∈ K;

(ii) A islscon D × y0;

(iii) F is C-lscandcompactvalued, e islscand intC hasopengraph.

Then S isuscat y0.

Proof. ByLemma3.1,weseethat F (y, x, t)∩−intC(y, x) = ∅ holdsiff s ≥ 0. Itfollowsthat

S(y) = x ∈ E(y) : f(y, x) ≥ 0 . Since F is C-lscandcompactvalued, e islscand intChasopengraph,wehave s isuscat y0.

For s isuscand A islscon D × y0, byTheorem2of[1],p.69,wereduce f isuscat

D × y0.

ApplyingTheorem4.1in[7]yields S isuscat y0. ♦

Theorem3.5. Let y0 ∈ domS. Assumethefollowingconditionsaresatisfied:

(i) E islscat y0 ∈ K;

(ii) A isuscandcompactvaluedon D × y0;

(iii) F is C-uscandcompactvalued, e isuscand C hasclosedgraph;

(iv) S(y0) ⊂ clS ′(y0), where S′(y) = x ∈ E(y) : f(y, x) > 0 .

Then S islscat y0.

Proof. Weseethat S(y) = x ∈ E(y) : f(y, x) ≥ 0 . Since F is C-uscandcompactvalued,

e isuscand C hasclosedgraph,thisimpliesthelowersemicontinuityof s at y0.

For s islscand A isuscwithcompactvaluedon D × y0, byTheorem1of[1],p.67,we

reducethat f islscon D × y0.

Togetherthelowersemicontinuityof f on D × y0 withthecondition(iv),wereducethatforeach x0 ∈ S(y0) ⊂ S ′(y0) then x0 ∈ S ′(y0) and f islscatpoint (y0, x), foreach x inthe

neighborhoodof x0. Thus,accordingtoTheorem4.2in[7]yields S islscat y0.

References

[1]Aubin,J.P.MathematiccalMethodsofGameandEconomicTheory. North-Holland,

Amsterdam,1979.

[2]Cheng,Y.H.,Zhu,D.L.Globalstabilityresultsfortheweakvectorvariationalinequality.

J.Glob.Optim. ,32,2005,543-550.

[3]Klein,E.,Thompson,A.C.,TheoryofCorrsepondences. Wiley,NewYork ,1984.

[4]Luc,D.T.,Theoryofvectoroptimization. Lect.NotesEcon.Math.Syst.,vol319,Spinger,

Berlin,1989.

[5]Lin,L.J.,Wang,S.Y.,Chuang,C.S.Existencetheoremsofsystemsofvariationalinclusions

problemswithapplications. J.Glob.Optim. 40,2008,751-764.

[6]Tuan,L.A.,Lee,G.M.,Sach,P.H.Uppersemicontinnuityinparametricgeneralvariational

problemandapplication. NonlinearAnal. ,72,2010,1500-1513.

[7]Sach,P.H.,Tuan,L.A.Newscalarizingapproachtothestabilityanalysisinparametric

generalizedKyFaninequalityproblems. J.Optim.TheoryAnal. ,2013.

SUMMARY:THESTABILITYOFGENERALIZEDQUASI-EQUILIBRIUMPROB-

LEMS

Thepurposeofthispaperistoshowthesufficientconditionsforthesolutionmappingof

generalizequasiequilibriumproblemisupperandlowersemicontinous.

TruongThiThuyDuongandNguyenThiPhuongDung

BankingAcademy

1*Tel:0912800082,e-mail:[email protected]*Tel:0976605305,e-mail:[email protected]

OBSERVER-BASED CONTROL DESIGN OF

NEURAL NETWORKS SYSTEM WITH AN

INTERVAL TIME-VARYING DELAY: LMIS

METHOD APPROACH

Mai Viet Thuan∗, Nguyen Thi Thanh Huyen and Tran Thi Hong Nhung

Department of Mathematics and InformaticsThainguyen University of Science, Thainguyen, Vietnam∗ Corresponding author: [email protected]

Abstract.This paper considers the problem of designing an observer-based output feedback controller to expo-

nentially stabilize a class of neural networks system with an interval time-varying delay in the state vector. By

constructing a set of Lyapunov–Krasovskii functionals that includes triple integral terms, a delay-dependent stabiliz-

ability condition which is expressed in terms of Linear Matrix Inequalities (LMIs) is derived to ensure the closed-loop

system is exponentially stable with a prescribed α−convergence rate. A numerical example is given to illustrate the

design procedure.

Key words: Neural networks, stabilization, non-differentiable delays, Lyapunov function, matrix Riccati equations,

linear matrix inequalities.

1 Introduction

The problem stability analysis and stabilization of delayed neural networks is a very important issue, andmany stability and stabilization criteria have been developed in the literature (see [1, 4, 5, 8, 9] and thereferences cited therein). Recently, in [6], by designing memoryless state feedback controllers, the authorspresented some results on the global exponential stabilization for neural networks with various activationfunctions and time-varying continuously distributed delays in terms of linear matrix inequalities. When notall of the state variables are available for feedback control, a state observer may be used to provide anestimate of the state vector and thus an observer-based output feedback controller can be realized. In [3], theauthors investigated the stabilization problem of neural networks system with constant delay by making useof the estimated states of neurons. However, in this results, the delay function is assumed a constant. To thebest of our knowledge, the problem of designing an observer-based output feedback controller to exponentialstabilization of neural networks system with an interval, non-differentiable time-varying delays is still openproblem. This motivates our research.

In this paper, we consider a stabilization scheme for a new class of delayed neural networks. We proposeto use a completely memoryless full-order Luenberger-type state observer to reconstruct the state vector forthe feedback control purpose. Our objective is to systematically derive both the observer and controller gainmatrices to ensure that the closed-loop system is exponentially stable. By constructing a set of Lyapunov–Krasovskii functionals that includes triple integral terms, a delay-dependent LMI stabilizability condition isderived. As a result, both the controller and observer parameters can be derived via the use of an efficientLMI-based algorithm (see [2]).

1

2 Preliminaries

The following notations will be used throughout this paper : Rn×r denotes the space of all matrices of(n × r)−dimensions; AT denotes the transpose of matrix A; λ(A) denotes the set of all eigenvalues of A;λmax(A) = maxReλ;λ ∈ λ(A); C1([0, t],Rn) denotes the set of all Rn−valued continuous differentiablefunctions on [0, t]; L2([0, t],Rm) denotes the set of all the Rm−valued square integrable functions on [0, t];Matrix A is called semi-positive definite (A ≥ 0) if 〈Ax, x〉 ≥ 0, for all x ∈ Rn;A is positive definite (A > 0)if 〈Ax, x〉 > 0 for all x 6= 0;A > B means A − B > 0; The notation diag. . . stands for a block-diagonalmatrix. The symmetric term in a matrix is denoted by ∗. Consider the following delayed neural networks:

x(t) = −Ax(t) +W0f(x(t)) +W1g(x(t− h(t))) +Bu(t)

y(t) = Cx(t),

x(t) = φ(t), t ∈ [−h2, 0],

(1)

where x(t) ∈ Rn is the state, u(t) ∈ Rm) is the control; n is the number of neurals, and

f(x(t)) = [f1(x1(t)), f2(x2(t)), . . . , fn(xn(t))]T ,

g(x(t)) = [g1(x1(t)), g2(x2(t)), . . . , gn(xn(t))]T ,

are the activation functions; A = diag(a1, a2, . . . , an), ai > 0 represents the self-feedback term andW0,W1, Bdenote the connection weight matrix, the discretely delayed connection weight matrix and the control inputmatrix, respectively. The time-varying delay function h(t) is continuous which satisfies

0 ≤ h1 ≤ h(t) ≤ h2. (2)

where, h1, h2 are given constant. It is worth noting that the time delay is assumed to be a continuous functionbelonging to a given interval, which means that the lower and upper bounds for the time-varying delay areavailable, but the lower bound is not restricted to being zero. Furthermore, the time-varying delay can benon-differentiable. The initial function φ(t) ∈ C1([−h2, 0],Rn) with the norm

‖φ‖ = sup−h2≤t≤0

√‖φ(t)‖2 + ‖φ(t)‖2.

In this paper we consider various activation functions and assume that the activation functions f(.), g(.)satisfy the following growth conditions with the growth constants ai, bi :

|fi(ξ)| ≤ ai|ξ|, i = 1, 2, . . . , n, ∀ξ ∈ R,|gi(ξ)| ≤ bi|ξ|, i = 1, 2, . . . , n, ∀ξ ∈ R,

(3)

Due to the fact that not all of the state variables are available for feedback control and that the real-time knowledge of the delay, h(t) is not available, we therefore consider a completely memoryless full-orderLuenberger state observer for the system (1)

˙x(t) = −Ax(t) +Bu(t) + L(y(t)− Cx(t)),

x(t) = 0, ∀t ∈ [−h2, 0],(4)

and the following control law for the system (1)

u(t) = −Kx(t), (5)

in which x(t) ∈ Rn is the observer state vector, K ∈ Rm×n and L ∈ Rn×q are the constant controller andobserver gain matrices, respectively. We define an error vector e(t) = x(t)− x(t), which denotes the differencebetween the real state and the estimated state. Then we have the following closed-loop system

x(t) = −(A+BK)x(t) +W0f(x(t)) +W1g(x(t− h(t))) +BKe(t)

e(t) = −(A+ LC)e(t) +W0f(x(t)) +W1g(x(t− h(t))).(6)

2

The objective is to derive K and L that make the above closed-loop system (6) is exponentially stable with aprescribed α-convergence rate, i.e., for given α > 0, there exists β > 0 such that the solution x(t, φ) satisfiesthe following estimation

‖x(t, φ)‖ ≤ β‖φ‖e−αt, ∀t ≥ 0.

We introduce the following technical well-known propositions, which will be used in the proof of our results.Proposition 1. For any x, y ∈ Rn and positive definite matrix N ∈ Rn×n, we have

2〈x, y〉 ≤ 〈Nx, x〉+ 〈N−1y, y〉.

Proposition 2. ([7]) For any constant matrix Z = ZT > 0 and scalar h, h, 0 < h < h such that the followingintegrations are well defined, then

−∫ t

t−hxT (s)Zx(s)ds ≤ − 1

h

(∫ t

t−hx(s)ds

)T

Z

(∫ t

t−hx(s)ds

);

−∫ −h

−h

∫ t

t+s

xT(τ)Zx(τ)dτds ≤ − 2

h2 − h2

(∫ −h

−h

∫ t

t+s

x(τ)dτds

)T

Z

(∫ −h

−h

∫ t

t+s

x(τ)dτds

)

3 Main results

For simplicity of matrix expression, we denote

G = diagbi, i = 1, . . . , n, F = diagai, i = 1, . . . , n,λ = λmin(P−1),

Λ = λmax(P−1) + λmax(X) + h1λmax(P−1QP−1) + (h2 − h1)λmax(P−1RP−1) +1

2h21λmax(P−1SP−1)

+1

2(h22 − h21)λmax(P−1ZP−1) +

1

2h21λmax(P−1MP−1) +

1

2(h22 − h21)λmax(P−1NP−1)

+1

6h31λmax(P−1UP−1) +

1

6(h32 − h31)λmax(P−1WP−1),

Ξ =

Ξ11 0 Ξ13 0 Ξ15 Ξ16 Ξ17

∗ Ξ22 Ξ23 Ξ24 0 0 0∗ ∗ Ξ33 0 0 0 0∗ ∗ ∗ Ξ44 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ Ξ55 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Ξ66 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Ξ77

, H1 =

[Y TBT 0 0 0 0 0 0

]T,

H2 =[0 0 0 0 0 0 Y TBT

]T, H3 =

[FP 0 0 0 0 0 0

]T, H4 =

[0 GP 0 0 0 0 0

]T,

Ξ11 = −(AP + PAT +BY + Y TBT) + 2αP +W0D0WT0 +W1D1W

T1 +Q+ h1M + (h2 − h1)N

− 1

h1e−2αh1S − 2e−4αh1U − 2(h2 − h1)

h2 + h1e−4αh2W,

Ξ22 = − 2

h2 − h1e−2αh2Z, Ξ33 = e−2αh1Re−2αh1Q− 1

h1e−2αh1S − 1

h2 − h1e−2αh2Z,

Ξ44 = −e−2αh2R− 1

h2 − h1e−2αh2Z, Ξ55 = − 1

h1e−2αh1M − 2

h21e−4αh1U,

Ξ66 = − 1

h2 − h1e−2αh2N − 2

h22 − h21e−4αh2W,

Ξ77 = h1S + (h2 − h1)Z +1

2h21U +

1

2(h22 − h21)W +W0D2W

T0 +W1D3W

T1 − 2P,

3

Ξ88 = Ξ99 = I − 2P, Ξ13 =1

h1e−2αh1S, Ξ15 =

2

h1e−4αh1U, Ξ16 =

2

h2 + h1e−4αh2W,

Ξ17 = −PAT − Y TBT, Ξ23 = Ξ24 =1

h2 − h1e−2αh2Z, Σ = (−XA−ATX − 2CTC + 2In×n),

Theorem 1. Given α > 0, u(t) = −Y P−1x(t) is an observer-based controller for the system (1) if thereexist positive-definite matrices X,P,Q,R, S, Z,M,N,U,W, four diagonal positive matrices D0, D1, D2, D3

and a matrix Y satisfying the following LMIs:Σ XW0 XW1

∗ −In×n 0∗ ∗ −In×n

< 0, (7)

Ξ H1 H2 H3 H3 H3 H4 H4 H4

∗ Ξ88 0 0 0 0 0 0 0∗ ∗ Ξ99 0 0 0 0 0 0∗ ∗ ∗ −D0 0 0 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ −I 0 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −D2 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −D1 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −I 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −D3

< 0 (8)

Moreover, the solution x(t, φ) of the system satisfies

‖x(t, φ)‖ ≤√

Λ

λe−αt‖φ‖, t ∈ R+.

Proof. Let us denoteQ = P−1QP−1, R = P−1RP−1, S = P−1SP−1, Z = P−1ZP−1, M = P−1MP−1, N =P−1NP−1, U = P−1UP−1, W = P−1WP−1. Choose a Lyapunov-Krasovskii functional candidate for theclosed-loop system in (6) as V = V (t, e(t), xt) =

∑5i=1 Vi, where

V1 = xT(t)P−1x(t) + eT(t)Xe(t),

V2 =

∫ t

t−h1

e2α(s−t)xT(s)Qx(s)ds+

∫ t−h1

t−h2

e2α(s−t)xT(s)Rx(s)ds,

V3 =

∫ 0

−h1

∫ t

t+s

e2α(τ−t)xT(τ)Sx(τ)dτds+

∫ −h1

−h2

∫ t

t+s

e2α(τ−t)xT(τ)Zx(τ)dτds,

V4 =

∫ 0

−h1

∫ t

t+s

e2α(τ−t)xT(τ)Mx(τ)dτds+

∫ −h1

−h2

∫ t

t+s

e2α(τ−t)xT(τ)Nx(τ)dτds,

V5 =

∫ 0

−h1

∫ 0

θ

∫ t

t+s

e2α(τ+s−t)xT(τ)Ux(τ)dτdsdθ +

∫ −h1

−h2

∫ 0

θ

∫ t

t+s

e2α(τ+s−t)xT(τ)Wx(τ)dτdsdθ.

Taking the time derivative of V1, along the trajectory of system (6) yields

V1 = 2xT(t)P−1x(t) + 2eT(t)Xe(t)

= xT(t)[−P−1(A+BK)− (A+BK)TP−1

]x(t) + 2xT(t)P−1W0f(x(t))

+ 2xT(t)P−1W1g(x(t− h(t))) + 2xT(t)P−1BKe(t)

+ eT(t)[−X(A+ LC)− (A+ LC)TX

]e(t) + 2eT(t)XW0f(x(t)) + 2eT(t)XW1g(x(t− h(t))).

(9)

Using Proposition 1, we have

2xT(t)P−1BKe(t) ≤ xT (t)P−1BKKTBTP−1x(t) + eT(t)e(t);

2xT(t)P−1W0f(x(t)) ≤ xT(t)P−1W0D0WT0 P

−1x(t) + fT(x(t))D−10 f(x(t));

2xT(t)P−1W1g(x(t− h(t))) ≤ xT(t)P−1W1D1WT1 P

−1x(t) + gT(.)D−11 g(.);

2eT(t)XW0f(x(t)) ≤ eT(t)XW0WT0 Xe(t) + fT(x(t))f(x(t));

2eT(t)XW1g(x(t− h(t))) ≤ eT(t)XW1WT1 Xe(t) + gT(x(t− h(t)))g(x(t− h(t))).

(10)

4

From (9) and (10), we obtain

V1 = xT(t)[−P−1(A+BK)− (A+BK)TP−1 + P−1BKKTBTP−1 + P−1W0D0W

T0 P

−1

+ P−1W1D1WT1 P

−1]x(t) + fT(x(t))

[D−1

0 + I]f(x(t)) + gT(x(t− h(t)))

[D−1

1 + I]g(x(t− h(t)))

+ eT(t)[−X(A+ LC)− (A+ LC)TX +XW0W

T0 X +XW1W

T1 X + I

]e(t).

(11)

Using condition (3) and since the matrices D−10 + I and D−1

1 + I are diagonal, we have

fT(x(t))[D−1

0 + I]f(x(t)) ≤ xT(t)F

[D−1

0 + I]Fx(t),

gT(x(t− h(t)))[D−1

1 + I]g(x(t− h(t))) ≤ xT(t− h(t))G

[D−1

1 + I]Gx(t− h(t)).

(12)

From (11) and (12), we have

V1 ≤ xT(t)

[− P−1(A+BK)− (A+BK)TP−1 + P−1BKKTBTP−1 + P−1W0D0W

T0 P

−1

+ P−1W1D1WT1 P

−1 + F[D−1

0 + I]F

]x(t) + xT(t− h(t))G

[D−1

1 + I]Gx(t− h(t))

+ eT(t)

[−X(A+ LC)− (A+ LC)TX +XW0W

T0 X +XW1W

T1 X + I

]e(t).

(13)

Next, taking the time derivative of Vi, i = 2, . . . , 5, along the trajectory of system (6) yields

V2 = −2αV2 + xT(t)Qx(t)− e−2αh1xT(t− h1)Qx(t− h1)

+ e−2αh1xT(t− h1)Rx(t− h1)− e−2αh2xT(t− h2)Rx(t− h2),

V3 ≤ −2αV3 + xT(t)

[h1S + (h2 − h1)Z

]x(t)− e−2αh1

∫ t

t−h1

xT(s)Sx(s)ds− e−2αh2

∫ t−h1

t−h2

xT(s)Zx(s)ds,

V4 ≤ −2αV4 + xT(t)[h1M + (h2 − h1)N

]x(t)− e−2αh1

∫ t

t−h1

xT(s)Mx(s)ds− e−2αh2

∫ t−h1

t−h2

xT(s)Nx(s)ds,

V5 ≤ −2αV5 + xT(t)

[1

2h21U +

1

2(h22 − h21)W

]x(t)− e−4αh1

∫ 0

−h1

∫ t

t+θ

xT(s)Ux(s)dsdθ

− e−4αh2

∫ −h1

−h2

∫ t

t+θ

xT(s)Wx(s)dsdθ.

(14)

Using Proposition 2, one can obtain

− e−2αh1

∫ t

t−h1

xT(s)Sx(s)ds ≤ − 1

h1

(∫ t

t−h1

x(s)ds

)T

e−2αh1S

(∫ t

t−h1

x(s)ds

)= − 1

h1[x(t)− x(t− h1)]

Te−2αh1S [x(t)− x(t− h1)] ;

(15)

− e−2αh2

∫ t−h1

t−h2

xT(s)Zx(s)ds = −e−2αh2

∫ t−h(t)

t−h2

xT(s)Zx(s)ds− e−2αh2

∫ t−h1

t−h2(t)

xT(s)Zx(s)ds

≤ − 1

h2 − h1[x(t− h(t))− x(t− h2)]

Te−2αh2Z [x(t− h(t))− x(t− h2)]

− 1

h2 − h1[x(t− h1)− x(t− h(t))]

Te−2αh2Z [x(t− h1)− x(t− h(t))] ;

(16)

5

− e−2αh1

∫ t

t−h1

xT(s)Mx(s)ds ≤ − 1

h1

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ

)T

e−2αh1M

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ

); (17)

− e−2αh2

∫ t−h1

t−h2

xT (s)Nx(s)ds ≤ − 1

h2 − h1

(∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

)T

e−2αh2N

(∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

); (18)

− e−4αh1

∫ 0

−h1

∫ t

t+θ

xT (s)Ux(s)dsdθ ≤ − 2

h21

[h1x(t)−

∫ t

t−h1

x(θ)dθ

]Te−4αh1U

[h1x(t)−

∫ t

t−h1

x(θ)dθ

];

(19)

− e−4αh2

∫ −h1

−h2

∫ t

t+θ

xT(s)Wx(s)dsdθ ≤ − 2

h22 − h21

[(h2 − h1)x(t)−

∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

]Te−4αh2W

×

[(h2 − h1)x(t)−

∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

].

(20)

From conditions (13)-(20), we have

V + 2αV ≤

xT(t)

[− P−1(A+BK)− (A+BK)TP−1 + P−1BKKTBTP−1 + 2αP−1 + P−1W0D0W

T0 P

−1

+ P−1W1D1WT1 P

−1 + F [D−10 + I]F +Q+ h1M + (h2 − h1)N − 1

h1e−2αh1S

− 2e−4αh1U − 2(h2 − h1)

h2 + h1e−4αh2W

]x(t)

+ eT(t)[−X(A+ LC)− (A+ LC)TX +XW0W

T0 X +XW1W

T1 X + I

]e(t)

+ xT(t− h(t))

[G[D−1

1 + I]G− 2

h2 − h1e−2αh2Z

]x(t− h(t))

+ xT(t− h1)

[e−2αh1R− e−2αh1Q− 1

h1e−2αh1S − 1

h2 − h1e−2αh2Z

]x(t− h1)

+ xT(t− h2)

[−e−2αh2R− 1

h2 − h1e−2αh2Z

]x(t− h2)

+ xT(t)

[h1S + (h2 − h1)Z +

1

2h21U +

1

2(h22 − h21)W

]x(t)− 1

h1

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ

)T

e−2αh1M

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ

)

− 1

h2 − h1

(∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

)T

e−2αh2N

(∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

)+

2

h1xT(t)e−2αh1Sx(t− h1)

+2

h2 − h1xT(t− h(t))e−2αh2Zx(t− h2)

+2

h2 − h1xT(t− h(t))e−2αh2Zx(t− h1) +

4

h1xT(t)e−4αh1U

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ

)+

4

h2 + h1xT(t)e−4αh2W

(∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

).

(21)

Using the following identity relation

− (A+BK)x(t) +W0f(x(t)) +W1g(x(t− h(t))) +BKe(t)− x(t) = 0,

we have

2xT (t)P−1 [−(A+BK)x(t) +W0f(x(t)) +W1g(x(t− h(t))) +BKe(t)− x(t)] = 0. (22)

6

Based on using Proposition 1, we have

2xT(t)P−1W0f(x(t)) ≤ xT(t)P−1W0D2WT0 P

−1x(t) + fT(x(t))D−12 f(x(t))

2xT(t)P−1W1g(x(t− h(t))) ≤ xT(t)P−1W1D3WT1 P

−1x(t) + gT(.)D−13 g(.),

2xT(t)P−1BKe(t) ≤ xT(t)P−1BKKTBTP−1x(t) + eT(t)e(t).

(23)

Again using condition (3) and since the matrices D2, D3 are diagonal, we have

fT(x(t))D−12 f(x(t)) ≤ xT(t)FD−1

2 Fx(t),

gT(x(t− h(t)))D−13 g(x(t− h(t))) ≤ xT(t− h(t))GD−1

3 Gx(t− h(t)).(24)

From (21) to (24), we obtain

V + 2αV ≤ ξT(t)Ωξ(t) + eT(t)Σe(t), (25)

where

ξ(t) =[xT(t) xT(t− h(t)) xT(t− h1) xT(t− h2)

(∫ t

t−h1

x(θ)dθ)T (∫ t−h1

t−h2

x(θ)dθ

)T

xT(t)]T,

and

Σ = −X(A+ LC)− (A+ LC)TX +XW0WT0 X +XW1W

T1 X + 2I,

Ω =

Ω11 0 Ω13 0 Ω15 Ω16 Ω17

∗ Ω22 Ω23 Ω24 0 0 0∗ ∗ Ω33 0 0 0 0∗ ∗ ∗ Ω44 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ Ω55 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Ω66 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Ω77

,

with

Ω11 = −P−1(A+BK)− (A+BK)TP−1 + P−1BKKTBTP−1 + 2αP−1 + P−1W0D0WT0 P

−1

+ P−1W1D1WT1 P

−1 + F[D−1

0 + I]F +Q+ h1M + (h2 − h1)N − 1

h1e−2αh1S

− 2e−4αh1U − 2(h2 − h1)

h2 + h1e−4αh2W + FD−1

2 F,

Ω22 = G[D−1

1 + I]G− 2

h2 − h1e−2αh2Z +GD−1

3 G, Ω33 = e−2αh1R− e−2αh1Q

− 1

h1e−2αh1S − 1

h2 − h1e−2αh2Z, Ω44 = −e−2αh2R− 1

h2 − h1e−2αh2Z,

Ω55 = − 1

h1e−2αh1M − 2

h21e−4αh1U, Ω66 = − 1

h2 − h1e−2αh2N − 2

h22 − h21e−4αh2W,

Ω77 = h1S + (h2 − h1)Z +1

2h21U +

1

2(h22 − h21)W + P−1W0D2W

T0 P

−1 + P−1W1D3WT1 P

−1

+ P−1BKKTBTP−1 − 2P−1, Ω13 =1

h1e−2αh1S, Ω15 =

2

h1e−4αh1U,

Ω16 =2

h2 + h1e−4αh2W, Ω17 = −(A+BK)TP−1, Ω23 = Ω24 =

1

h2 − h1e−2αh2Z.

Now, we designK = Y P−1, L = X−1CT,

7

and using Schur complement, we have condition Σ < 0 is equivalent to condition (7) and condition Ω < 0 isequivalent to the following condition

Γ =

Γ11 0 Ω13 0 Ω15 Ω16 Γ17 Γ18 0∗ Ω22 Ω23 Ω24 0 0 0 0 0∗ ∗ Ω33 0 0 0 0 0 0∗ ∗ ∗ Ω44 0 0 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ Ω55 0 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Ω66 0 0 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ Γ77 0 Γ79

∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −I 0∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ −I

,

(26)

where

Γ11 = −P−1(A+BY P−1)− (A+BY P−1)TP−1 + 2αP−1 + P−1W0D0WT0 P

−1 + P−1W1D1WT1 P

−1

+ F[D−1

0 + I]F +Q+ h1M + (h2 − h1)N − 1

h1e−2αh1S − 2e−4αh1U − 2(h2 − h1)

h2 + h1e−4αh2W + FD−1

2 F,

Γ77 = h1S + (h2 − h1)Z +1

2h21U +

1

2(h22 − h21)W + P−1W0D2W

T0 P

−1 + P−1W1D3WT1 P

−1 − 2P−1,

Γ17 = −(A+BY P−1)TP−1, Γ18 = P−1BY P−1,Γ79 = P−1BY P−1,

Pre- and post-multiply both sides of Γ with P = diag P, P, P, P, P, P, P, P, P , and using condition −P 2 ≤I − 2P, we have the condition PΓP < 0 is equivalent to the condition (8). Therefore, from the conditions(7) and (8), we have

V (t, e(t), xt) + 2αV (t, e(t), xt) ≤ 0, ∀t ≥ 0. (27)

Integrating both sides of (27) from 0 to t, we obtain

V (t, e(t), xt) ≤ V (0, e(0), x0)e−2αt, ∀t ∈ R+.

By simple computation, we have

V (t, e(t), xt) ≥ λmin(P−1)‖x(t)‖2 = λ‖x(t)‖2,∀t ≥ 0.

and V (0, e(0), x0) ≤ Λ‖φ‖2. Hence λ‖x(t, φ)‖2 ≤ V (t, xt) ≤ V (φ)e−2αt ≤ Λe−2αt‖φ‖2, then the solutionx(t, φ) of the system satisfies

‖x(t, φ)‖ ≤√

Λ

λe−αt‖φ‖, ∀t ≥ 0,

which implies the closed-loop system is α−stable. This completes our proof.

We give a numerical example to illustrate the design procedure.

Consider the system (1) where

A =

[0.5 00 1

],W0 =

[0.3 0.20.1 −0.2

],W1 =

[0.2 0.10.1 0.4

], B =

[15

], C =

[10 2

]with h(t) = 0.1 + 1.5| sin t| and φ(t) =

[cos t sin t

]T . It is worth nothing that, the delay function h(t) isnon-differentiable. Given α = 0.3. By using the LMI Toolbox in MATLAB, the LMIs in Theorem 1 are

8

satisfied with h1 = 0.1, h2 = 1.6, and

X =

[13.6305 0.77030.7703 5.1728

], P =

[62.7959 −4.6584−4.6584 63.6736

], Q =

[4.5697 0.68430.6843 17.0258

], R =

[1.9581 0.50550.5055 10.8493

],

S =

[4.6342 −0.0410−0.0410 4.2954

], Z =

[10.3444 −1.8380−1.8380 13.5178

]M =

[8.6762 0.11570.1157 10.4003

], N =

[1.0187 0.32880.3288 5.6359

],

U =

[0.5180 0.03350.0335 1.0270

],W =

[8.3999 −1.4959−1.4959 8.6697

], D0 =

[16.2952 0

0 20.4596

], D1 =

[22.3821 0

0 24.4148

],

D2 =

[34.5391 0

0 36.9227

], D3 =

[36.6905 0

0 29.2943

], Y =

[1.9298 1.0243

].

Therefore, the resulting controller and observer gains for the system (1) are

K = Y P−1 =[0.0321 0.0184

], L = X−1CT =

[0.71780.2797

]. (28)

This implies that the system (1) is 0.3-stable by the observer-based controller with controller and observergains given in (28). Moreover, the solution of closed-loop system satisfies

‖x(t, φ)‖ ≤ 30.5611e−0.3t‖φ‖.

4 Conclusion

This paper has studied the problem of designing observer-based output feedback controllers for neural net-works systems with an interval non-differentiable time-varying delay in the state vector. The design can becarried out by an efficient LMI-based algorithm. A numerical example has been given to demonstrate thesimplicity of the design procedure.

Bài toán điều khiển quan sát cho hệ nơ ron thần kinh có một trễ biến thiên: cách tiếp cậndùng bất đẳng thức ma trận tuyến tính

Mai Viết Thuận, Nguyễn Thị Thanh Huyền và Trần Thị Hồng Nhungtrường Đại học Khoa học, Đại học Thái Nguyên

Tóm tắt nội dung

Bài báo nghiên cứu bài toán điều khiển quan sát cho lớp hệ nơ ron thần kinh có một trễ biến thiêndạng khoảng. Bằng cách xây dựng hàm Lyapunov–Krasovskii mới kết hợp với công thức Newton-Leibniz,chúng tôi đưa ra một điều kiện đủ cho bài toán điều khiển quan sát cho lớp hệ nơ ron có trễ biến thiêndưới dạng bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Cuối cùng một ví dụ số được đưa ra để minh họa cho kếtquả của chúng tôi.

Tài liệu

[1] L.O. Chua and L. Yang, Cellular neural networks: Theory, IEEE Transactions on Circuits and Systems,10 (1988) 1257–1272.

[2] P. Gahinet, A. Nemirovskii, Laub A.J. and Chilali M., LMI Control Toolbox For use with MATLAB, TheMathWorks, Inc. 1995.

[3] H. Huang, T. Huang, X. Chen and C. Qian, Exponential stabilization of delayed re-current neural networks: A state estimation based approach, Neural Networks (2013),http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2013.08.006.

9

[4] M. Liu, Delayed standard neural network models for control systems, IEEE Trans. Neural Networks, 18(2007) 1376–1391.

[5] X. Lou and B. Cui, On robust stabilization of a class of neural networks with time-varying delays, In:Proc. of IEEE Int. Conf. Comput. Intelligent and Security, November 2006, 437–440.

[6] V.N. Phat and H. Trinh, Exponential stabilization of neural networks with various activation functionsand mixed time-varying delays, IEEE Trans. on Neural Networks, 21 (2010) 1180–1184.

[7] J. Sun, G.P. Liu, J. Chen and D. Rees, Improved delay-range-dependent stability criteria for linearsystems with time-varying delays, Automatica, 46 (2010) 466–470.

[8] M.V. Thuan and V.N. Phat, New criteria for stability and stabilization of neural networks with mixedinterval time-varying delays, Vietnam Journal of Mathematics, 40 (2012) 79–93.

[9] M.V. Thuan, N.T.T. Huyen and N.T.M. Ngoc, Exponential stabilization of neural networks with mixedtime-varying delays in state and control, Journal of Science and Technology Thainguyen University, 78(2011) 57–62.

10

Đỗ Thị Tú Anh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 73 – 79

73

ỔN ĐỊNH HÓA HỆ SONG TUYẾN LIÊN TỤC VỚI BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO

Đỗ Thị Tú Anh*, Nguyễn Doãn Phƣớc

Đại học Bách khoa Hà Nội

TÓM TẮT Bài báo giới thiệu một phƣơng pháp thiết kế bộ điều khiển dự báo phản hồi trạng thái để điều

khiển ổn định hệ song tuyến liên tục. Bộ điều khiển dự báo của bài báo là bộ điều khiển không liên

tục, đƣợc xây dựng trực tiếp trên nền quy hoạch động của Bellman, nên luôn đảm bảo đƣợc tính

toàn cục của nghiệm tối ƣu. Hơn nữa phƣơng thức làm việc của bộ điều khiển cũng đã đƣợc bài

báo biểu diễn dƣới dạng thuật toán, rất thuận tiện cho việc cài đặt thành chƣơng trình điều khiển

trên các thiết bị điều khiển số hiện có. Tính ổn định của hệ thống đã đƣợc bài báo chứng minh cả

về lý thuyết và thực nghiệm mô phỏng.

Từ khóa: Điều khiển dự báo; Hệ song tuyến; Tìm nghiệm tối ưu có hướng; Quy hoạch động

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Điều khiển dự báo là một trong số các

phƣơng pháp điều khiển thu đƣợc nhiều thành

công trong ứng dụng vào điều khiển các quá

trình công nghiệp [2],[7]. Ra đời vào những

năm 70 của thế kỷ trƣớc, dƣới dạng ban đầu

chỉ là phƣơng pháp bổ sung cho việc tự chỉnh

định thích nghi tham số bộ điều khiển công

nghiệp PID, song điều khiển dự báo đã nhanh

chóng cho thấy tính ƣu việt của nó so với các

phƣơng pháp tự chỉnh thông thƣờng khác.

Chính vì ƣu điểm trên của điều khiển dự báo

mà phƣơng pháp điều khiển này đã đƣợc

nghiên cứu, phát triển rất nhanh trong thời

gian qua.

Mặc dù vậy, MPC lại chủ yếu mới chỉ khẳng

định đƣợc mình ở mảng điều khiển các quá

trình tuyến tính. Mong muốn bƣớc đƣợc sang

cả lĩnh vực điều khiển phi tuyến, nên ngay ở

thủa ban đầu ngƣời ta đã tập trung nghiên cứu

khả năng ứng dụng các phƣơng pháp MPC

tuyến tính cho các quá trình phi tuyến dựa

trên nền tuyến tính hóa xấp xỉ mô hình vào-ra

của quá trình theo từng chu kỳ trích mẫu. Đây

cũng là thời điểm xuất hiện các phƣơng pháp

NDMC (Nonlinear Dynamic Matrix Control

[10]), hay NLQDMC (Nonlinear Quadratic

Dynamic Matrix Control [6]). Đặc điểm

chung của những phƣơng pháp này là do đã

sử dụng trực tiếp mô hình vào-ra nên cũng đã

tận dụng đƣợc tối đa ƣu thế phản hồi đầu ra

của MPC tuyến tính.

* Email: [email protected]

Xu hƣớng thứ hai trong việc áp dụng các

phƣơng pháp MPC tuyến tính sang quá trình

phi tuyến là tuyến tính hóa mô hình trạng thái

của quá trình phi tuyến dọc theo quỹ đạo trạng

thái chuẩn (norminal trajectories) rồi áp dụng

phƣơng pháp MPC tuyến tính phản hồi trạng

thái. Đại diện cho xu hƣớng này có thể kể tới

các phƣơng pháp giới thiệu ở [8] và [9].

Tƣơng tự nhƣ xu hƣớng thứ hai, ở xu hƣớng

thứ ba ngƣời ta cũng sử dụng mô hình trạng

thái phi tuyến của quá trình, song lại không

thực hiện việc tuyến tính hóa nó mà trực tiếp

từ mô hình phi tuyến này ngƣời ta xây dựng

hàm mô tả sai lệch bám trong tƣơng lai rồi áp

dụng các phƣơng pháp tối ƣu hóa tìm nghiệm

tối ƣu nhằm cực tiểu hóa hàm mục tiêu mô tả

sai lệch này. Tất nhiên xu hƣớng này chỉ thực

hiện đƣợc khi cửa sổ dự báo có độ rộng là

hữu hạn.

Thêm nữa, với điều khiển dự báo hệ phi

tuyến, và cũng do phổ các lớp mô hình mô tả

hệ phi tuyến là rất nhiều, nên những kết quả

nghiên cứu về điều khiển phản hồi trạng thái

hệ phi tuyến gần đây cũng chủ chủ yếu chỉ tập

trung vào lớp hệ song tuyến (bilinear), chẳng

hạn nhƣ [1], [3] hay [5]. Mặc dù vậy nó cũng

không hạn chế nhiều đến sự ảnh hƣởng của

việc áp dụng các kết quả này vào thực tế, vì

nhƣ ở tài liệu [5] đã thống kê, phần lớn tính

phi tuyến của các quá trình công nghiệp, khi

đƣợc biểu dễn dƣới dạng không liên tục, đều

xấp xỉ về đƣợc một trong hai dạng sau:

1 ( ) ( )k k k k kx A x x B x u (1)


74

hoặc:

1 ( )k k k kx Ax B u x (2)

trong đó 1 2( ) , ( ) , , ( )T

mku u k u k u k là

ký hiệu của vector các tín hiệu điều khiển,

cũng nhƣ:

1 2( ) , ( ) , , ( )T

nkx x k x k x k

là vector trạng thái của hệ.

Tuy nhiên khi cài đặt bộ điều khiển dự báo,

cho tới nay ngƣời ta mới vẫn tập trung xây

dựng bộ điều khiển cho hệ không liên tục mô

tả bởi mô hình (2). Lý do là vì với lớp mô

hình này, cấu trúc hàm mục tiêu mô tả sai

lệch bám sẽ không phức tạp nhƣ ở hệ có mô

hình dạng (1). Bởi vậy, để bù đắp cho sự

thiếu hụt đó, sau đây bài báo sẽ xây dựng bộ

điều khiển dự báo cho ngay hệ song tuyến

liên tục, có dạng tƣơng tự nhƣ mô hình (1),

mô tả bởi:

( ) ( )dx

A x x B x udt

(3)

ĐỀ XUẤT NGUYÊN LÝ LÀM VIỆC CHO

BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO HỆ SONG

TUYẾN LIÊN TỤC

Hình 1a) mô tả nguyên lý làm việc cơ bản của

bộ điều khiển dự báo có cửa sổ dự báo đƣợc

trƣợt dọc theo trục thời gian.

Bộ điều khiển dự báo là bộ điều khiển không

liên tục, làm việc theo chu kỳ lặp. Độ lớn của

chu kỳ lặp đó đúng bằng chu kỳ trích mẫu tín

hiệu aT của các tín hiệu của quá trình, tức là

của đối tƣợng điều khiển. Tại mỗi thời điểm

trích mẫu 0,1, k của tín hiệu vào ( )u t

để có ( )aku u kT và trạng thái ( )x t để có

các giá trị ( )akx x kT , bộ điều khiển sẽ dựa

vào mô hình dự báo, thƣờng đƣợc xây dựng

từ mô hình toán mô tả đối tƣợng điều khiển,

mà xác định dãy các giá trị tín hiệu điều khiển

trong tƣơng lai, tức là dãy giá trị

1 1, , ,k k k Mu u u trong một khoảng thời

gian tƣơng lai M , đƣợc gọi là cửa sổ dự báo,

sao cho với nó hàm mục tiêu:

1

0

,M

i k i k ii

Q g x u

đạt giá trị nhỏ nhất. Trong số M giá trị tín

hiệu điều khiển tìm đƣợc trong tƣơng lai trên,

chỉ có phần tử dự báo đầu tiên là ku sẽ đƣợc

đƣa vào đối tƣợng điều khiển làm giá trị tín

hiệu điều khiển hiện tại. Ở thời điểm trích

mẫu tiếp theo là 1k chu kỳ trên lại đƣợc lặp

lại để có 1ku .... Nhƣ vậy, khoảng thời gian

dự báo M sẽ đƣợc trƣợt dọc theo trục thời

gian cùng với việc trích mẫu tín hiệu. Vì tính

chất trƣợt dọc theo trục thời gian này của

khoảng thời gian dự báo M mà đôi khi

phƣơng pháp điều khiển dự báo còn đƣợc gọi

là điều khiển bằng dịch chuyển miền dự báo

(receding horizon).

Về cấu trúc cơ bản bên trong thì giữa MPC

tuyến tính và MPC phi tuyến không có sự

phân biệt. Nhƣ vậy, nhƣ đã đƣợc giới thiệu ở

tài liệu [12] của cùng tác giả, một bộ điều

khiển MPC phi tuyến cũng chứa trong nó ba

thành phần chính gồm (hình 1b):

Mô hình dự báo, đƣợc sử dụng để xác định các giá trị trạng thái đối tƣợng điều khiển

, 0k ix i M trong tƣơng lai.

Hàm mục tiêu Q mô tả sai lệch giữa trạng

thái dự báo k ix của đối tƣợng điều khiển và

quỹ đạo mẫu k iw mong muốn đặt ở đầu vào

trong toàn bộ khoảng thời gian dự báo 0,1, , 1i M .

Thuật toán tối ưu, là thuật toán xác định

nghiệm tối ƣu * *

1, ,k k Nu u làm cho hàm

mục tiêu Q đạt giá trị nhỏ nhất.

Hình 1. Nguyên lý làm việc và cấu trúc bên trong

của bộ điều khiển dự báo hệ phi tuyến liên tục

aT

( )w t

k ix

ku

sai lệch

tƣơng lai ( )x t

b)

Mô hình

dự báo

Đối tượng điều khiển (Quá trình)

Tối ưu

hóa

Hàm mục

tiêu

ZOH

ZOH

kx

k 1k M 1k

quá khứ tương lai

a)

cửa sổ dự báo hiện tại

cửa sổ dự báo tiếp theo


75

Các bộ điều khiển dự báo phi tuyến khác nhau

đƣợc phân biệt ở nguyên lý làm việc và cấu trúc

của cả ba khối trên. Song nhiều nhất vẫn là ở

mô hình dự báo và thuật toán tối ƣu hóa.

Về mô hình dự báo, cho đến nay ở điều khiển

dự báo phi tuyến, ngƣời ta chủ yếu sử dụng

ngay mô hình không liên tục của quá trình

làm mô hình dự báo.

Về tối ƣu hóa, ngƣời ta cũng chủ yếu chỉ sử

dụng các phƣơng pháp tìm nghiệm có hƣớng

(line search) trên cửa sổ dự báo hữu hạn,

chẳng hạn nhƣ [1] [3] [5] [8] và [9]. Lý do là

vì các phƣơng pháp này khá thuận lợi cho

dạng các bài toán tối ƣu bị ràng buộc

(contrained). Cũng đã có một vài ứng dụng

các phƣơng pháp tối ƣu hóa khác không sử

dụng hƣớng tìm, chẳng hạn nhƣ Levenberg-

Marquardt hay trust region, song tất cả các

phƣơng pháp tối ƣu hóa đa đƣợc sử dụng đó

đều chỉ có thể đƣợc cài đặt với cửa sổ dự báo

hữu hạn, do đó không đảm bảo đƣợc tính toàn

cục của nghiệm tối ƣu tìm đƣợc và dẫn đến

việc khó đảm bảo đƣợc tính ổn định trong hệ

thống [4].

Điều đặc biệt nữa là phƣơng pháp quy hoạch

động, một công cụ rất tốt cho việc giải bài

toán tối ƣu nhiều biến và đảm bảo đƣợc tính

toàn cục của nghiệm tối ƣu thì cũng chỉ mới

dừng lại ở mức độ đƣợc sử dụng để chứng

minh, hay kiểm tra tính chất động học của hệ

điều khiển dự báo, chứ chƣa đƣợc cài đặt vào

trong bộ điều khiển. Lý do chính là việc giải

trực tiếp bài toán tối ƣu quy hoạch động hệ

phi tuyến bằng phƣơng pháp số gần nhƣ là

không thể. Tuy nhiên, ở một mức độ nào đó

cho lớp hệ phi tuyến đặc biệt, ta vẫn có khả

năng khắc phục đƣợc nhƣợc điểm này của

ứng dụng phƣơng pháp quy hoạch động.

Từ kết quả phân tích tổng quan nhƣ trên, bài

báo của chúng tôi sẽ bổ sung tính mới trong

nghiên cứu về điều khiển dự báo bằng cách đề

xuất xây dựng bộ điều khiển dự báo làm ổn

định hệ song tuyến với:

Mô hình song tuyến của quá trình là mô hình

trạng thái liên tục (3).

Sử dụng trực tiếp phƣơng pháp quy hoạch động để tìm nghiệm tối ƣu toàn cục.

Khoảng dự báo M có thể là hữu hạn hoặc vô hạn

THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO TRỰC

TIẾP TRÊN NỀN QUY HOẠCH ĐỘNG

Trong mục này chúng tôi sẽ trình bày bộ điều

khiển dự báo cho hệ song tuyến liên tục (3)

với cửa sổ dự báo M hoặc là hữu hạn hoặc là

vô hạn (hình 1a). Trình tự thiết kế là lần lƣợt ba

khối gồm mô hình dự báo, hàm mục tiêu và tối

ƣu hóa của bộ điều khiển (hình 1b).

Mô hình dự báo

Trƣớc tiên ta giả thiết chu kỳ trích mẫu aT là

đủ nhỏ để có thể xem ( )x t là hằng số trong

khoảng thời gian giữa hai lần trích mẫu, tức là:

( ) kx t x khi ( 1)a akT t k T

Với giả thiết đó thì mô hình (3) sẽ trở thành:

( ) ( )k kdx

A x x B x udt

Vậy nếu tín hiệu điều khiển là hằng số từng

đoạn:

( ) ku t u khi ( 1)a akT t k T

thì mô hình không liên tục xấp xỉ sẽ là:

1 ( ) ( )k k k k kx A x x B x u

trong đó:

( )( ) akA x TkA x e

và

( )

0

( ) ( )a

kTA x t

k kB x e B x dt

(4)

Điều đó đồng nghĩa với:

1 ( ) ( )k k k k k kx A x x B x u e

(5)

có ke là đại lƣợng bất định biểu diễn sai lệch

giữa mô hình liên tục (3) với mô hình xấp xỉ

(5). Mô hình xấp xỉ (5) này sẽ đƣợc ta sử

dụng làm mô hình dự báo.

Từ mô hình dự báo (5) và sau khi bỏ qua sai

lệch mô hình ke cũng nhƣ giả thiết là đã có

giá trị trạng thái trạng thái kx , ta có thể viết

lại nó thành:

1 k kk k kx A x B u (6)


76

với các ký hiệu:

( )k kA A x

và ( )k kB B x

(7)

Nhƣ vậy, mô hình dự báo (5) bây giờ đã trở

thành (6) có dạng tƣơng tự nhƣ mô hình tuyến

tính không dừng. Tuy nhiên, cũng cần phải

nhấn mạnh rằng điểm khác biệt cơ bản của

mô hình dự báo (6) này so với hệ tuyến tính

không dừng nói chung là ở mô hình (6), các

ma trận tham số , k kA B đều phụ thuộc trạng

thái kx , chứ không đơn thuần chỉ là biến đổi

theo thời gian at kT .

Hàm mục tiêu

Ứng với mô hình dự báo (6) và để xác định

đƣợc tín hiệu điều khiển ku tại cửa sổ dự báo

hiện tại, sao cho sự ảnh hƣởng của sai lệch

mô hình ke tới chất lƣợng ổn định 0kx là

nhỏ nhất, ta sẽ sử dụng hàm mục tiêu dạng

toàn phƣơng:

1 2 2

0

mink k

M

k i k iQ Ri

J x u (8)

trong đó: 2

k

Tkk i k i k iQ

x x Q x và

2 Tkk i k i k iR

u u R u

với , k kQ R là hai ma trận đối xứng xác định

dƣơng tùy chọn. Để tăng tính mềm dẻo cho

bộ điều khiển sau này, ta có thể thay đổi

, k kQ R theo k , tức là thay đổi dọc theo trục

thời gian at kT .

Tất nhiên, bên cạnh hàm mục tiêu dạng toàn

phƣơng (8) ta còn có thể xác định đƣợc những

hàm mục tiêu tổng quát khác, chẳng hạn nhƣ:

1 1 1 1( , , , , , , )k k k k k M k MJ x u x u x u

thỏa mãn (11):

1. Tách đƣợc, tức là khi ký hiệu:

1 1( , , , , , , )j k k k k k j k jx u x u x u thì:

- hoặc phải có:

1 ( , )j j k j k jx u

giống nhƣ ở hàm mục tiêu dạng toàn phƣơng

(8) trên, trong đó ( , )k j k jx u là hàm chỉ

phụ thuộc vào hai vector k jx và k ju .

- hoặc có:

1 ( , )j j k j k jx u

với ( , ) 0k j k jx u .

2. Khi giá trị tối ƣu minJ của nó càng nhỏ và

khoảng dự báo M càng lớn, giá trị k ix sẽ

phải càng bé, để từ đó có thể đảm bảo đƣợc tính ổn định cho hệ thống.

Tối ưu hóa khi cửa sổ dự báo là hữu hạn

Sau khi đã có mô hình dự báo (6) và hàm mục tiêu (8) thì nhiệm vụ tiếp theo của bộ điều khiển dự báo là phải xác định dãy giá trị tín

hiệu điều khiển 1 1, , ,k k k Mu u u thỏa

mãn (8), trong đó mô hình dự báo (6) đƣợc xem nhƣ điều kiện biên của bài toán tối ƣu. Từ dãy giá trị tối ƣu tìm đƣợc, ta lấy phần tử

đầu tiên ku để đƣa vào điều khiển đối tƣợng.

Áp dụng phƣơng pháp quy hoạch động cho bài toán tối ƣu này thì nghiệm tối ƣu sẽ đƣợc xác định qua hai vòng [11]:

1. Tính lần lƣợt với 1, ,1,0i M các ma trận sau:

1 1

1

1 1

T Ti k k i i k i k i i k i

T Tk k i i k i k i i k i

L Q A L A A L B

R B L B B L A

trong đó ở bƣớc đầu tiên có M kL Q .

2. Tính 1

1 1T T

k k k k kk ku R B LB B LA x

Tối ưu hóa khi cửa sổ dự báo là vô hạn

Trong trƣờng hợp M , hàm mục tiêu (8) sẽ viết lại đƣợc thành:

2 2

0

mink k

k i k iQ Ri

J x u (9)

Tƣơng ứng, phƣơng pháp quy hoạch động

cũng cho ra kết quả sau 0:

1T T

k k k k kk ku R B LB B LA x (10)

trong đó L là nghiệm đối xứng của: 1T T T

k k k k k k k kL Q A L I B R B LB B L A (11)

Thuật toán điều khiển khi cửa sổ dự báo là

vô hạn

Do ở trƣờng hợp cửa sổ dự báo hữu hạn, ta

phải xác định và lƣu giữ tất cả M ma trận

hàm iL phụ thuộc trạng thái tƣơng lai


77

1, ,k i k Mx x trong vòng tính ngƣợc

1, ,1,0i M , trong khi ở trƣờng hợp có

cửa sổ dự báo vô hạn thì hoàn toàn không cần

thiết, thay vào đó chỉ cần tính một ma trận L

phụ thuộc trạng thái đã biết là kx , nên để

thuận lợi cho việc cài đặt sau này, ta cũng sẽ

chỉ xây dựng thuật toán điều khiển dự báo cho

riêng trƣờng hợp có cửa sổ dự báo vô hạn.

Thuật toán điều khiển gồm các bƣớc sau:

1. Chọn chu kỳ trích mẫu aT . Xác định các

ma trận phụ thuộc trạng thái , k kA B cho mô

hình dự báo (6) từ mô hình liên tục (3) của hệ song tuyến theo các công thức (4) và (7).

Chọn hai ma trận , k kQ R đối xứng xác định

dƣơng. Gán 0k .

2. Trích mẫu ( )akx x kT . Từ đó xác định

giá trị cụ thể của hai ma trận , k kA B .

3. Tìm nghiệm L của phƣơng trình đại số

Riccati không liên tục (11). Từ đó tính ku

theo (10) rồi đƣa vào điều khiển đối tƣợng

trong khoảng thời gian ( 1)a akT t k T .

4. Gán : 1k k rồi quay về bƣớc 2.

Tính ổn định của hệ kín

Với thuật toán điều khiển trên thì hệ sẽ ổn định khi chuỗi vô hạn (9) hội tụ. Thật vậy, do có:

minJ

nên phải có:

2 2

lim 0k k

k i k iQ Rix u

lim 0T

kk i k iix Q x và

lim 0T

kk i k iiu R u

Nhƣng do , k kQ R là hai ma trận xác định

dƣơng nên từ đó cũng sẽ suy ra đƣợc:

lim 0k iix và lim 0k i

iu

MÔ PHỎNG KIỂM CHỨNG

Để minh họa phƣơng pháp, ta sẽ xây dựng bộ

điều khiển dự báo có khoảng dự báo vô hạn

làm ổn định hệ benchmark liên tục bậc hai,

mô tả bởi:

1 2 12 0 2 0

0 0 1

x x xdxx u

udt

Hệ có mô hình dự báo (5) với ( ), ( )k kA x B x

là:

2

1 11 2

( ) , ( )0 1

k a k ak k

a

x T x TA x B x

T

trong đó aT là chu kỳ trích mẫu,

1 2( , )Tk kkx x x là giá trị trạng thái ở thời

điểm at kT trong của sổ dự báo thứ k .

Do kx ở đầu mỗi cửa sổ dự báo thứ k là đã

có nên mô hình dự báo trên còn viết lại đƣợc

thành dạng tựa tuyến tính không dừng:

21 1

1

1 2

0 1

k a k akk k

a

k k kk

x T x Tx x u

T

A x B u

với hai ma trận , k kA B phụ thuộc trạng thái:

21 1

1 2,

0 1

k a k ak k

a

x T x TA B

T

(12)

Ta sẽ áp dụng thuật toán điều khiển dự báo có khoảng dự báo vô hạn, ứng với:

0.5aT , kQ Q I và 1 4 .k

kR

Việc chọn kR nhƣ trên xuất phát từ lập luận

nhƣ sau. Từ (12) ta thấy khi aT càng nhỏ, sự

ảnh hƣởng của tín hiệu điều khiển ku tới quỹ

đạo trạng thái hệ thống càng yếu. Do đó, để

bù đắp lại thì từ cấu trúc hàm mục tiêu (8) ta

thấy nếu chọn kR giảm dần theo thời gian,

gián tiếp vai trò ảnh hƣởng của k ix trong J

sẽ đƣợc tăng lên, kéo theo càng làm tăng

đƣợc vai trò ảnh hƣởng của ku tới việc thay

đổi hƣớng của kx . Và điều này dẫn đến hệ

quả là chất lƣợng ổn định của hệ thống điều

khiển cũng sẽ đƣợc nâng cao. Lập luận này sẽ

đƣợc ta kiểm chứng ở phần mô phỏng qua so

sánh với trƣờng hợp ma trận này không đổi,

tức là khi 1.kR R

Hình 2 và 3 mô phỏng đáp ứng thời gian của

hai biến trạng thái của hệ. Rõ ràng bộ điều

khiển đã làm hệ thống ổn định. Không những


78

thế đáp ứng thời gian khi kR giảm (đƣờng nét

liền) tiến về gốc nhanh hơn khi kR không

thay đổi (đƣờng nét đứt). Tín hiệu điều khiển

trên hình 4 cho thấy giảm kR đồng nghĩa với

việc cần nhiều nỗ lực điều khiển hơn để đƣa

hệ nhanh về ổn định so với khi giữ nguyên

.kR

Hình 2. Đáp ứng thời gian của biến trạng thái

thứ nhất

Hình 3. Đáp ứng thời gian của biến trạng thái thứ hai

Hình 4. Tín hiệu điều khiển

KẾT LUẬN

Bài báo đã xây dựng đƣợc một phƣơng pháp

thiết kế bộ điều khiển dự báo cho hệ song

tuyến không liên tục dạng (1) và liên tục (3),

là những cấu trúc song tuyến chƣa đƣợc xử lý

nhiều trong những năm qua. Đặc biệt, bộ điều

khiển dự báo này đƣợc cài đặt trực tiếp với

phƣơng pháp quy hoạch động nên đã đảm bảo

đƣợc tính ổn định toàn cục cho hệ thống, mà

không cần phải đi tìm mò mẫm hàm phạt bổ

sung thêm cho hàm mục tiêu.

Hơn nữa, bộ điều khiển dự báo của bài báo có

hai tham số , k kQ R đối xứng xác định dƣơng

trong hàm mục tiêu (8) là tùy chọn và có thể

thay đổi đƣợc theo trục thời gian at kT , nên

cũng có đƣợc tính mềm dẻo cao hơn so với

các bộ điều khiển dự báo khác. Tuy nhiên

việc thay đổi chúng nhƣ thế nào trong quá

trình làm việc còn là vấn đề mở. Nghiên cứu

quy luật thay đổi , k kQ R dọc theo trục thời

gian, giống nhƣ nghiên cứu quy luật thay đổi

hệ số suy giảm Levenberg-Marquardt hay

kích thƣớc miền tin cậy của phƣơng pháp tìm

nghiệm tối ƣu không sử dụng hƣớng tìm,

nhằm nâng cao hiệu quả làm việc của bộ điều

khiển, sẽ là vấn đề nghiên cứu tiếp theo của

chúng tôi.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Bacic, M. Cannon, M. and Kouvaritakis, B.

(2003): Constrained Control of SISO bilinear

Systems. IEEE trans. on AC. Vol.48, No.8,

00.1443-1447.

2. Camacho, E. and Bordons, C. (1999): Model

predictive control. Springer.

3. Goodhart, S.; Burnham, K.J. and James, D.J.G.

(1994): Bilinear selff-tuning Control of a high

Temperature heat treatment plan. IEE Proc.-

Control Theory Appl., Vol.141, No.1, pp.12-18.

4. Grüne, L. and Pannek, J. (2010): Nonlinear

model predictive control. Theory and Algorithms.

Springer.

Fontes, A.B.; Dorea, C.E.T. and Garcia, M.R.d.S.

(2008): An iterative Algorithm for constrained

MPC with Stability of bilinear Systems. Proc. of

16th Mediterranean Conference on Control and

Automation Congress Centre, Ajaccio, France 25-

27, pp.1526-1531.

5. Gattu,G. and Zafiriou,E. (1995): Observer

based nonlineare quadratic dynamic matrix

control for states space and input-output models.

Journal of Chem. Eng. vol.73, pp.883-895.

6. Holkar, K.K. and Waghmare, L.M. (2010): An

overview of model predictive control. Int. Journal

of Control and Automation, Vol. 3, No. 4,

December 2010, pp. 47-64.

7. Li,W.C. and Biegler,L.T. (1989): Multistep

Newton type control strategies for constrained

0 5 10 15 20 25 300

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

time t

sta

te x

1

R time-varying

R constant

0 5 10 15 20 25 30-0.5

0

0.5

1

time t

sta

te x

2

R time-varying

R constant

0 5 10 15 20 25 30-1.4

-1.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0

0.2

time t

contr

ol u

R time-varying

R constant


79

nonlinear processes. Chem. Eng. Res. Des.,

vol.67, pp. 562-577.

8. Oliveira,N.M.C and Biegler,L.T. (1995): An

extention of Newton type algorithms for nonlinear

process control. Automatica, vol. 31(2), pp.281-286.

9. Peterson, T.; Hernandez, E.; Arkun, Y. and

Schork, F.J. (1992): A nonlinear DMC algorithm

and its applications to a semibatch polymerization

reactor. Chem. Eng. Sci., vol.47, pp. 737-753.

10. Phƣớc, N.D.: Tối ưu hóa trong điều khiển và

điều khiển tối ưu. (Chuẩn bị xuất bản). Nxb

KH&KT.

11. Tú Anh, Đ.T và Phƣớc, N.D. (2013): Giới

thiệu về điều khiển dự báo. Phần I: Hệ tuyến tính.

Tuyển tập báo cáo hội nghị khoa học Khoa Điện

tử, trƣờng ĐH Kỹ thuật Công nghiệp Thái

Nguyên, trang 129-138.

SUMMARY

STABILIZATION OF BILINEAR CONTINUOUS SYSTEMS

BASED ON PREDICTIVE CONTROL

Do Thi Tu Anh*, Nguyen Doan Phuoc

Hanoi University of Science and Technology

This paper introduces an approach to state feedback stabilization of bilinear continuous-time

systems based on predictive control. The proposed discrete-time predictive controller is designed

based on Bellman’s dynamic programming principle, thus guarantees to achieve the global

minimizer for the objective function. Moreover, since the operation of the controller is formulated

as an algorithm, it is convenient to implement the programme on available digital devices. The

system stability property is also proved through both theoretic basis and simulation results.

Keywords: predictive control, bilinear continuous systems, dynamic programming


Phản biện khoa học: PGS. TS Nguyễn Thanh Hà – Đại học Thái Nguyên


Cao Tiến Huỳnh và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 81 – 86

81

MỘT PHƢƠNG PHÁP NHẬN DẠNG NHIỄU TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠRON

CHO MỘT LỚP HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CÓ TRỄ

Cao Tiến Huỳnh1, Lại Khắc Lãi

2, Lê Thị Huyền Linh

3*

1Viện Tự động hóa Kỹ thuật quân sự, 2Đại học Thái Nguyên 3Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Việc nhận dạng nhiễu với các đối tƣợng có trễ trong công nghiệp gần đây đang là một vấn đề thiết

yếu cần phải quan tâm, đặc biệt là với các nhiễu không đo đƣợc. Chính vì vậy trong bài báo này đề

xuất một phƣơng pháp nhận dạng nhiễu dựa trên cơ sở sử dụng mô hình mẫu song song và mạng

Nơron xuyên tâm (Radial Basic Functions - RBF) với độ chính xác tùy ý bằng thuật toán thu đƣợc

dƣới dạng luật cập nhật trọng số. Với việc sử dụng phƣơng pháp thứ 2 của Lyapunov đã chứng

minh luật cập nhật giúp hệ thống ổn định và đảm bảo quá trình nhận dạng nhiễu đƣợc hội tụ.

Từ khoá: Mô hình điều khiển dự báo, có trễ, nhận dạng nhiễu, mạng nơron RBF

MỞ ĐẦU*

Các đối tƣợng có trễ thƣờng gặp rất nhiều

trong công nghiệp lọc dầu, hóa dầu, công

nghiệp hóa chất, công nghiệp thực phẩm,

công nghiệp giấy… Các đối tƣợng này

thƣờng chịu tác động của các loại nhiễu khác

nhau, đặc biệt là các loại nhiễu không đo

đƣợc. Sự tồn tại của hiệu ứng trễ và các loại

nhiễu làm cho chất lƣợng của hệ thống bị hạn

chế, thậm chí trong nhiều trƣờng hợp làm cho

hệ thống mất ổn định. Để xây dựng các hệ

thống điều khiển cho các đối tƣợng có trễ đã

có nhiều phƣơng pháp đƣợc đề xuất [1…7].

Đáng chú ý trong các phƣơng pháp đó là các

phƣơng pháp xây dựng hệ thống điều khiển

có mô hình dự báo (MPC – Model Predictive

Control). Điều khiển dự báo tỏ rõ tính ƣu việt

đối với các đối tƣợng có trễ, các đối tƣợng có

động học chậm (slow dynamical plants) và

các trƣờng hợp có các ràng buộc đối với tín

hiệu điều khiển và vectơ trạng thái [1,5,6].

Tuy nhiên một trong những khó khăn chính

đối với MPC là tìm kiếm lời giải tối ƣu hóa

trực tuyến. Khó khăn đó sẽ tăng lên nhiều khi

có sự tác động của nhiễu, đặc biệt là các

nhiễu không đo đƣợc [1,5]. Để giảm bớt khó

khăn nêu trên đòi hỏi phải nhận dạng đƣợc

nhiễu và bù trừ đƣợc tác động của nó. Vấn đề

này cho đến nay vẫn chƣa đƣợc giải quyết

thỏa đáng.


Trong bài báo này đề xuất phƣơng pháp nhận

dạng nhiễu trên cơ sở sử dụng mạng Nơ ron

RBF cho một lớp đối tƣợng có trễ thƣờng gặp

trong các lĩnh vực công nghiệp. Mỗi khi

nhiễu tác động lên hệ thống đã nhận dạng

đƣợc, bài toán bù trừ ảnh hƣởng của chúng sẽ

đƣợc giải quyết và bài toán tối ƣu hóa trực

tuyến cho các hệ điều khiển MPC sẽ có tính

khả thi cao hơn.

ĐẶT BÀI TOÁN NHẬN DẠNG NHIỄU

CHO LỚP ĐỐI TƢỢNG CÓ TRỄ TRONG

KÊNH ĐIỀU KHIỂN

Giả sử động học của đối tƣợng có trễ đƣợc

miêu tả bằng phƣơng trình: 1

( ) ( ) ( )

1

0

( ) ( ) ( ) ( , , , )n

n i i

i

i

y t a y t Ku t τ f y y t

(1)

Trong đó:

( )y t - đầu ra của đối tƣợng điều khiển

( )u t - tác động điều khiển, ax( ) mu t U

τ - thời gian trễ

, 0,1,2, 1;ia i n K - các thông số đặc trƣng

cho động học của đối tƣợng

( )f - nhiễu không đo đƣợc là hàm phi tuyến

trơn, phụ thuộc vào trạng thái (state depend

disturbance) và biến đổi chậm ( ) 0f . Đây

là dạng nhiễu thƣờng gặp nhiều trong các lĩnh

vực công nghiệp [8].

Đặt các biến trạng thái:


82

1

2

( 1)

3

1 2

( ) ( )

( ) ( )

( ) ( )

( ) [ ( ) ( ) ( )]

n

n

y t y t

y t y t

y t y t

t y t y t y tY

Do hàm ( )f biến đổi chậm và với các biến

trạng thái nhƣ trên hàm phi tuyến bất định

đƣợc mô tả nhiễu có thể đƣợc viết lại gọn hơn

là ( )f Y .

Trong không gian các biến trạng thái phƣơng

trình động học của đối tƣợng (1) có dạng:

( ) ( ) ( ) ( )t t u t τ Y AY B F Y (1a)

Trong đó:

1 2 3

0 1 0 0 0 0

0 0 1 0 0 0; ;

- - - - ( )na a a a K f

A B F(Y)

Y

Vấn đề đặt ra là phải nhận dạng đƣợc nhiễu để làm cơ sở cho việc bù trừ ảnh hƣởng của nó. Trong trƣờng hợp sử dụng phƣơng pháp điều khiển dự báo MPC, khi đã nhận dạng đƣợc nhiễu việc tối ƣu hóa trực tuyến sẽ trở nên khả thi hơn [5,6].

NHẬN DẠNG NHIỄU TRONG HỆ THỐNG CÓ TRỄ TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG MẠNG NƠRON RBF

Bài toán nhận dạng trên cơ sở sử dụng mạng

Nơ ron đã thu hút sự quan tâm của rất nhiều

tác giả [9 … 14]. Ở đây để giải bài toán nhận

dạng nhiễu đặt ra ở phần trên, chúng ta sẽ sử

dụng mô hình song song, trong đó nhiễu

( )f Y đƣợc xấp xỉ bằng mạng Nơron RBF 1

( ) ( )

, 1

0

ˆ( ) ( ) ( ) ( )n

n i

m m i m

i

y t a y t K u t τ f

Y

(2)

(2)

Trong đó: ( )y t - đầu ra của mô hình;

, , 0,1, , 1,m i ma i n K - các thông số đặc trƣng

cho động học các mô hình; ˆ( )f Y - hàm đánh

giá của ( )f Y trên cơ sở mạng Nơron. Chọn

, , 0,1, , 1;m i i ma a i n K K .

Tƣơng tự nhƣ đối với (1), mô hình song song

(2) đƣợc biểu diễn trong không gian trạng thái

,1 ,2 ,( ) [ ( ) ( ) ( )]m m m m nt y t y t y tY bằng

phƣơng trình

ˆ( ) ( ) ( ) ( )m m m m mt t u t τ Y A Y B F Y (2a)

Với ˆˆ; ; ; ( ) [0 0 ( )]m m mτ τ f A A B B F Y Y

Do hàm phi tuyến ( )f Y thỏa mãn các điều

kiện của định lý Stone – Weierstrass [9], vì

vậy sử dụng mạng Nơron RBF ta có thể xấp

xỉ với độ chính xác bất kỳ:

*

1

( ) ( ) εm

i i

i

f w

Y Y (3)

Trong đó: *, 1,2, ,iw i m - là các trọng số “lý

tƣởng”; ε - sai số xấp xỉ, thỏa mãn điều kiện

ε εM , với εM là số nhỏ nhất bất kỳ cho

trƣớc.

( ), 1,2, ,i i m Y - các hàm cơ sở đƣợc

chọn dƣới dạng [14]:

2

2

2

21

Cex

2( )

Cex

2

i

i

im

j

j j

p

p

Y -

Y

Y -

(4)

Với Ci là vec tơ n chiều, biểu diễn tâm của

hàm cơ sở thứ i , i biểu diễn độ trải rộng của

hàm cơ sở.

Các trọng số lý tƣởng *

iw không biết trƣớc và

phải đánh giá. Đánh giá của hàm phi tuyến

ˆ( )f Y đƣợc biểu diễn thông qua các hàm cơ

sở và các trọng số hiệu chỉnh îw :

1

ˆ ˆ( ) ( )m

i i

i

f w

Y Y (5)

Cấu trúc của mạng Nơron RBF để xấp xỉ hàm

phi tuyến, trên cơ sở (4), đƣợc biểu diễn trên

Hình 1.

Hình 1. Cấu trúc mạng RBF xấp xỉ hàm ( )f Y


83

Trọng số đánh giá îw đƣợc hiệu chỉnh trong

quá trình học của mạng. Sai lệch của trọng số

đánh giá so với trọng số lý tƣởng sẽ là: *ˆ

i i iw w w (6)

Từ (3) và (5) ta có: *ˆ( ) ( ) εf f Y Y (7)

*

1

ε ε ( )m

i i

i

w

Y (8)

Rõ ràng là khi 0iw ta sẽ thu đƣợc

*ˆ , 1,2, ,i iw w i m . Sai số xấp xỉ *ε lúc đó

sẽ nhỏ hơn sai số εM bất kỳ cho trƣớc. Điều

đó có nghĩa là: hàm đánh giá ˆ( )f Y đạt đƣợc

độ chính xác tùy ý, nếu quá trình hiệu chỉnh

các trọng số đảm bảo cho

0, 1,2, ,iw i m . Biến đổi (1) và (2) ta

thu đƣợc:

1

( ) ( )

0

( ) ( ) ( )n

n i

i

i

e t a e t f

Y (9)

Trong đó: ( ) ( ) ( );

ˆ( ) ( ) ( ).

me t y t y t

f f fY Y Y

(10)

Đặt: ( 1)

1 2( ) ( ); ( ) ( ); ; ( ) ( );n

ne t e t e t e t e t e t

1 2( ) [ ]nE t e e e . (11)

Phƣơng trình (9) đƣợc biểu diễn lại dƣới dạng:

( ) ( ) ( )t tE AE F Y (12)

Trở lại với biểu thức (7) và (8) và chú ý tới

biểu thức (11) ta dễ dàng nhận thấy rằng, khi

0iw tức là *î iw w thì ( ) εMf Y với

εM là sai số xấp xỉ cho trƣớc. Để đánh giá

đƣợc nhiễu đỏi hỏi phải xác định luật hiệu

chỉnh thích nghi các trọng số mạng Nơron

trong mô hình đảm bảo 0iw , đồng thời

đảm bảo cho hệ (12) ổn định. Định lý sau đây

thiết lập điều kiện đủ để hệ (12) ổn định.

Định lý: Giả sử A là ma trận Hurwitz. Hệ

thống (12) sẽ ổn định khi thỏa mãn đồng thời

các điều kiện sau đây:

max

min

2

0;

2ε( ) ;

( )

( ) ( ) . ( ),

n

t

n i

t τ

tr

w t u d

Q PU

PE

Q

P E Y

Với P - ma trận đối xứng xác định dƣơng;

min; ( )rQ = -A P + PA Q - giá trị riêng nhỏ nhất

của ma trậnQ ;nP - dòng thứ n của ma trận P .

Chứng minh: Để chứng minh định lý, chúng

ta sử dụng phƣơng pháp thứ 2 của Lyapunov

có chú ý đến hiệu ứng trễ trong hệ thống. Về

hình thức, phƣơng trình (12) không chứa trễ,

song về mặt cấu trúc hệ thống nhận dạng theo

mô hình song song đối với đối tƣợng có trễ

(1), trong đó sai số ( )e t và vec tơ ( )tΕ là

các biến của hệ có trễ. Vì vậy đối với hệ (12)

ta chọn hàm Lyapunov dạng:

2 2

1

( ). ( ) ( ) ( ) ( )

t m

i

it τ

t t t t u d w

V E P.E E P.E

(13)

Trong đó P là ma trận đối xứng xác định

dƣơng và là hệ số dƣơng 0 . Lấy đạo

hàm theo thời gian đối với hàm Lyapunov

(13) dọc theo quỹ đạo của hệ (12), ta thu

đƣợc :

2

2

2

1

2

[ ( ) ( )] ( ) ( ) [ ( )+ ( )]

[ ( )+ ( )] ( ) ( )

( ) [ ( )+ ( )] ( )

( ) ( ) ( ) 2

( )[ ] ( ) ( )[ ] ( ) ( )

( ) (

t

t τ

t

t τ

m

i i

t

t τ

t t t t

t t u d

t t u d

t t u t w w

t t t t u d

t

V AE F PE E P AE F

AE F PE

E P AE F

E PE

E A P + PA E E A P + PA E

F PE

2 2

2

1

) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) 2

t t

t τ t τ

m

i i

t u d t u d

t t u t w w

E PF

E PE

(14)

Do ma trận P là đối xứng xác định dƣơng và

nếu A là ma trận Hurwitz, ta sẽ có [15, 16] :

A P PΑ Q (15)

Với Q là ma trận xác định dƣơng. Ngoài ra,

với tính chất đối xứng của ma trận P, ta có :

2 2

2

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

2 ( ) ( ) ( )

t t

t τ t τ

t

t τ

t u d t u d

t u d

F PE E PF

F PE

(16)

Thế (15) và (16) vào (14) ta đƣợc :


84

2 2

2

1

( ) ( ) ( ) ( )

2 ( ) ( ) ( ) 2

t

t τ

t m

i i

t τ

t u d u t t

t u d w w

V E Q Q P E

F PE

(17)

Thế (11) vào (17) có chú ý đến (7) và (8) ta

đƣợc:

2 2

2

1 1

( ) ( ) ( ) ( )

2 ε ( ) ( ) ( ) 2

t

t τ

tm m

i i n i i

t τ

t u d u t t

w t u d w w

V E Q Q P E

P E

(18)

Từ biểu thức (18) ta rút ra các điều kiện đảm

bảo cho đạo hàm V luôn luôn âm:

2( ) ( ) ( ) 0;t u t t E Q P E (19)

2 22 ε ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0;

t t

n

t τ t τ

t u d t t u d

P E E QE (20)

2

1 1

2 2 ( ) ( ) ( ) 0.

tm m

i i n i i

t τ

w w t u d w

P E (21)

Từ (19) ta rút ra:

ax 0m Q PU (22)

Biến đổi (20) ta đƣợc:

2 ε ( ) ( ) ( ) 0n t t t P E E QE (23)

Sử dụng nguyên lý Rayliegh cho các thành

phần của (23) [14,15,16] ta có: 2 2

min ax( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ;mr t t t r t Q E E QE Q E (24)

( ) ( ) ,n nt tP E P E (25)

Với min ( )r Q và ax ( )mr Q là các giá trị riêng

nhỏ nhất và lớn nhất của ma trận Q.

Áp dụng các bất đẳng thức (24) và (25) vào

(23), ta đƣợc:

min

2ε( )

( )

nt

r

PE

Q (26)

Tiếp theo ta xét điều kiện (21). Từ (21) rút ra

đƣợc:

2( ) ( ) . ( ),

1,2, , .

t

i n i

t τ

w t u d

i m

P E

(27)

Nhƣ vậy để đảm bảo cho đạo hàm V luôn

luôn âm đòi hỏi phải thỏa mãn các điều kiện

(22), (26), (27), nghĩa là hệ thống (12) sẽ ổn

định khi thỏa mãn đồng thời các điều kiện

này. Định lý đã đƣợc chứng minh.

Từ đây ta có thể thấy rằng, hệ thống (12) có

miền ổn định toàn không gian trạng thái, chỉ

trừ duy nhất một vùng rất nhỏ lân cận gốc tọa

độ, mà bán kính của nó phụ thuộc vào sai số

xấp xỉ hàm phi tuyến biểu trƣng cho nhiễu.

Tuy nhiên, do mạng Nơron RBF có khả năng

xấp xỉ với sai số nhỏ bao nhiêu tùy ý, vì vậy

miền ổn định có thể xem nhƣ toàn bộ không

gian trạng thái, chỉ trừ một vùng lân cận gốc

tọa độ với bán kính gần bằng không. Hệ

thống ổn định trong trƣờng hợp này đƣợc gọi

là ổn định thực tế (Practical Stability) [17].

Trở lại với (27) ta đƣợc :

* 2ˆ ( ) ( ) ( );

1,2, ,

t

i i i n i

t τ

w w w t u d

i m

P E Y

(28)

Vì * onsiw c t ,

* 0iw , cho nên (28) sẽ có

dạng :

2ˆ ( ) ( ) ( );

1,2, ,

t

i n i

t τ

w t u d

i m

P E Y

(29)

Đây chính là luật cập nhật các trọng số của

mạng Nơron RBF xấp xỉ hàm phi tuyến nhiễu

( )f Y . Với luật cập nhật (29) hệ thống (12) sẽ

ổn định và đảm bảo quá trình nhận dạng

nhiễu ( )f Y hội tụ, trong đó cho phép xấp xỉ

hàm này với bất kỳ độ chính xác nào.

Trên Hình 2 là sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận

dạng nhiễu cho các đối tƣợng có trễ trên cơ sở

mô hình song song và mạng Nơ ron. Sơ đồ

đƣợc xây dựng trên cơ sở phƣơng trình động

học của đối tƣợng (1a), phƣơng trình động

học của mô hình song song (2a). Khối hiệu

chỉnh thích nghi AB thực hiện hiệu chỉnh các

trọng số îw của mạng Nơron RBF theo luật

cập nhật (29).

Phân tích biểu thức (29) có thể nhận thấy

rằng: luật cập nhât trọng số của mạng Nơron

đề xuất ở đây dễ dàng thực hiện kỹ thuật. Kết

quả của quá trình nhận dạng là ˆ( )f Y . Với

kết quả này chúng ta đã có thể tiến hành các


85

bƣớc để tổng hợp hệ thống MPC hoặc dùng để

tổng hợp hệ thống IMPC cho đối tƣợng có trễ.

Hình 2. Sơ đồ cấu trúc hệ thống nhận dạng nhiễu

cho các đối tượng có trễ trên cơ sở mô hình

song song và mạng Nơ ron

KẾT LUẬN

Để điều khiển các đối tƣợng có trễ thƣờng

gặp trong các lĩnh vực công nghiệp đạt đƣợc

chất lƣợng mong muốn đòi hỏi chúng ta phải

nhận dạng đƣợc nhiễu, đặc biệt là các nhiễu

không đo đƣợc. Trên cơ sở sử dụng mô hình

song song và mạng Nơron nhân tạo chúng ta

đã xây dựng đƣợc cấu trúc và thuật toán nhận

dạng nhiễu với độ chính xác tùy ý. Hệ thống

có cấu trúc đơn giản, thuật toán nhận dạng thu

đƣợc dƣới dạng luật cập nhật trọng số (29) dễ

thực hiện kỹ thuật, làm cơ sở cho việc xây

dựng hệ thống MPC hoặc IMPC cho các đối

tƣợng có trễ.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Qin S.J and Badgwell T.A. (1996) An overview

of industrial model predictive control technology.

In J.C Kantor, C.E. Garcia and B. Carnahan,

“Fifth International conference on Chemical

Process Control- CPC”, pp. 232 – 256. American

Institute of Chemical Engineers,.

2. Yanushevski R.T. (1978) Điều khiển các đối

tượng có trễ. Nauka, (Tiếng Nga)

3. Cao Tiến Huỳnh, Nguyễn Mỹ, Raul Rivas Peres.

(1988), Điều khiển thích nghi đối tượng có trễ trên

cơ sở hệ tự chỉnh có mô hình Tự động và Điều khiển

từ xa, số 1, trang 106 – 115 (Tiếng Nga).

4. Cao Tiến Huỳnh. (2005) Tổng hợp hệ điều

khiển thích nghi cho các đối tượng có trễ. Tuyển

tập các báo cáo khoa học hội nghị toàn quốc lần

thứ 6 về Tự động hóa, Hà Nội, trang 288 – 293.

5. Frank Allgower, Rolf Findeisen, Christian

Ebenbauer. (2010) Nolinear Model Predictive

Control, Stuttgart,.

6. Camacho, Bordons. (2004) Model Predictive

Control. Springer Venlag.

7. Cao Tiến Huỳnh. (2002) Tổng hợp hệ điều khiển

trượt, thích nghi cho các đối tượng có trễ. Tuyển tập

các báo cáo khoa học Hội nghị toàn quốc lần thứ 5

về Tự động hóa, Hà Nội, trang 181 – 186.

8. GiangTao. 2003. Adaptive Control Design and

Analysis. A John Wiley & Son, Inc. , publication.

9. Neil E. Cotter. 1990, The Stone – Weierstrass

Theorem and Application to Neural Networks.

Vol. 1, No. 4, pp 290 – 295.

10. Jagannathan, S.; Lewis, F.L. 1996,

Identification of Nonlinear Differentical Systems

using Multilayered Neural Networks –

Automatica, No 32, pp 1707 – 1712.

11. Narendra, K.S.; Parthasarathy, K. 1990,

Identification and control for differential Systems

using neural networks. – Trans. On Neural

Networks, No 1, pp 4 – 27.

12. Yu, W.; Li, X. 2001, Some new results on system

Identification with differential Neural Networks. –

Trans. Neural Networks, No 12, pp 412 – 417.

13. Junhong N. and Derek L. 1995. Fuzzy –

Neural Control Principles. Algorithm and

Applications. Prentice Hall, Europe.

14. Huang S. N., Tan K. K., Lee T. H. (2001). A

combined PID/ Adaptive controller for a class of

nonlinear systems. Automatica, 37, pp 611 – 618.

15. Ortega J. M., 1987. “Matrix Theory”. Plenum

Press. New York,

16. Gantmakker Ph. R. 1977. “Matrix

Theory”Nauka, Moscow.

17. Christopher E., Sarah K. 1998. “Sliding Model

Control Theory and Applications”. Taylor &

Francis, UK.


86

SUMMARY

A DISTURBANCE IDENTIFICATION METHOD BASED

ON NEURAL NETWORK FOR A CLASS PREDICTIVE

CONTROL SYSTEM WITH DELAY

Cao Tien Huynh1, Lai Khac Lai

2, Le Thi Huyen Linh

3*

1Institute of Automation and Military Technology, 2Thai Nguyen University 3College of Technology - TNU

Disturbance identification with the delay in subjects with recent industry is an essential issue to be

concerned, especially the disturbance is not measured. Therefore in this paper proposes an

identification method based on disturbance using parallel model and RBF neural networks with

arbitrary precision algorithm is obtained as the weights update rule. With the use of the Lyapunov

method 2nd update rules have proven to help stabilize the system and ensure the identification

process is disturbance convergence.

Key word: Model Predictive Control, delay, disturbance identification, RBF Neural Network




Nguyễn Thị Mai Hƣơng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 87 – 92

87

NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC THAM SỐ TRẠNG THÁI

TRONG HỆ THỐNG HAI CÁNH QUẠT NHIỀU ĐẦU VÀO NHIỀU ĐẦU RA

Nguyễn Thị Mai Hƣơng1, Mai Trung Thái

1,

Nguyễn Hữu Chinh1, Lại Khắc Lãi

2*

1Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên, 2Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT Twin Rotor MIMO System (TRMS) là hệ thống thí nghiệm về khí động lực học có đặc tính phi

tuyến cao, gồm hai đầu vào, hai đầu ra và 6 tham số trạng thái. Trên thế giới hệ thống này đã và

đang đƣợc nghiên cứu, ứng dụng thử nghiệm để đánh giá và thực hiện các kỹ thuật điều khiển tiên

tiến. Tuy nhiên, ở Việt Nam thì TRMS mới đƣợc lắp đặt tại một số phòng thí nghiệm của các

trƣờng Đại học nhƣng hầu nhƣ chƣa đƣợc sử dụng để kiểm nghiệm các thuật toán điều khiển mới,

do chƣa có mô hình toán học chính xác của hệ thống. Bài báo này đƣa ra kết quả khảo sát, xây

dựng mô hình toán học hệ thống TRMS, tiến hành mô phỏng để thấy rõ sự ảnh hƣởng của các

tham số đến trạng thái của hệ. Các kết quả mô phỏng đƣợc so sánh với đối tƣợng thực cho thấy rõ

mức độ chính xác của mô hình và có thể dùng làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo.

Từ khoá: Tham số trạng thái, hệ thống hai cánh quạt nhiều đầu vào nhiều đầu ra, xen kênh, góc

chao dọc, góc đảo lái.

MÔ TẢ TOÁN HỌC HỆ THỐNG TRMS*

Giới thiệu chung

TRMS là một thiết bị thí nghiệm [1] dùng để

thử nghiệm và đánh giá các kỹ thuật điều

khiển tiên tiến. Hệ thống đƣợc kết nối và điều

khiển thông qua máy tính nên nó phù hợp với

việc điều khiển thời gian thực trong

Matlab/Simulink. Hình 1 là đối tƣợng TRMS

gồm 2 cánh quạt vuông góc với nhau, cánh

quạt chính chuyển động theo phƣơng ngang,

dùng để điều khiển góc chao dọc; cánh quạt

đuôi chuyển động theo phƣơng thẳng đứng,

dùng để điều khiển góc đảo lái, chúng đƣợc

điều khiển bởi hai động cơ một chiều và liên

kết với nhau bởi cánh tay đòn tự do. Ngoài ra,

hệ thống còn có một cánh tay đòn quay (nối

giữa trục thẳng đứng và cánh tay đòn tự do)

và một cánh tay đòn đối trọng.

Động cơ một chiều (ĐCMC)

TRMS có hai ĐCMC kích thích nam châm

vĩnh cửu, một động cơ để truyền động cho

cánh quạt chính và một động cơ để truyền

động cho cánh quạt đuôi. Hai động cơ này

giống nhau nhƣng phụ tải cơ học khác nhau.

* Tel: 0913 507646

Sơ đồ mạch của ĐCMC nhƣ hình 2, các

phƣơng trình toán học từ (1) đến (5) điều

khiển các động cơ chính và động cơ đuôi.[2]

Hình 1. Hệ thống TRMS

Rotor ®u«i

Hép b¶o vÖ

Rotor chÝnh

Hép b¶o vÖ

Chèt quay

§èi träng

Trô

TRMS 33-220

Çnh tay ®ßn tù do


88

Hình 2. Sơ đồ mạch của động cơ một chiều

// / / / /

ah vh v ah v ah v ah v ah v

diU E R i L

dt

/ / / /ah v ah v h v h vE k

// / / r / r /

h veh v Lh v tr m tr m h v

dM M J B

dt

/ / / /eh v ah v h v ah vM k i2

/ / / /( )Lh v th v h v h vM k sign Trong đó

Uh/v: Điện áp ĐCMC cánh quạt chính/đuôi (V)

Eah/v: Sức điện động của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi (V)

Rah/v: Điện trở phần ứng của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi ( )

Lah/v: Điện cảm phần ứng của ĐCMC cánh

quạt chính/đuôi (H)

iah/v: Dòng điện phần ứng của ĐCMC cánh

quạt chính/đuôi (A)

kah/v: hệ số (Nm/AWb)

h/v: Từ thông của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi (Wb)

ωh/v: Vận tốc góc của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi (rad/s)

Meh/v: Mômen điện từ của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi (Nm)

Mlh/v: Mômen tải của ĐCMC cánh quạt

chính/đuôi (Nm)

Jtr/mr: Mômen quán tính của ĐCMC

chính/đuôi (kg m2/s)

Ktvp, ktvn: các hệ số (Nms2/rad

2)

Mô hình Newton

Lý thuyết điều khiển hiện đại cho phép thiết

kế các bộ điều khiển có chất lƣợng cao, điều

khiển trong thời gian thực. Song nó cũng đòi

hỏi mô hình toán của đối tƣợng phải chi tiết

và chính xác. Đối với các hệ thống xen kênh

phi tuyến bậc cao nhƣ TRMS trong hình 3

thƣờng sử dụng một lớp các phƣơng pháp dựa

trên phƣơng trình Lagrange hoặc dùng

phƣơng pháp xấp xỉ Newton.

Các tín hiệu đầu vào của TRMS trong hình 3

là Uv và Uh (điện áp đầu vào của động cơ

chính và động cơ đuôi), đầu ra là v và h

(góc chao dọc và góc đảo lái). Sự tác động

xen kênh này cũng xuất hiện trong máy bay

và hầu hết các hệ thống MIMO, đây chính là

lí do mà mô hình và bài toán điều khiển trở

thành thách thức đối với các hệ thống này.

Hình 3. Mô hình MIMO xen kênh của TRMS

Tín hiệu đầu vào điều khiển là điện áp đặt vào

động cơ một chiều, khi thay đổi độ lớn của

điện áp thì vận tốc góc của cánh quạt thay

đổi, dẫn tới lực tác động lên cánh tay đòn thay

đổi làm cho cánh tay đòn dịch chuyển đến vị

trí mới, tức là thay đổi góc chao dọc và góc

đảo lái. Theo định luật bảo toàn động lƣợng,

khi cánh quạt quay tạo ra mômen động học,

phần thân của TRMS sẽ sinh ra mômen bù để

hệ thống cân bằng. Đây chính là nguyên nhân

gây ra tác động xen kênh trong chuyển động

của cánh tay đòn trên cả hai mặt phẳng (kênh

dọc và kênh ngang).

Sử dụng phƣơng pháp xấp xỉ Newton để xây

dựng mô hình toán của các bộ phận còn lại

của hệ thống nhƣ trong phƣơng trình (6) đến

(13) [2]. (hình 4, 5).

Ở phƣơng trình (6) số hạng đầu tiên biểu diễn

mômen của cánh quạt chính; số hạng thứ hai

là mômen của lực ma sát; số hạng thứ 3 biểu

diễn mômen của lực trọng trƣờng; số hạng

thứ tƣ biểu thị mômen của lực li tâm trong

quá trình quay của cánh tay đòn trên mặt

(1)

(4)

(3)

(5)

(2)

Lah/v Rah/v

N P

Eah/v

iah/v+

_

Uh/v

+

_

h/v

UvKªnh däc v

UhKªnh ngang h

§iÖn ¸p vµo

M« h×nh

phi tuyÕn Gãc ®Çu ra


89

phẳng ngang; và số hạng thứ 5 là mômen của

hiệu ứng con quay. Số hạng thứ hai trong

phƣơng trình (8) biểu thị ảnh hƣởng của tốc

độ cánh quạt đuôi lên chuyển động của cánh

tay đòn trên mặt phẳng thẳng đứng.

Hình 4. Lực trọng trường và lực đẩy trong mặt

phẳng chiếu đứng

Hình 5. Lực dẫn động trong mặt phẳng ngang

r ,

2

( ) [(A - B)cos - sin ]S

0.5 sin 2 ( ) cos

m v v f ic v v vv

v

h v g v v h v

v

l F M gd

dt J

H k F

J

Trong đó

s ms

2 2

;2 2

2

2

. . 0( )

. . 0

t mtr t t mr m

bb cb cb

bt m b cb cb

fvp v v v

v v

fvn v v v

t hv v

v

vv

m mA m m l B m m l

mC l m l

mH Al Bl l m l

kF

k

kS

J

d

dt

Trong phƣơng trình (10) số hạng đầu tiên

biểu diễn mômen của cánh quạt đuôi; số hạng

thứ hai là mômen của lực ma sát; và số hạng

cuối cùng biểu thị mômen gây bởi hiệu ứng

con quay đây là đại lƣợng hoàn toàn phi tuyến

và có thể thu đƣợc bằng cách đo từng điểm

một. Số hạng thứ hai trong phƣơng trình (12)

biểu thị ảnh hƣởng của tốc độ cánh quạt chính

đến chuyển động của cánh tay đòn trên mặt

phẳng ngang.

,

2 2

( )cos ( )S

cos sin

t h h v fric h cable hh

v v

l F M Md

dt D E F

Trong đó

2 2

ms ts

2 2 2 2ss s s

2 2

;3 3

;3 2

. . 0( )

. . 0

cos

cos sin

m tmr m tr t

b tb cb cb m m t

fhp h h h

h h

fhn h h h

m v vh h

v v

hh

m mD m m l m m l

m mE l m l F m r r

kF

k

kS

D E F

d

dt

Trong đó

g: Gia tốc trọng trƣờng (m/s2)

mt: Khối lƣợng của phần cánh tay đòn đuôi (kg)

mtr: Khối lƣợng của ĐCMC cánh quạt đuôi (kg)

mts: Khối lƣợng của hộp chắn cánh quạt đuôi (kg)

mm: Khối lƣợng của phần cánh tay đòn chính (kg)

mmr: Khối lƣợng của ĐCMC cánh quạt chính (kg)

mms: Khối lƣợng của hộp chắn cánh quạt

chính (kg)

mb: Khối lƣợng của cánh tay đòn đối trọng (kg)

mcb: Khối lƣợng của đối trọng (kg)

lt: Chiều dài của phần cánh tay đòn đuôi (m)

lm: Chiều dài của phần cánh tay đòn chính (m)

lb: Chiều dài của cánh tay đòn đối trọng (m)

lcb: Khoảng cánh giữa đối trọng và khớp nối (m)

v: Vị trí theo phƣơng thẳng đứng (góc chao

dọc) của cánh tay đòn TRMS (rad)

h: Vị trí theo phƣơng ngang (góc đảo lái)

của cánh tay đòn TRMS (rad)

(6)

(7)

(8)

(9)

(11)

(13)

(12)

(10)

Rotor ®u«i

Rotor chÝnh

TRMS 33-220

Fv( v)

g(mmr + mms)

mmg

mtg

g(mtr + mts)

lt

lmv

gmcb

gmb

lb

lb - lcb

MÆt ph¼ng chiÕu ®øng

h

Rotor ®u«i

Rotor chÝnhTR

MS 3

3-2

20

Trôc ngang

MÆt ph¼ng chiÕu b»ng


90

v: Vận tốc góc (pitch velocity) của cánh tay

đòn (rad/s)

h: Vận tốc góc (azimuth velocity) của cánh

tay đòn (rad/s)

Sv: Vận tốc góc của cánh tay đòn TRMS trong

mặt phẳng thẳng đứng mà không ảnh hƣởng

tới kênh ngang (rad/s).

Sh: Vận tốc góc của cánh tay đòn TRMS

trong mặt phẳng ngang mà không ảnh hƣởng

tới kênh dọc (rad/s).

MÔ HÌNH HÓA TRÊN MATLAB VÀ KẾT

QUẢ MÔ PHỎNG

Dựa vào các phƣơng trình toán học ở trên ta

tiến hành xây dựng mô hình hệ thống đối

tƣợng TRMS một bậc tự do và 2 bậc tự do

trên phần mềm Matlab/Simulink. Các mô

hình mô phỏng đƣợc đƣa ra trong hình 6 và

hình 7. Trong đó: Hình 6 là sơ đồ mô phỏng

một bậc tự do, hình 7 là sơ đồ mô phỏng 2

bậc tự do.

Hình 6. Sơ đồ khối TRMS một bậc tự do theo

phương thẳng đứng

Hình 7. Sơ đồ khối hoàn chỉnh mô phỏng động

học TRMS hai bậc tự do

Các kết quả mô phỏng động học một bậc tự do

theo phƣơng dọc cụ thể từ hình 8 đến hình 13

Hình 8. Góc chao dọc của TRMS thực khi tín hiệu

đặt là xung vuông

Hình 9. Góc chao dọc của mô hình TRMS khi tín

hiệu đặt là xung vuông

Hình 10. Góc chao dọc của TRMS thực khi tín

hiệu đặt là sin


hiệu đặt là sin

3

Out3

2

Out2

1

Out1

Wv FvFv_fcn

Khi dong luc hoc

Vv

Wv

iav

Cánh quat chính

Fv

av

OMEGAv

Cac phuong trinh phi tuyen

1

In1

8

7

Wv

6

5

Sv

4

iah

3

av

2

ah

1

Wh

Uh

Wh

iah

Tail Rotor

Fh

Fv

Wv

Wh

ah

av

Sv

Sh

Nonlinear Equations1

Uv

Wv

iav

Main Rotor

Wh FhFh_fcn

Embedded

MATLAB Function1

Wv FvFv_fcn

Embedded

MATLAB Function

2

Uv

1

Uh

0 5 10 15 20 25 30-0.9

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)

'maihuongnguyen79'

0 5 10 15 20 25 30-1

-0.9

-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)

Tao boi maihuongnguyen79

0 5 10 15 20 25 30-0.8

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)


0 5 10 15 20 25 30-0.75

-0.7

-0.65

-0.6

-0.55

-0.5

-0.45

-0.4

-0.35

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)



91

Hình 12. Góc chao dọc của TRMS thực khi tín

hiệu đặt là bước nhảy


hiệu đặt là bước nhảy

Các kết quả mô phỏng đối với mô hình một

bậc tự do theo phƣơng dọc cho thấy: khi thay

đổi các tín hiệu đặt vào mô hình là xung

vuông, hình sin, bƣớc nhảy thì đáp ứng đầu ra

của mô hình xấp xỉ với đáp ứng đầu ra của

đối tƣợng TRMS thực. Điều này chứng tỏ mô

hình toán xây dựng cho TRMS là đáng tin

cậy. Tuy đáp ứng đầu ra của đối tƣợng thực

và mô hình vẫn còn sai lệch nhƣng trong

phạm vi cho phép. Nguyên nhân của sự sai lệch

này là do trong quá trình xây dựng nhóm tác giả

đã sử dụng phƣơng pháp xấp xỉ và đã bỏ qua

một vài hệ số rất nhỏ tác động đến hệ thống.

Tƣơng tự nhƣ cách xây dựng và mô phỏng

mô hình một bậc tự do theo phƣơng dọc,

chúng tôi đã xây dựng và mô phỏng mô hình

một bậc tự do theo phƣơng ngang và mô hình

hai bậc tự do cho đối tƣợng TRMS. Và kết

quả cũng cho thấy tính chính xác của mô hình

toán cho đối tƣợng này.

KẾT LUẬN

Bằng phƣơng pháp xấp xỉ Newton, chúng tôi

đã xây dựng mô hình toán chính xác của hệ

thống TRMS. Kết quả mô phỏng trên Matlab

và chạy hệ thống thực cho thấy rõ thấy độ

chính xác của mô hình toán đã xây dựng.

Đồng thời cũng cho thấy rõ ảnh hƣởng của

các tham số trạng thái trong hệ thống này.

Các nghiên cứu tiếp theo có thể dựa vào mô

hình toán đã xây dựng để thiết kế các bộ điều

khiển có chất lƣợng cao trên cơ sở lý thuyết

điều khiển hiện đại.


1. Twin Rotor MIMO System 33-220 User

Manual, 1998 (Feedback Instruments Limited,

Crowborough, UK).

2. A. Rahideh, M.H. Shaheed, (2007)

Mathematical dynamic modelling of a twin rotor

multiple input–multiple output system,

Proceedings of the IMechE, Part I. Journal of

Systems and Control Engineering 221 89–101.

3. Ahmad, S. M., Shaheed, M. H., Chipperfield, A.

J., and Tokhi, M. O. (2000), Nonlinear modelling of

a twin rotor MIMO system using radial basis

function networks. IEEE National Aerospace and

Electronics Conference, pp. 313–320.

4. Ahmad, S. M., Chipperfield, A. J., and Tokhi, M.

O. (2000), Dynamic modelling and optimal control

of a twin rotor MIMO system. IEEE National

Aerospace and Electronics Conference, pp. 391–398.

5. Shaheed, M. H. (2004), Performance analysis

of 4 types of conjugate gradient algorithm in the

nonlinear dynamic modelling of a TRMS using

feedforward neural networks. IEEE International

Conference on Systems, man and cybernetics, pp.

5985–5990.

6. Islam, B. U., Ahmed, N., Bhatti, D. L., and Khan,

S. (2003), Controller design using fuzzy logic for a

twin rotor MIMO system. IEEE International Multi

Topic on Conference, pp. 264–268.

7. A. Rahideh, M.H. Shaheed, (2011) “State

model pridictive control for a nonlinear system”,

Journal of the Franklin Institute 348 1983-2004.

8. A. Rahideh, M.H. Shaheed, (2012)Constrained

output feedback model predictive control for

nonlinear systems, Control Engineering Practive

20. 431-443

0 5 10 15 20 25 30-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)


0 5 10 15 20 25 30-0.65

-0.6

-0.55

-0.5

-0.45

-0.4

-0.35

-0.3

Thoi gian (giay)

Goc c

hao d

oc (

rad)



92

SUMMARY

RESEARCHING EFFECTS OF STATE PARAMETTERS

IN TWIN ROTOR MIMO SYSTEM

Nguyen Thi Mai Huong1, Mai Trung Thai

1,

Nguyen Huu Chinh1, Lai Khac Lai

2*

1College of Technology – TNU, 2Thai Nguyen University

Twin Rotor MIMO System (TRMS), an aerodynamic experiments system of high nonlinearity,

incluces two inputs, two outputs and six state parameters. In the world, this system has been

studied, applied to evaluate and implement advanced control techniques. However, in Vietnam, the

TRMS is installed at a number of laboratories at Universities,

but it has hardly been used for testing modern control algorithms, because there is no exact

mathematical model of systems. This paper shows the survey results, a mathematical model of

TRMS system was built, simulation results shown clearly the influence of the parameters to the

status of systems. These results are compared with real objects that it show clearly the accuracy of

the model and can be used as a basis for further researches.

Keywords: State parametters, Twin rotor MIMO system (TRMS), cross-coupling channels, yaw

angle (horizontal angle), pitch angle (vertical angle)



* Tel: 0913 507646

Hoàng Thị Thu Yến và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 93 – 99

93

NGHIÊN CỨU CHỈ THỊ PHÂN TỬ SSR Ở MỘT SỐ GIỐNG/DÒNG CHÈ

TRỒNG TẠI THÁI NGUYÊN

Hoàng Thị Thu Yến1*

, Lê Quang Thƣơng2,

Dƣơng Thị Nhung2, Hà Thị Loan

2

1Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên 2Trường Trung học Phổ thông chuyên Tuyên Quang

TÓM TẮT PCR-SSR là kỹ thuật sinh học phân tử quan trọng, đƣợc sử dụng phổ biến và hiệu quả để nghiên

cứu chỉ thị phân tử trong c

đánh giá sự đa dạng genome các giống/dòng chè thu thập tại xã Tân Cƣơng, thành phố Thái

Nguyên, tỉnh Thải Nguyên; Công ty chè Sông Cầu và xã Trại Cài – huyện Đồng Hỷ tỉnh Thái

Nguyên. DNA tổng số từ các mẫu nghiên cứu đƣợc sử dụng làm khuôn để thực hiện kỹ thuật PCR-

SSR với 5 cặp mồi đặc hiệu. Kết quả khuếch đại ở mỗi mồi đều chỉ ra sự đa dạng trình tự lặp lại

của đoạn SSR và đa dạng các phân đoạn DNA đƣợc khuếch đại. Sử dụng phần mền NTSYS

version 2.1 phân tích sự đa dạng các phân đoạn DNA đƣợc khuếch đại bằng kỹ thuật PCR-SSR,

các giống/dòng chè nghiên cứu đƣợc chia thành 2 nhóm chính: Nhóm I gồm 22 mẫu chè, chia

thành 2 nhóm phụ. Nhóm phụ 1 gồm 19 mẫu (M1, M2, M17, M7, M10, M20, M22, M23, M11, M21,

M4, M8, M16, M15, M3, M14, M5, M6, M13), hệ số sai khác giữa chúng với nhóm phụ còn lại là

0,412. Nhóm phụ 2 gồm 3 mẫu M12, M24 và M25 có hệ số sai khác là 0,252. Nhóm chính II gồm 3

mẫu là M9, M18, M19, ba mẫu này có hệ số di truyền sai khác lớn nhất so với nhóm khác là 0,46.

Từ khóa: Cây chè, Camellia sinensis, đa dạng di truyền, quan hệ di truyền, SSR, microsatellite,

PCR-SSR

MỞ ĐẦU*

Chè là thứ nƣớc uống tự nhiên lâu đời nhất,

đƣợc tiêu thụ rộng rãi với chi phí thấp, đƣợc

trồng chủ yếu ở các nƣớc nhiệt đới của Châu

Á (Ấn Độ, SriLanka, Trung Quốc, Indonesia,

Việt Nam..), Châu Phi (Kenya, Uganda,

Malawi..) và Châu Mĩ la tinh (Argentina).

Camellia sinensis

(Camellia

(

(Angiospermae) [11]

(Camellia sinensis -

(Camellia assamica -

(Camellia assamica lasiocalyx -Campod).

Ba loài chè này là nguồn gốc cho hầu hết các

loài chè trồng ở các nƣớc trên thế giới hiện

nay [19]


Camellia sinensis (L) O. Kuntze

đƣợc phân

chè Camellia sinensis var sinensis, Camellia

sinensis var pubilimba, Camellia sinensis var

Assamica và Camellia sinensis var

dehungensis [11]. Đặc điểm về giống và chu

kỳ sống của chè phức tạp tạo nên một số hạn

chế cho chọn tạo và cải tiến giống theo

phƣơng pháp truyền thống. Việc phân biệt

giữa các thứ chè thuộc chè China, Assmam và

Compod gặp khó khăn do tính chất không

đồng nhất của chè [15]. Hơn nữa, các mô tả

về hình thái không phản ánh các biến đổi về

mặt di truyền trong cây trồng mà chỉ cho thấy

khi mô tả về sinh hóa và sinh lý [17], [18]. Do

đó, việc sử dụng các chỉ thị phân tử ở mức độ

DNA đƣợc các nhà khoa học quan tâm sử dụng

để phát hiện các biến đổi về mặt di truyền.

Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu đa dạng

cây chè ở mức độ phân tử

[7], [8], [16]


94

[6], [12], [16]

[10] [9], [13], [14]. Trong đó

SSR (simgle sequence repeats – SSR) còn

đƣợc gọi là DNA vệ tinh (microsatellite) là

một đoạn DNA có sự lặp lại của trình tự

nulceotide nào đó. Hiện tƣợng tồn tại các SSR

trong cơ thể sinh vật nhân chuẩn là khá phổ

biến. Tuy nhiên, tùy từng loài mà số lƣợng

nucleotide trong mỗi đơn vị lại có thể thay đổi

từ một đến hàng trục và số lƣợng đơn vị lặp

lại có thể biến động từ 2 đến hàng ngàn lần.

Các đoạn lặp lại hai, ba, bốn nucletotide phân

bố phổ biến trọng genome của các loài động

thực vật. Kỹ thuật PCR khuếch đại đoạn SSR

(PCR-SSR) với mồi thiết kế dựa trên trình tự

genome của từng loài nên chỉ thị SSR cho kết

quả nhanh và cao. Chỉ thị phân tử SSR với

nhiều đặc tính nhƣ độ đa dạng cao, phân bố

rộng rãi trong genome, di truyền theo quy luật

Mendel, biểu hiện đồng hợp trội. Trình tự

SSR đƣợc xác định từ trình tự DNA genome

và cDNA (EST – Expression Sequence Tag).

Chỉ thị SSR có nguồn gốc từ cDNA/EST

(EST-SSR) có thể giúp giảm chi phí và thời

gian xây dựng chỉ thị do các đoạn cDNA/EST

liên quan trực tiếp đến các gen chức năng,

nên SSR phát triển từ nguồn dữ liệu này có

thể sẽ hữu ích hơn [14].

Năm 2009, nhóm nghiên cứu của Sharma đã

thống kế có 2181 đoạn EST từ cơ sở dữ liệu

NCBI, trong đó có 1223 gen có trình tự SSR

từ 2-34 nucleotide. Trong 109 gen phân tích

nghiên cứu có chứa 120 SSR đƣợc xác định

[14]. Theo thống kê của Ma và cộng sự

(2010), ở chè có 6899 đoạn EST đƣợc công

bố trên ngân hàng gen và có thêm 74 chỉ thị

SSR-EST mới đƣợc nghiên cứu thực nghiệm

[9]. Năm 2012, nhóm tác giả Sahu thống kê

đƣợc 12852 đoạn EST ở chè, theo tính toán lý

thuyết có 1636 đoạn EST chứa 2371 SSR.

Khi so sánh các đoạn EST ở chè với các gen

đã biết chức năng từ các loài khác cho thấy

hầu hết các chỉ thị SSR-EST đƣợc nghiên cứu

cho đến nay liên quan đến các quá trình sinh

học, thành phần tế bào và chức năng phân tử

ở chè [13].

Ở Việt Nam, việc ứng dụng các kĩ thuật sinh

học phân tử vào việc đánh giá hệ gen của cây

chè trong chọn tạo giống cây trồng còn là vấn

đề mới mẻ. Năm 2004, nhóm tác giả Nguyễn

Minh Hùng, Đinh Thị Phòng đã sử dụng kỹ

thuật RAPD để nghiên cứu tính đa hình của

một số dòng chè đột biến [2]

thuật này để phân tích sự đa dạng trình tự

genome ở các dòng chè Shan [3]

-

t

[1], [5]. Năm

2009, Trần Đức Trung và đtg đã nghiên cứu

đánh giá sự đa dạng di truyền 96 giống/dòng

chè trồng ở Việt Nam bằng kỹ thuật PCR-

SSR [4]. Với mục đích nhằm tìm kiếm chỉ thị

phân tử có tiềm năng ứng dụng trong chọn

giống chè, chúng tôi tiến hành phân tích chỉ

thị SSR ở một số giống/dòng chè trồng ở các

địa phƣơng của tỉnh Thái Nguyên.

NGUYÊN LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP

Nguyên liệu

Sử dụng lá của một số giống/dòng chè đƣợc

thu thập tại xã Tân Cƣơng – thành phố Thái

Nguyên, xã Minh Lập và công ty chè Sông

Cầu thuộc huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên

(Bảng 1).

Phƣơng pháp

Tách chiết DNA tổng số

Phƣơng pháp tách chiết DNA tổng số đƣợc

thực theo mô tả của Hoàng Thị Thu Yến và

đtg [5].

PCR-SSR

Dựa trên cơ sở các dữ liệu mồi SSR đã công

bố [9], [14]

-

2). Phản ứng đƣợc thực

hiện trong 12,5 l thể tích với các thành phần:

6,25 l master mix (Qiagen), 0,5 l mồi F

(10mM), 0,5 l mồi F (10mM), 1 l DNA (40

ng/ l); 4,25 l H2O. Chu trình nhiệt của phản

ứng là: 940C trong 3 phút, (94

0C trong 1 phút,


95

480C trong 45 giây, 72

0C trong 45 giây) lặp

lại 32 chu kỳ, 720C trong 10 phút và lƣu giữ ở

40C. Sản phẩm PCR-SSR đƣợc bằng điện di

trên gel agarose 3% và chụp ảnh bằng Gel

Doc (Pharmacia Amersham Biotech).

Phân tích số liệu

Dựa vào hình ảnh điện di sản phẩm PCR-

SSR, sự xuất hiện các băng điện di đƣợc ƣớc

lƣợng kích thƣớc dựa vào marker chuẩn và

thống kê các băng điện di với từng mồi ở từng

mẫu nghiên cứu. Sự xuất hiện hay không xuất

hiện các băng điện di đƣợc tập hợp để phân

tích số liệu theo nguyên tắc: số 1- xuất hiện

phân đoạn DNA và số 0 - không xuất hiện

phân đoạn DNA. Các số liệu này đƣợc xử lý

trên máy tính theo chƣơng trình NTSYSpc

version pc 2.0 (Applied Biostatistics Inc.,

USA., 1998) để xác định quan hệ di truyền

của các dòng chè.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Phân tích chỉ thị SSR ở các mẫu chè nghiên

cứu bằng kỹ thuật PCR-SSR

Kết quả điện di sản phẩm PCR-SSR của 5 cặp

mồi với 25 giống/dòng chè nghiên cứu chỉ ra

sự đa dạng trình tự SSR. Kết quả điện di sản

phẩm PCR-SSR ở 3 mồi đặc trƣng nhất đƣợc

thể hiện trên hình 1, hình 2 và hình 3.

Bảng 1: Các mẫu chè nghiên cứu

STT Ký

hiệu Tên giống Nguồn gốc STT

Ký

hiệu Tên giống Nguồn gốc

1 M1 Keo Am Tích

Công ty chè

Sông Cầu

14 M14 LDP2 Công ty chè

Sông Cầu

2 M2 Hùng Đỉnh Bạch 15 M15 Keo Am Tích

Xã Tân Cƣơng

3 M3 Tri 777 16 M16 Hùng Đỉnh Bạch

4 M4 Shan 17 M17 Kim Tuyên

5 M5 Phúc Vân Tiên 18 M18 LDP2

6 M6 LDP1 19 M19 Tri 777

7 M7 Trung Du 20 M20 Trung Du

8 M8 Yabukita 21 M21 Trung Du

Xã Minh Lập

9 M9 Long Vân 22 M22 Kim Tuyên

10 M10 Bát Tiên 23 M23 Bát Tiên

11 M11 Yakatamidozi 24 M24 LDP1

12 M12 Kim Tuyên 25 M25 Tri 777

13 M13 Phú Thọ 10

Bảng 2: Thông tin vể cặp mồi sử dụng trong nghiên cứu

TT Tên mồi Trình tự mồi Kích thƣớc

dự kiến

Motif lặp

1 YS27

F: 5'- GGGGATAGTACAAACACACAAC -3'

R: 5'- GCTCCTCTTTCTTCACCACTT - 3'

80 - 110 bp GA

2 YS28 F: 5' - GTCCCCATTGCTCTTAGTTT - 3'

R: 5' - GACAATCATTGCCACCACAT- 3'

170-200 bp (TG)(GA

)

3 YTS64 F: 5’ – AGTTGGCTGAATCAGTCCCTT -3’

R: 5’ - GCTTAAATCACAATTCAAAGC -3’

260 -275 bp TTGTT

11 YS83 F: 5'- GAGGATTTGGGTTTGTGAAC -3'

R: 5' - TCATTCTCTCTGGCATCACC -3’

250 – 600 bp TGG

3 YTS98 F: 5’ – TCACCACCTTCCCTTGATAG - 3’

R: 5’ - GCATTGGCAATATGAACATG - 3’

230 – 245 bp AAAT


96

Hình 1. Hình ảnh điện di sản phẩm PCR-SSR của 25 mẫu chè với mồi YS27

(M: Marker 100bp, 1 - 25: các mẫu nghiên cứu theo thứ tự tại bảng 1)


(M: Marker 100bp, 1 - 25: các mẫu nghiên cứu theo thứ tự bảng 1)

Với mồi YS27, sản phẩm PCR-SSR dự kiến

có kích thƣớc khoảng 80-110bp. Kết quả trên

hình 1 cho thấy sản phẩm PCR-SSR của 25

giống/dòng chè nghiên cứu có kích thƣớc

giống nhƣ tính toán lý thuyết. Tuy nhiên, một

số mẫu có 2 băng (6, 7, 8, 10, 11 và 12). Nhƣ

vậy, giữa các giống/dòng chè nghiên cứu có

sự đa dạng alen và kết quả này phù hợp với

công trình nghiên cứu đã công bố [14].

Với mồi YS28, sản phẩm PCR-SSR dự kiến

có kích thƣớc khoảng 170-200bp. Kết quả

trên hình 2 cho thấy sản phẩm PCR-SSR của

25 giống/dòng chè nghiên cứu có kích thƣớc

ƣớc tính khoảng 290 - 320 bp. Kết quả chúng

tôi thu đƣợc cho thấy sự sai khác về kích

thƣớc đoạn DNA so với kết quả đã đƣợc công

bố bởi Sharma và đtg [14]. Nhƣ vậy, giữa các

giống/dòng chè nghiên cứu có sự đa dạng về

trình tự (TG)(GA) lặp lại. Với mồi YS83, sản

phẩm dự kiến có kích thƣớc 250-600bp. Sản

phẩm PCR-SSR ở 25 mẫu chè nghiên cứu có

kích thƣớc dao động từ 290-320bp. Trong đó,

ở kích thƣớc 290 bp chỉ xuất hiện ở mẫu số 9,

18 và 19. Nhƣ vậy mồi YS83 thể hiện tính đa

dạng alen không cao khi so sánh với kết quả

của Sharma và đtg [14].

Với mồi YTS64, sản phẩm PCR-SSR dự kiến

có kích thƣớc khoảng 260-275bp. Kết quả ở

hình 3 cho thấy tất cả các mẫu đều có băng

khoảng 260-275bp, một số mẫu có thêm các

băng phụ khoảng 300bp (mẫu 11, 12 và 13).

Nhƣ vậy, kết quả với cặp mồi YTS64 cho

thấy sự đa dạng alen giữa các mẫu chè khảo

sát. Với mồi YTS98, kích thƣớc sản phẩm

PCR-SSR dự kiến khoảng 230-245bp. Tại vị

trí khoảng 240bp tất cả các giống/dòng đều

xuất hiện băng DNA, hầu hết các mẫu có

thêm băng phụ khoảng 600bp. Nhƣ vậy, kết

quả với cặp mồi YTS98 cho thấy hầu nhƣ

không có sự đa dạng alen giữa các mẫu chè

khảo sát. Kết quả PCR-SSR mồi YTS64 và

YTS98 của chúng tôi giống với kết quả đã

đƣợc công bố năm 2010 bởi Ma và đtg [9].


97


(M: Marker 100bp, 1 - 25: Ccác mẫu nghiên cứu theo thứ tự bảng 1)

Bảng 3. Số phân đoạn DNA xuất hiện và số phân đoạn DNA đa hình

đối với mỗi mồi

Mồi Phân đoạn DNA

khuếch đại

Phân đoạn DNA đa

hình

Tỷ lệ phần trăm phân đoạn

đa hình

YS98 3 2 66.67

YS28 4 4 100

YS27 4 4 100

YS64 4 4 100

YS83 3 3 100

Tổng 18 17 93.3

Mối quan hệ di truyền giữa các dòng chè

dựa trên phân tích SSR

Kết quả điện di sản phẩm PCR-SSR của 25

mẫu chè với 5 cặp mồi thu đƣợc 18 phân đoạn

DNA, Mồi YS27, YS28 và YTS64 có 4 phân

đoạn DNA đƣợc khuếch đại, mồi YS83 và

YTS98 có 3 phân đoạn DNA đƣợc khuếch

đại. Nhƣ vậy, sử dụng kỹ thuật PCR-SSR với

5 cặp mồi SSR cho thấy sự khác nhau trong

cấu trúc genome của 25 mẫu chè. Tính đa

hình đƣợc thể hiện ở sự xuất hiện hay không

xuất hiện phân đoạn DNA khi so sánh giữa

các mẫu với nhau. Thông qua kết quả phân

tích đa dạng sử dụng 5 cặp mồi SSR cho thấy

số phân đoạn DNA xuất hiện là khác nhau và

thể hiện tính đa hình là khác nhau, số phân đoạn

DNA xuất hiện và số phân đoạn DNA đa hình

đối với mỗi mồi đƣợc thể hiện ở bảng 3.

Kết quả ở bảng 3 cho thấy các phân đoạn

đƣợc khuếch đại có kích thƣớc khoảng 80-

600bp. Trong đó các mồi YS28, YS27, YS64,

YS83 cho kết quả đa hình cao (100%). Còn

mồi YS98 cho kết quả đa hình thấp hơn

(66,67%).

Dựa trên sự xuất hiện hay không xuất hiện

các phân đoạn DNA của các mẫu khi phân

tích điện di sản phẩm PCR-SSR, chúng tôi

xác định đƣợc hệ số đồng dạng di truyền của

các mẫu chè ở cấp độ phân tử. Số liệu đƣợc

phân tích theo chƣơng trình NTSYSversion

2.0 (theo quy ƣớc 1= xuất hiện băng, 0 =

không xuất hiện băng). Kết quả cho thấy hệ

số di truyền dao động từ 0,33 – 1. Trong đó

mẫu M1 và M2; mẫu M1 và M17; mẫu M2 và

M17; mẫu M20 và M22 có hệ số tƣơng đồng

lớn nhất là 1, còn mẫu M4 có hệ số tƣơng

đồng nhỏ nhất với mẫu M12 là 0,33. Kết quả

phân tích hệ số di truyền giữa các mẫu nghiên

cứu đƣợc thể hiện bằng sơ đồ hình cây của 25

mẫu chè ở hình 4. Cụ thể, cây phân loại đƣợc

chia thành hai nhóm rõ ràng, hệ số tƣơng

đồng giữa hai nhóm là 0,54 (tức 54%). Nhóm

I gồm 22 mẫu chè, chia thành 2 nhóm phụ.

Nhóm phụ 1 gồm 19 mẫu (M1, M2, M17,

M7, M10, M20, M22, M23, M11, M21, M4,

M8, M16, M15, M3, M14, M5, M6, M13), hệ

số sai khác giữa chúng với nhóm phụ còn lại

là 0,412. Nhóm phụ 2 gồm 3 mẫu M12, M24

và M25 có hệ số sai khác là 0,252. Nhóm

chính II gồm 3 mẫu là M9, M18, M19, ba

mẫu này có hệ số di truyền sai khác lớn nhất

so với nhóm khác là 0,46.


98

Hình 4. Biểu đồ quan hệ di truyền giữa các dòng chè nghiên cứu

(M1 – M25: các mẫu nghiên cứu theo thứ tự bảng 1)

KẾT LUẬN

Chúng tôi sử dụng kỹ thuật PCR-SSR với 5

cặp mồi đặc hiệu đã chỉ ra sự đa alen các

đoạn SSR và quan hệ di truyền của 25

giống/dòng chè nghiên cứu.

Lời cảm ơn: Công trình đƣợc thực hiện với kinh

phí của đề tài cấp Đại học: “Nghiên cứu sự đa dạng

trong hệ gen của một số giống chè đặc sản trồng tại

Thái Nguyên bằng kỹ thuật SSR” và trang thiết bị

của Phòng thí nghiệm sinh học, khoa Khoa học Sự

sống, Trƣờng Đại học Khoa học, Đại học Thái

Nguyên; Viện Khoa học Sự sống – Đại học Thái

Nguyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Bảo Lâm (2011), Tân Cƣơng – Xứng danh đệ

nhất danh trà Thái Nguyên. thainguyen.gov.vn.

2. Nguyễn Minh Hùng, Đinh Thị Phòng (2004),

"Đánh giá tính đa hình RAPD genome một số giống

chè". Tạp chí Công nghệ sinh học, 2(2): 109 -116.

3. Nguyễn Thị Thu Hƣơng, Nguyễn Thị Thu

Phƣơng, Hoàng Văn Chung, Hoàng Thị Thu Yến

(2010), "Bƣớc đầu nghiên cứu đa dạng di truyền ở

một số dòng chè shan (Camellia sinensis var.

assamica (Mast) Pierre sec. Phamh) bằng kỹ thuật

RAPD". Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thái

Nguyên, 63(3): 149 -157.

4. Trần Đức Trung (2009), "Nghiên cứu sự đa

dạng di truyền các giống/ dòng chè (Camellina

sinensis (L.)O. Kuntze) ở Việt Nam bằng chỉ thị hình

thái và chỉ thị phân tử microsatellite(SSR)". Luận

văn Thạc sĩ, Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội.

5. Hoàng Thị Thu Yến, Nguyễn Văn Tuấn,

Hoàng Thị Ngà (2012), "Nghiên cứu đa dạng di

truyền genome một số dòng chè (Camellia

sinensis) trồng tại xã Tân Cƣơng – Thành phố

Thái Nguyên bằng kỹ thuật RAPD". Tạp chí Khoa

học và Công nghệ Thái Nguyên, 96(8): 139 -143.

6. Ji P. Z., Jiang H. B., Huang X. Q., Zhang J.,

Liang M. Z., Wang P. S. (2009), "Genetic

diversity of ancient tea gardens and tableland tea

gardens from Yunnan Province as revealed by

AFLP marker". Yi chuan, 31(1): 101 - 108.

7. Li J., Jiang C. J., Wang Z. X. (2005),

"RAPD analysis on genetic diversity of the

preconcentrated core germplasms of Camellia

Sinensis in China". Yi chuan, 27(5): 765 - 771.

[8]. Lin S. Y., Chen I. Z., Tsai C. M., Chen Y. L.

(2005), "Detection of genetic relationship in

Taiwan tea variety (Camellia sinensis (L.) O.

Kuntze) with RAPD markers". Journal of the

Chinese Society for Horticultural Science, 51(4):

357 - 366.

9. Ma J. Q., Zhou Y. H., Ma C. L., Yao M. Z.,

Jin J. Q., Wang X. C., Chen L. (2010),

"Identification and characterization of 74 novel

polymorphic EST-SSR markers in the tea plant,

Camellia sinensis (Theaceae)". American journal

of botany, 97(12): 153 - 156.

10. Matsumoto S., Takeuchi A., Hayatsu M.,

Kondo S. (1994), "Molecular cloning of

phenylalanine ammonia-lyase cDNA and

classification of varieties and cultivars of tea

plants (Camellia sinensis) using the tea PAL

cDNA probe ". Theoretical and applied genetics

89(6): 671-675.

11. Min T., Bartholomew B. (2007), "18

Theaceae". Flora of China 12: 366 - 367.

12. Mishra R. K., Chaudhury S., Ahmad A.,

Pradhan M., Siddiqi T. O. (2009), "Molecular


99

analysis of tea clones (Camellia sinensis) usinh

ALFP markers". International Journal of

Intergrative Biology, 5(2): 130 - 135.

13. Sahu J., Sarmah R., Dehury B., Sarma K.,

Sahoo S., Sahu M., Barooah M., Modi M. K., Sen

P. (2012), Mining for SSRs and FDMs from

expressed sequence tags of Camellia sinensis,

www.bioinformation.net.

14. Sharma H., Kumar R., Sharma V., Kumar

V., Bhardwaj P., Ahuja P. S., Sharma R. K.

(2009), "Identification and cross-species

transferability of 112 novel unigene-derived

microsatellite markers in tea (Camellia sinensis)".

American journal of botany, 98(6): 133 -138.

15. Visser T. (1996), Tea, Camellia sinensis (L.)

O. Kuntze In Outline of Perennial Crop Breeding

in the Tropics Edited by Ferwarda FP W. F.,

Veen-man H, Zonen NV. Wageningen, The

Netherlands 459-493.

16. Wachira F., Tanaka J., Takeda Y. (2001),

"Genetic variation and differentiation in tea

(Camellia sinensis) germplasm revealed by RAPD

and AFLP variation ". Journal of Horticultural

Science Biotechnology 76(5): 557 - 563.

17. wickremasinghe M. R. (1981), "Variation in

some leaf charateristics in tea (Camellia sinensis)

and their use in identification of clones". Tea, 50:

183-189.

18. Wickremasinghe R. T. (1979), Tea In

Advances in food research Volume 24. Edited by

Mark EM, Steward GF. New York: 229-286.

19. Wight W. (1959), "Nomenclature and

Classification of the Tea Plant". Nature, 183: 1726

- 1728.

SUMMARY

INVESTIGATION SSR MARKERS IN SOME VARIETIES/CLONES TEA

(CAMELLIA SINENSIS) IN THAI NGUYEN

Hoang Thi Thu Yen1*

, La Quang Thuong

2,

Duong Thi Nhung1, Ha Thi Loan

1

1College of Sciences – TNU, 2Tuyen Quang High School

PCR-SSR is important molecular technology which used popular and effective to study molecular

markers in breeding, genetic diversity studies, gene mapping, genetic identification… In this

study, we analyzed the characteristics of the size of some SSR fragments and evaluated genomic

diversity of varieties/clones collected in Tan Cuong commune, Thái Nguyen city, Thai Nguyen

province, Song Cau tea Company and Minh Cau commune - Dong Hy district, Thai Nguyen

province. Total DNA from the samples is used as a template to perform PCR with specific 5-SSR

primer pairs. Amplification results of primers are indicated SSR fragments sequence diversity and

diversity of the DNA fragments to be amplified. Using NTSYS version 2.1 software to analysis

diversity of DNA fragments amplified by PCR - SSR, research varieties/lines tea is divided into

two main groups: Group I included 22 tea samples, divided into 2 subgroups. Subrroup 1 consists

of 19 samples (M1, M2, M17, M7, M10, M20, M22, M23, M11, M21, M4, M8, M16, M15, M3,

M14, M5, M6, M13), coefficient of variation between them with the remaining 0.412. Subgroup 2

consists of three samples M12, M24 and M25 have different coefficient is 0.252. Group II consists

of 3 samples M9, M18 and M19, three samples have largest heritability difference was 0.46

compared with other groups.

Keywords: Tea, Camellisa sinensis, genetics diversity, genetic relationship, SSR, microsatellite,

PCR-SSR


Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Thị Hải Yến – Trường Đại học Khoa học - ĐHTN



100

Hàn Thị Thúy Hằng Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 101 – 104

101

XÂY DỰNG DỮ LIỆU ĐỊA CHẤT CÔNG TRÌNH KHU VỰC

THÀNH PHỐ THÁI NGUYÊN

Hàn Thị Thúy Hằng

*

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Một trong những vấn đề quan trọng giúp cho việc thiết kế nền móng công trình hợp lý về kinh tế

và kỹ thuật đó là dữ liệu địa chất công trình. Trong bài báo này, tác giả trình bày đặc điểm địa chất

và dựa vào sự tƣơng đồng cấu trúc của các lớp đất tiến hành phân chia thành 3 kiểu cấu trúc nền

đất đặc trƣng cho khu vực thành phố Thái Nguyên. Đồng thời sử dụng phần mềm Arcgis 10.1,

phƣơng pháp nội suy Kriging để tìm hiểu quy luật phân bố các kiểu cấu trúc nền và chuyển đổi các

số liệu địa chất công trình rời rạc trong không gian thành dữ liệu địa chất công trình dạng lớp liên

tục. Tại mỗi vị trí xây dựng trong khu vực đều có thể tìm đƣợc dữ liệu địa chất công trình theo cột

địa tầng, tính chất cơ lý của các lớp đất để có đƣợc cái nhìn tổng quát trong việc định hƣớng xây

dựng quy hoạch công trình.

Từ khóa: địa chất công trình, cấu trúc nền, kriging, địa tầng, dữ liệu lỗ khoan

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Trong những năm gần đây quá trình đô thị

hóa ở Thái Nguyên đã diễn ra rất mạnh mẽ

đặc biệt là xây dựng công trình cao tầng. Để

có đƣợc giải pháp nền móng hiệu quả cho các

công trình xây dựng nhà cao tầng, hệ thống hạ

tầng ngầm đô thị….. các nhà thiết kế cần có

những dữ liệu địa chất công trình đáng tin cậy

và đƣợc thu thập từ những phƣơng án khảo

sát địa chất công trình (ĐCCT) khác nhau.

Dữ liệu ĐCCT đƣợc thành lập giúp cho ngƣời

sử dụng lƣu trữ, cập nhật tài liệu lỗ khoan

đƣợc thuận lợi, nhanh chóng, lâu dài. Cơ sở

dữ liệu sẽ đƣợc khai thác để đánh giá đặc

điểm cấu trúc nền đất mang tính tổng thể,

phục vụ tốt công tác sử dụng đất, đảm bảo

cho sự ổn định các công trình trong môi

trƣờng địa chất tự nhiên của khu vực. Do vậy

việc xây dựng cơ sở dữ liệu địa chất vùng là

rất cần thiết giúp cho các nhà quy hoạch, kỹ

sƣ thiết kế và thi công có định hƣớng đúng

đắn trong phƣơng án quy hoạch, phƣơng án

nền móng hợp lý nhất về kinh tế và kỹ thuật.

XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỊA CHẤT

CÔNG TRÌNH

Phƣơng pháp nghiên cứu:

- Thu thập, đánh giá và xử lý dữ liệu nguồn là

các trụ hố khoan của các báo cáo ĐCCT đã có

trong vùng nghiên cứu.


- Hệ thống hóa các lớp đất, phân tích đặc

điểm địa chất, xây dựng và phân chia các kiểu

cấu trúc nền.

- Xây dựng, quản lý và cập nhật dữ liệu các

thuộc tính của hố khoan ĐCCT trên nền MS

Excel.

- Tích hợp dữ liệu với các bản đồ nền dạng

số, sử dụng phần mềm Arcgis 10.1 tiến hành

nội suy Kriging diện phân bố và bề dầy các

lớp đất từ các lỗ khoan khảo sát có sẵn và

quản lý dữ liệu lỗ khoan.

Đặc điểm địa hình

Địa hình Thành phố Thái Nguyên khá bằng

phẳng. Tuy nhiên, vùng đất này vẫn mang

tính chất của diện mạo trung du với kiểu bậc

thềm phù sa và bậc thang nhân tạo, thềm phù

sa mới và bậc thềm pha tích (đất dốc tụ) với

những đồi gò thoải, bát úp xen kẽ nhau chiếm

50% diện tích tự nhiên.

Đặc điểm địa tầng

Khu vực nghiên cứu thuộc hệ Jura thống dƣới

– hệ tầng Hà Cối (J1hc) và hệ đệ tứ (Q), một

phần nhỏ thuộc Hệ Trias thƣợng.

- Hệ tầng Hà Cối, tuổi Jura, phụ thống dƣới

(J1hc1). Thành phần hệ tầng là sạn kết, cát kết,

bột kết. Trong đá cát bột kết, bột kết màu xám

vàng chứa hoá đá thực vật: Czekandwskia

rigida Heer, Equisetites sp. Tại các hố khoan

sâu thấy phát hiện hệ tầng phân bố ở độ sâu

40-50m, phía trên mặt đá thƣờng bị phong


102

hóa thành sét lẫn dăm sạn, bề dầy phong hóa

từ 5 -12m.

- Hệ tầng Hà Cối, tuổi Jura, phụ thống trên

(J1hc2) gồm cát kết hạt thô đến trung bình, bột

kết, cát bột kết màu gụ, sét bột kết, sét kết

chứa vôi. Đá sét chứa bột và chứa vôi

gồm:Sericit từ 74-87%; Calcit từ 7-15%;

Thạch anh từ 5-10%. Đá vôi, vôi sét gồm:

Calcit từ 60-97%; sét từ 1-30%; thạch anh từ

2-15%. Đá silic-sét gồm: Silic từ 60-65%;

Clorrit từ 34-39%.

- Hệ đệ tứ (Q): Trầm tích aluvi, deluvi phân

bố trên phạm vi khu vực nghiên cứu với chiều

dày khá lớn trên các cánh đồng trũng có địa

hình bằng phẳng. Thành phần gồm sét, sét

pha phía trên và lớp cát hạt thô đến hạt trung

phía dƣới. Các trầm tích sông hiện đại phân

bố rất phức tạp, chiều dày biến đổi không có

qui luật trong phạm vi nghiên cứu.

- Hệ Trias thƣợng, điệp Văn Lãng (T3n-rvl):

Phân bố ở phía tây thành phố gồm trầm tích

chứa than, cuội kết, bột kết, đá vôi chứa các

lớp kẹp sét.

Phân chia cấu trúc nền

Cấu trúc nền khu vực nghiên cứu đƣợc xác

định theo quan điểm: Cấu trúc nền đƣợc hiểu

là quan hệ sắp xếp không gian của các thể địa

chất cấu tạo nền đất, số lƣợng, đặc điểm hình

dạng, kích thƣớc, thành phần, trạng thái và

tính chất của các yếu tố này (GS.TSKH.

Phạm Văn Tỵ,1999)

Tập hợp từ các báo cáo khảo sát ĐCCT có

250 hố khoan đã thu thập đƣợc từ [1,2,3,4]

cho thấy mật độ các hố khoan tƣơng đối phủ

khắp đều trên khu vực nghiên cứu. Chiều sâu

hố khoan trung bình 25m, trong đó khoảng

120 hố khoan có độ sâu từ 10- 20m, 80 hố

khoan có độ sâu từ 20 -30 m, 50 hố khoan có

độ sâu 30 -50m. Độ sâu nghiên cứu của nền

đƣợc bao phủ hết ảnh hƣởng của tải trọng

công trình. Do đất nền phân lớp theo chiều

sâu nên mô hình cấu trúc phân loại theo tính

đồng nhất của mặt cắt đất nền. Nền đồng nhất

đƣợc coi là nền đƣợc cấu tạo từ một lớp đất

có bản chất ứng xử nhƣ nhau hoặc gần nhƣ

nhau với độ chính xác chấp nhận đƣợc trong

phạm vi hoạt động của tải trọng đang xét.

Hình 1. Kết quả tập hợp sơ đồ vị trí lỗ khoan

Dữ liệu lỗ khoan đƣợc cập nhật vào phần

mềm Arcgis bao gồm: Cốt cao độ mặt lỗ

khoan, cột địa tầng, chỉ tiêu cơ lý của từng

lớp đất.

Hình 2. Kết quả dữ liệu cột địa tầng mỗi lỗ khoan

Căn cứ vào đặc điểm địa chất thủy văn, đặc

tính địa chất công trình, đặc điểm địa hình-

địa mạo- tân kiến tạo và qua phân tích dữ liệu

các lỗ khoan của khu vực nghiên cứu, cấu

trúc nền trong phạm vi độ sâu 30-50m đƣợc

phân thành 3 kiểu cấu trúc nền đặc trƣng

(Hình 3 a,b,c). Dấu hiệu để phân chia là sự

tƣơng đồng cấu trúc của các lớp đất phủ trên

mặt và nằm ngay dƣới.

Kiểu I: Phân bố chủ yếu ở các xã phƣờng

Phúc Xuân, Phúc Trìu, Tân Cƣơng, Tân

Thành, Cam giá, Gia Sàng, Đồng Bẩm Cao

Ngạn, Phan Đình Phùng và một phần Đồng

Quang. Đây là khu vực trầm tích hệ đệ tứ Q

phân bố trên phạm vi khu vực nghiên cứu với

chiều dày khá lớn, thành phần gồm sét, sét

pha phía trên và lớp cát hạt thô đến hạt trung,

cuội sỏi phía dƣới.

ub.p.h.v.t

c«ng ty

m«i trêng

vµ c«ng tr×nh

®« thÞ

l÷ ®oµn 575

b·i xØ cam gi¸

dèc nguy hiÓm

ky èt x¨ng phó x¸

bu ®iÖn phó x¸

ky èt x¨ng kim khÝ

gang thÐp

ky èt x¨ng

trêng c.® luyÖn kim

T©n Thµnh

bu ®iÖn

nhµ kh¸ch gang thÐp

trêng chu v¨n an

ub phêng cam gi¸

UB p. trung thµnh

Hè khoan ®Þa chÊt

chó gi¶i:

huyÖn phæ yªn

bÖnh viÖn ®a khoa

ka7

ka8

ka15

ka17ka32

UB

NghiÖp

hå Th¬ng

kªnh N

ói Cèc

b¹ch ®µn

x· T©n Quang

L÷ 382

S.V.§

§øc Hßa

nhµ trÎ

xãm Cêng

C¬ng L¨ng

nói Dµi

P.T.C.S TÝch L¬ng

Lµng Mon

ThÞnh §øc

P.T.C.S

Phóc Hßa

S. Kho H.T.X223a%248c73

Xu©n ThÞnh

x· ThÞnh §øc

§«ng Yªn

§øc Hßa

Hßa B¾c

Phóc Hßa

Phóc Tr×u

KTT

cÇu Trµ Vên

s«ng cÇu

LuyÖn thÐp

Lµng Lau

La

Ha

A mi ¨ng

X.N TÊm Lîp

cÊp 2 Phó X¸

Sg

.

cÇu Loµng

Ph.Phó X¸

X.N.D vµ ®êi sèng

X.N C«ng tr×nh

kiÕn tróc

Lµng Lau

Cam Gi

Tr.cÊp 2

Lµng Nói

Ph.Cam Gi¸

mÉu gi o

trêng

P.X C«ng nghÖ sØ

bÕn çt

nhµ çn thÐp

Cèc Ho¸

N.M

lß cao

khu lß cao

l÷ 234

Tr. X¸

sØ

bÕn ®ß

sØ

X.N VËn t¶i

gang thÐp

cæng bµn c©nt

chî t¹m

Khu T©yX.N bª t«ng

TÝch L¬ng

cÇu Lu X¸

dÇu

§.H C«ng nghiÖp

LuyÖn kim mµu

Cty.

§éi I

X. N §êng S¾t Hµ Th¸i

ga Lu X¸

X. N chÕ biÕn Gç

xãm CÇu §á

nhµ trÎ

chî

UBthùc lËp

xëng

Cty. XD? ? ? M? ? ? ? ? ? ? M67

Nói Tiªn

Sg.

Tóc TiÕn

Sè 3

tµi chÝnhsë

X¬

ng

Suè

i

luyÖn quÆngxëng

T.T chèng sÐt

UB

Gia Sµng

N.M çn thÐp

Rång

cÇu X¬ng

H.T.X ®óc B¾c Nam

Cty. Ch¨n nu«i

Trg

Bé Giao th«ng

P.T©n Long

bÕn O¸nh

Xãm O¸nh

dìng tØnh

Tr¹m §iÒu

UB

Ph.Quang Trung

X.N .X.D cÇu

Hoµng V¨n Thô

N.M giÊy

Së §iÖn Lùc

MÇm nonchuyªn ban

thanh niªn

S.V.§

c¬ khÝ 3-2

ga Qu¸n TriÒu B

x¨ng

ThÇn V×

ub p.Q.V V

cÇu Má B¹ch

X· Phóc HµThÇn Kú

B¹chsuèi Máký tóc x¸

®¹i häc n«ng nghiÖp 3

Lµng Um

ga Qu¸n TriÒu

muèi

X.N ®òa Q.K 1

Ph.Quan TriÒu

X.N Trén muèi

Quang Vinh

má than

chî

i ètX.N muèi

C.ty ®iÖn lùc

tr¹i giam

X.N 10

chî t©n long

U.B

N.M Sø

s«n

g c

Çu

miÒn nói

s©n

chî t.t©mn

Quang Vinh

Soi D©u

su

èi

B¹ch

Má

trung t©m y tÕ

§.H S ph¹m

S.V.§ nghiÖp 2

C.ty th¬ng

nhµ trÎ

Phó LiÔn

Ph. Hoµng V¨n ThômiÒn nói

B.T v¨n hãa

TØnh uû

B¶o Tµng Qu©n Sù

Cty T.V. Giao th«ng

Trêng T.H. S ph¹m

B.V. T©m thÇn

B.V. Y.H.C.T

§

ên

g Q

ua

ng

Tr

un

g

Cty ViÖt B¾c

N.Tr. LiÖt Sü

U.B.N.D

N.Tr. LiÖt SüTrêng P.T.C.S X.N. LuyÖn Kim MÇu

Ph.Quang Vinh

Ph. T©n Long

Ph. Gia Sµng

Xãm §åi

x· TÝch L¬ng Ph.H¬ng S¬n

Ph. Phan §×nh Phïng

®

ên

g c

¸c

h m

¹n

g th

¸n

g 8

h

®êng b¾c nam

Ph.Trng V¬ng

§ê

ng

pha

n §

×nh P

hïn

g

§ê

ng

ph

an

§×n

h P

hïn

g

§ê

ng

Min

h C

Çu

§êng Phñ LiÔu

CÇu §¸n

§êng T©n ThÞnh

§ê

ng

Nói C

èc

§êng Nói Cèc

§êng

Nói Cèc

Khu gang thÐp Th¸i Nguyªn

Ph. Tóc Duyªn

Ph. ThÞnh §¸n

S«n

g cÇ

u

suèi loµng

suè

i lo

µng

suèi lu x¸

su

èi l

u

x¸

su

èi v

ã n

gù

a

b

hu

yÖn

®å

ng

hû

§êng B¾c C¹n

CÇu gia bÈy

§ê

ng

§é

i CÊn

§

ên

g l

¬

ng

ng

äc

qu

yÕn

§ê

ng

giao

tÕ

C.A Thµnh phè

®

ên

g 3

-2§êng d¬ng tù minh

x· T©n C¬ng

hå nói cèc

®êng t1-262

Chî Gia Sµng

tra XD

Nhµ m¸y níc

§éi thanh

chi côc

thuÕ

Z159

dù phßng

ub P.P§P

c«ng an

cøu ho¶

trêng vïng cao

bÖnh viÖn A

S.T ph¸p

toµ ¸n tØnh

x.n may

minh cÇu

tam gi¸c

huyÖn phó l¬ng

huyÖn ®¹i tõ

huyÖn phæ yªn

hu

yÖn

ph

ó b

×nhthÞ x· s«ng c«ng

ng· ba ®êng

vµo má

Z127

Söa ch÷a

lµng Chµm

TT. Cai nghiÖn

3

19 - 5

ViÖn má LuyÖn Kim

X . N thùc nghiÖm

Trg. P.T.C.S T©n ThÞnh

K.T.T

S.V.§

K.T.T

N.M C¬ khÝ 19-5

Ph. T©n LËp

s©n bãng

Lµng Lît

Th«n Thanh

ThÞnh §¸n

C.Nh. kho b¹c

Lµng CaoX.N 514 Q.Khu 1

Ph .T©n ThÞnh

QuyÕt Th¾ng

T©n §øc

Hîp Thµnh

X. Kh¸nh Hoµ

Nh©n Hoµ

C©y ThÞ

Lµng Mon

ViÖt B¾c

T. H Kinh tÕ

B.V Lao

Hoµ HuyÖn

S.X.V.L X©y dùng

Giao th«ng I

C. ty C«ng Tr×nh

T.H Th¬ng M¹i

( Bé G. N NÆng )

ga ra « t«

C. ty Kim khÝ s¾t

chî

X . N. Thi c«ng C¬ giíi

Ng« QuyÒn

Trg . P.T.T.H

Chi côc KiÓm L©m

Lµng §¸n

B.§ ThÞnh §¸n

Chî

(Nh©n Hßa)

trêng

xãm Chî

trêng

Gß MãcTrung Thµnh

Thuû Lîi

C.ty X©y dùng

D. T Qu©n ®éi

V.t¶i MiÒn nói

X· QuyÕt Th¾ng

hÇm

hÇm

Z115

vIÖT b¾Cchî

Th¸i S¬n

S¬n TiÕn

D.T.Q.§

U.B

C.ty X©y dùng sè 2

chî phó th¸i

S©n

Gß Mãc

giÕng

« t«

Bé ChØ huy QS

3

X.N in

Ph. §ång Quang

B¾c Nam

ng· ba

Thuû-Bé B¾c Th¸i

N.thuËt B¾c Th¸i

§¹i häc Y

r¹p C.bãng

chî

B.xe

chî §ång Quang27ngc Yh

s©n

CÇu Tr¾ng

(së C.N)

C.Ty D©u t»m t¬

Së Thñy lîi

C.ty Thñy s¶n

Së giao th«ng

UB

UB p.t©n thµnh

Phè H¬ng

Phóc Th¸i

keo

§åi Rõng B¾n

Ba Cèng

ng· ba Phè H¬ng

c¬ khÝ

K.T.T §éc LËp

X.N.V.L X©y dùng

Trung L¬ng

Kªnh nói Cèc

Hµo Thä

T©n Thµnh

H.T.X Mµnh cä

X.LuyÖn kim bét

m¬

¤ L¬ng

§Þa chÊt 16

®oµn

Ph. T©n Thµnh

Ph. Trung Thµnh

P.T.T.H Gang thÐp

Th¾ng Lîi

r¹p h¸t Nga

Thiªn

hå

B.V Gang thÐp

S.V.§

chî Dèc Hanh

§êng Trßn

ng· t

L.§ §Þa chÊt

®oµn 118 Gang thÐp

nhµ V.H.C.N

S.V.§

C.N Gang thÐp

T.H Kü thuËt

s©n

b¹ch ®µn

Xãm Cö

S. Vã

Ngùa

Xãi Ç

X· L¬ng S¬n

Xãm sai

B×nh D©n

B.V Gang thÐp

T©n Thµnh

T.H

Vã Ngùa

chî

Tr¹m x¸

Thanh L¬ngP. T. C. S

§éc LËp

P. T. C. Sc L

K. T. T §åi F2s©n

B×nh Minh

C«ng Tr×nhK. T. T

MÉu Gi o

Trêng

nhµV¨n ho¸

K. T. T

x· TÝch L¬ng

§.H C«ng nghiÖp

xëng thùc lËp

T©n Chung

TiÕn Bé

Xãm Ng©n

Hoµng TiÕnBa Cèng

3

Hoµng Trªn

C©y Sui

Long Giang? ? ? ? ? ? ? M49c l

UB

Phóc Tr×u

§ång Néi

§ång L¹nh

Rõng Chïa

Nhµ Thê

Hång Th¸i §éi CÊn

x· Phóc Xu©n

Lai Thµnh

xãm CÇu

xãm Hång

Nam TiÕn

Lµng Hµ

§Ìo §¸

C©y ThÞ

C©y ThÞ

Xu©n Hoµ

(La Lai)

6(4)sái

®ång bÈm

®ång bÈm

h×nh trô hè khoan

§é s

©u

Tªn lí

p

mÆ

t c

¾t

(m)

ChiÒ

u d

µy

(m)

hè

kh

oa

n

mÉu

®é s©u lÊy

thÝ nghiÖm

Sè hiÖu &

M« t¶ ®Êt ®¸

30 40 50

Bóa / 15cm

N3N2N1(m)

§é s©u

thÝ nghiÖm

Gi¸

trÞ N

0 10

thÝ nghiÖm xuyªn tiªu chuÈn

20

biÓu ®åN = Bóa / 30cm

SÐt pha mµu n©u vµng n©u ®á

th¸i dÎo cøng,

5.52 5.1

11.05 4.0

kÑp sÐt pha

xanh, tr¹ng th¸i cøng, kÕt cÊu chÆt

U: MÉu Nguyªn d¹ng D: MÉu x¸o ®éng R: MÉu ®¸

(m)

MÉ

u x

¸o ®

éng

Sè h

iÖu

SÐt pha lÉn d¨m s¹n bét kÕt mÇu n©u vµng x¸m

nöa cøng, kÕt cÊu chÆt võa

mµu x¸m n©u

tr¹ng th¸i cøng, kÕt cÊu chÆt

7.03 1.5

16.06 5.0

SÐt pha mµu x¸m ®en x¸m n©u, dÎo cøng, kÕt cÊu chÆt võa

2.0-2.2U1

2.2-2.65 4 5 5 11

6.0-6.2U3

10.0-10.2U5

18.0-18.2R1

10.2-10.65 9 10 13 24

14.0-14.45 >50

18.2-18.65 >50

6.2-6.65 3 4 5 9

4.2-4.65 5 6 8 14

8.2-8.65 8 10 11 21

12.0-12.45 >50

16.0-16.45 >50

8.0-8.2U4

4.0-4.2U2

L2

25

x¸m n©u, tr¹ng

kÕt cÊu chÆt võa ®«i chç yÕu

phong hãa,

xanh x¸m ®en, tr¹ng th¸i

§¸ sÐt - bét kÕt phong hãa xenmµu n©u x¸m x¸m

§¸ sÐt kÕt dËp vì nøt nÎ

x¸m xanh,

§Êt h÷u c¬

L: MÉu th¹ch häc


103

Kiểu II: Phân bố phổ biến khu vực nghiên

cứu. Đây là khu vực trầm tích lục nguyên

Jura-Kreta (J1-2hc), thành phần gồm cuội kết,

sạn kết thạch anh silic, bột kết, cát bột kết.

Kiểu III: Phân bố khu vực Quang Vinh,

Quan Triều, Tân Long, Quang Trung với diện

phân bố không lớn thuộc trầm tích lục nguyên

Triat thƣợng (T3n-rvl) gồm đá phiến sét xen

đá vôi.

a) b) c)

Hình 3. Các kiểu cấu trúc nền đặc trưng

a)-Kiểu I; b) Kiểu II; c) Kiểu III Ghi chú:

cuéi sái

®¸ phiÕn sÐt xen ®¸ v«i

§Êt h÷u c¬

SÐt pha dÎo cøng-nöa cøng

Çt h¹t trung - h¹t th«

SÐt bét kÕt phong hãa

§¸ sÐt kÕt-bét kÕt

§¸ sÐt kÕt liÒn khèi, cøng chÆc

Hình 4. Sơ đồ phân vùng ĐCCT

Hình 5. Kết quả nội suy các lớp đất

Bảng 1. So sánh kết quả trực tiếp với kết quả nội

suy( 3 lỗ khoan thuộc 3 kiểu) Lỗ

khoan

TỌA ĐỘ Chiều

dầy

lớp

đất

thực

tế(m)

Chiều

dầy lớp

đất nội

suy(m) X Y

Lớp đất hữu cơ(1)

1 419427,89 2383593,48 1 1 0,5

2 430521,25 2386665,23 2 2 0,7

3 429443,66 2390229,81 1,5 1,5 0,5

Lớp đất sét pha dẻo cứng(2)

1 419427,89 2383593,48 3,6 3,6 0,8

2 430521,25 2386665,23 4,2 4,2 1

3 429443,66 2390229,81 6,6 6,6 1,2

Lớp đất cát hạt trung, hạt thô(3)

1 419427,89 2383593,48 Không có

2 430521,25 2386665,23 6,1 6,1 1,5

3 429443,66 2390229,81 9,7 9,7 1,7

Lớp sét bột kết phong hóa (4)

1 419427,89 2383593,48 15 15 2

2 430521,25 2386665,23 6,8 6,8 1,7

3 429443,66 2390229,81 8,5 8,5 2,2

Lớp đá sét kết- bột kết (5)

1 419427,89 2383593,48 Không có

2 430521,25 2386665,23 10 10 2,5

3 429443,66 2390229,81 Không có

Lớp đá sét kếtliền khối (6)

1 419427,89 2383593,48 Không có

2 430521,25 2386665,23 12,8 12,8 2

3 429443,66 2390229,81 Không có

Lớp cuội sỏi (7)

1 419427,89 2383593,48 16 16 2,7

2 430521,25 2386665,23 Không có

3 429443,66 2390229,81 Không có

Lớp đá phiến sét xen đá vôi (8)

1 419427,89 2383593,48 Không có

2 430521,25 2386665,23 Không có

3 429443,66 2390229,81 12,5 12,5 3

Sau khi khảo sát và đánh giá tính phân bố các

lớp địa chất, phƣơng pháp nội suy Indicator

Kriging(IK) đƣợc áp dụng để xác định phạm

vi phân bố các lớp đất. Sau đó sử dụng

phƣơng pháp nội suy Ordinary Kriging (OK)

để dự đoán biến đổi bề dày lớp đất. Kết quả

nội suy đƣợc thể hiện trong hình 5 và bảng 1.

Đánh giá độ tin cậy kết quả nội suy:

Kết quả nội suy cùng sai số nội suy đƣợc so

sánh với kết quả khảo sát trực tiếp từ công tác

khoan thí nghiệm xuyên tại 10 vị trí để đánh

giá độ tin cậy mô hình nội suy.

Kết quả nội suy có sự chênh lệch so với kết

quả khảo sát địa chất thực tế nhƣng sai số

kiÓu I

kiÓu I

kiÓu I

kiÓu II

kiÓu III

kiÓu II

kiÓu II

kiÓu II

T©n LËp

T©n ThÞnh

§ång Quang

Trung Thµnh

Phóc Tr×u

x· Phóc Xu©n

ThÞnh §øc

Phó X¸

Cam Gi¸

Quang Trung

Phóc Hµ

Quan TriÒu

Hoµng V¨n Thô

Quang Vinh

T©n Long

Gia Sµng

TÝch L¬ng

H¬ng S¬n

Phan §×nh Phïng Xu

TRng V¬ng

ThÞnh §¸n

hu

yÖn

®å

ng

hû

T©n C¬ng

huyÖn phó l¬ng

huyÖn ®¹i tõ

huyÖn phæ yªn

hu

yÖn

ph

ó b

×nhthÞ x· s«ng c«ng

huyÖn phæ yªn

®ång bÈm

cao ng¹n

QuyÕt th¾ng

t©n thµnh

l¬ng S¬n

cuéi sái

®¸ sÐt kÕt

®¸ phiÕn sÐt xen ®¸ v«i


104

thấp chứng tỏ kết quả nội suy đáng tin cậy.

Có sự sai số này là do khi san lấp mặt bằng bề

dầy lớp đất đắp bù vào lớn hơn bề dầy lớp

bùn bóc bỏ đi.

KẾT LUẬN

Từ việc phân tích tổng hợp dữ liệu địa chất

công trình đƣợc thu thập từ các công trình xây

dựng đã có, trong phạm vi độ sâu nghiên cứu

tác giả đã phân chia cấu trúc nền thành 3 kiểu

đặc trƣng và dữ liệu cột địa tầng của mỗi lỗ

khoan đƣợc quản lý trong phần mềm Arcgis

để thuận tiện cho ngƣời thiết kế nền móng

công trình.

Kết quả nội suy Kriging cho thấy chiều dầy

nội suy các lớp đất khá phù hợp với kết quả

khảo sát thực tế vì vậy có thể sử dụng đƣợc

kết quả nội suy để thiết kế nền móng tại vị trí

không có điều kiện khảo sát địa chất.

Cần tiếp tục nghiên cứu để xây dựng hoàn thiện

hơn nữa dữ liệu địa chất và xây dựng cấu trúc

nền 3 chiều cho toàn tỉnh Thái Nguyên.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Công ty tƣ vấn Xây dựng Thái nguyên, (2012),

Các báo cáo khảo sát địa chất công trình xây dựng.

2. Cục địa chất Việt Nam, (1996), Bản đồ địa chất

và khoáng sản tỷ lệ 1:50.000, nhóm tờ Hà Nội,

Nxb Cục Địa chất Việt Nam, Hà Nội.

3. Nguyễn Văn Phát, (2011), Bản đồ địa chất

khoáng sản Thái Nguyên,1:50.000, F-48-92-B,

Nxb KH & KT.

4. Phân hội KH&KT chuyên ngành địa chất công

trình,tập 1, (1984), Nxb Xây dựng, Hà Nội.

5. Thomas M.Tharp, (1999), Mechanics of upward

propagation of cover- collapse sinkholes.

6. Cao Đình Triều, (1998), Phân vùng cấu trúc

lãnh thổ Việt Nam trên cơ sở trƣờng trọng lực và

từ, Nxb Khoa học, Hà Nội

7. Nguyễn Thanh, (1994), V/v phân loại và thành

lập bản đồ cấu trúc nền công trình xây dựng ở Việt

Nam, Tuyển tập báo cáo tại hội nghị khoa học Địa

kỹ thuật toàn quốc lần thứ 11, Hà Nội.

8. Trung tâm Kiểm định chất lƣợng Xây dựng

Thái Nguyên, (2011), Các báo cáo khảo sát địa

chất công trình xây dựng

9. Nguyễn Uyên, Nguyễn Văn Phƣơng, Nguyễn

Định và Nguyễn Xuân Diến, (2002), Địa chất

công trình, Nhà xuất bản xây dựng, Hà Nội

SUMMARY TO SET UP GEOLOGICAL DATA AT THAI NGUYEN CITY

Han Thi Thuy Hang*

College of Technology – TNU

One of the important issues for the design of foundational building that gains the economy and

technique is geological data. In this paper, the author presents the geological characteristics and

bases on the similarity of the soil structures to divide into 3 types of soil structures of the Thai

Nguyen City area. The author also uses ArcGIS 10.1 software and Kriging interpolation method to

find out rules of the soil structures and convert discrete geological data to continuous data. At

every construction site in the area, everybody is able to find geological data from stratigraphy

columns and physical properties of the soil to get an overview of project planning.

Keywords: geological building, soil structures, Kriging, stratigraphy, borehole data


Phản biện khoa học: ThS. Lại Ngọc Hùng – Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN


Nguyễn Đức Thuận và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 105 – 109

105

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TƢ LIỆU ẢNH VỆ TINH

ĐỂ HIỆN CHỈNH BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT NĂM 2013

XÃ IA PIOR - HUYỆN CHƢ PRÔNG – TỈNH GIA LAI

Nguyễn Đức Thuận1, Phan Thị Thanh Huyền

1, Phan Đình Binh

2*

1Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội,

2Trường Đại học Nông Lâm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Nghiên cứu ứng dụng tƣ liệu ảnh vệ tinh để hiện chỉnh bản đồ hiện trạng sử dụng đất kỳ trƣớc là

một phƣơng pháp mới đƣợc sử dụng trong thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Phƣơng pháp

này có nhiều ƣu điểm và có độ chính xác cao. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng đƣợc bản đồ hiện

trạng sử dụng đất năm 2013 ở tỷ lệ bản đồ 1/10.000 cho xã Ia Pior với độ chính xác đáp ứng đƣợc

yêu cầu của Bộ Tài Nguyên Môi trƣờng.

Từ khóa: Bản đồ hiện trạng, sử dụng đất, phần mềm ErDAS IMAGINE, ảnh vệ tinh

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất (HTSDĐ) là

bản đồ thể hiện sự phân bố các loại đất tại

một thời điểm xác định, đƣợc lập theo đơn vị

hành chính [1] [2]. Bản đồ hiện trạng sử dụng

đất là tài liệu quan trọng và cần thiết trong

công tác thiết kế quy hoạch và quản lý đất

đai. Hiện nay, có rất nhiều phƣơng pháp xây

dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất nhƣ:

phƣơng pháp sử dụng bản đồ địa chính hoặc

địa chính cơ sở; phƣơng pháp sử dụng ảnh

chụp máy bay hoặc vệ tinh có độ phân giải

cao; phƣơng pháp hiện chỉnh bản đồ hiện

trạng sử dụng đất chu kỳ trƣớc [2]. Phƣơng

pháp ứng dụng tƣ liệu ảnh vệ tinh để hiện

chỉnh bản đồ sử dụng đất kỳ trƣớc có nhiều

ƣu điểm và thích hợp với việc xây dựng bản

đồ hiện trạng sử dụng đất ở các khu vực đồi

núi [3].

Xã Ia Pior là một xã biên giới của huyện Chƣ

Prông, tỉnh Gia Lai. Xã có tổng diện tích

9.569,934 ha, trong đó đất nông nghiệp

8.789,4 ha, đất phi nông nghiệp 304,9 ha và

đất chƣa sử dụng 475,3 ha. Trong những năm

gần đây, nhu cầu sử dụng đất cho sản xuất và

đời sống của ngƣời dân nơi đây luôn có xu

hƣớng tăng cao dẫn đến quỹ đất nông nghiệp

và đặc biệt là đất canh tác bị giảm nhiều. Do

vậy, việc xác định diện tích đất theo mỗi loại


đất để thể hiện trên bản đồ hiện trạng sử dụng

đất là rất cần thiết. Từ đó, nhằm giúp chính

quyền có định hƣớng sử dụng cũng nhƣ quản

lý hợp lý quỹ đất của địa phƣơng mình.

NỘI DUNG, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung

- Nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh SPOT5 năm 2012;

- Giải đoán ảnh vệ tinh;

- Kết quả hiện chỉnh bản đồ hiện trạng sử

dụng đất năm 2013.

Phƣơng pháp nghiên cứu

- Phƣơng pháp thu thập tài liệu số liệu: thu

thập số liệu về hiện trạng sử dụng đất năm

2005, năm 2013 và bản đồ hiện trạng sử dụng

đất năm 2005 tại Phòng Tài nguyên và Môi

trƣờng; thu thập ảnh vệ tinh SPOT5 huyện

Chƣ Prong năm 2012 với độ phân giải không

gian là 2,5m tại Trung tâm Viễn thám Quốc

gia (ảnh vệ tinh SPOT5 của xã Ia Pior đƣợc

cắt từ ảnh huyện Chƣ Prông).

- Phƣơng pháp nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh:

sử dụng phần mềm ErDAS IMAGINE 2011 để

nắn chỉnh hình học ảnh vệ tinh SPOT5 năm

2012. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng để nắn

chỉnh hình học ảnh vệ tinh là phƣơng pháp

Image to Map (nắn ảnh theo bản đồ).

- Phƣơng pháp giải đoán ảnh vệ tinh: sử dụng

thuật toán Maximum Likelihood (xác suất cực

đại) để giải đoán ảnh tại những khu vực có


106

thay đổi về hiện trạng sử dụng đất [5].

- Phƣơng pháp biên tập bản đồ hiện trạng sử

dụng đất: sử dụng bộ phần mềm Microstation

và Mapping Office để biên tập bản đồ hiện

trạng sử dụng đất [4].

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Nắn chỉnh hình học dữ liệu ảnh vệ tinh

SPOT5 năm 2012

Việc nắn chỉnh hình học dữ liệu ảnh vệ tinh

SPOT5 đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp

Image to Map bằng cách lựa chọn các điểm

khống chế (GPS) tƣơng đồng trên ảnh SPOT5

năm 2012 và trên bản đồ HTSDĐ năm 2005

để nắn chỉnh dữ liệu ảnh vệ tinh.

Kết quả tính toán sai số của các điểm khống

chế hình 1 cho thấy sai số vị trí tại các điểm

lựa chọn đều thỏa mãn yêu cầu và quy định

về nắn ảnh (nhỏ hơn 1 pixel). Sai số vị trí

điểm đƣợc xác định theo công thức (1):

(1)

(Nguồn: Jensen 1996)

Trong đó: xr, yr - tọa độ của điểm trên dữ liệu

tham chiếu; xi, yi - tọa độ của điểm trên mô

hình tham số.

Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT5 sau khi đƣợc nắn

chỉnh hình học đƣợc chồng xếp lên bản đồ

HTSDĐ năm 2005 (Hình 2).

Hình 1. Các điểm khống chế tọa độ được lựa chọn phục vụ nắn chỉnh hình học

Hình 2. Chồng xếp bản đồ HTSDĐ năm 2005 lên dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT5


107

Hình 3. Các mẫu thể hiện trên dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT5

Giải đoán ảnh vệ tinh

Lựa chọn mẫu để giải đoán dữ liệu ảnh vệ

tinh SPOT5

Việc chồng xếp dữ liệu ảnh vệ tinh lên bản đồ

HTSDĐ năm 2005 đã lựa chọn đƣợc 8 mẫu

cho 8 loại hình sử dụng đất trên dữ liệu ảnh

bao gồm: đất chuyên trồng lúa nƣớc (LUC);

đất nƣơng rẫy trồng cây hàng năm khác

(HNK); đất có rừng tự nhiên sản xuất (RSN);

đất chuyên nuôi trồng thủy sản nƣớc ngọt

(TSN); đất ở nông thôn (ONT); đất giao

thông (DGT); đất sông, ngòi, kênh, rạch, suối

(SON); đất đồi núi chƣa sử dụng (DCS).

Hình 4. Đánh giá độ chính xác kết quả lựa chọn mẫu

Đánh giá kết quả lựa chọn mẫu để giải đoán

dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT5

Trên cơ sở các mẫu đã chọn trên ảnh, tiến

hành tính toán để tìm hiểu đƣợc sự khác biệt

giữa các mẫu. Hiện nay, có 4 phƣơng pháp để

tính toán sự khác biệt này gồm: Display Mean

Plot Windown, Display Histograms

Windown, Serability và Feature Space Layer.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng

phƣơng pháp Display Mean Plot Windown,

kết quả đƣợc thể hiện ở hình 4.

Kết quả thể hiện ở hình 4 cho thấy: các đƣờng

giá trị không trùng ở đỉnh của các kênh phổ.

Thực tế nghiên cứu cho thấy, các đƣờng càng

cách xa nhau thì độ chính xác càng cao.

Kết quả giải đoán dữ liệu ảnh vệ tinh

SPOT5

Phân loại có kiểm định đƣợc thực hiện với 8

mẫu cho 8 loại hình sử dụng đất đã lựa chọn

bằng phƣơng pháp Maximum Likelihood

Classifier (MLC). Kết quả giải đoán ảnh

SPOT5 đƣợc thể hiện ở hình 5.

Đánh giá kết quả giải đoán dữ liệu ảnh vệ

tinh SPOT5

Sau khi giải đoán đƣợc bản đồ HTSDĐ năm

2012, tiến hành kiểm tra giữa kết quả giải

đoán ảnh và hiện trạng sử dụng đất ngoài thực

địa. Tổng số điểm kiểm tra đƣợc thực hiện là 37

điểm, sau đó tiến tiến hành đánh giá độ chính

xác kết quả ảnh giải đoán theo hằng số κ. Hằng

số κ đƣợc xác định theo công thức (2):

(2)

(Nguồn: Jensen 1996) Trong đó: N - tổng số hàng hoặc cột trong ma

trận; r - số hàng trong ma trận; Xii - giá trị của

hàng i cột i; X+i - giá trị hàng i; Xi+ - giá trị cột i.

r

i

ii

r

i

r

i

iiii

XXN

XXxN

1

2

1 1

).(

).(


108

Hình 5. Kết quả giải đoán dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT5

Hình 6. Kết quả đánh giá độ chính xác ảnh phân loại

Hình 7. Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2013 xã Ia Pior


109

Kết quả đánh giá độ chính xác ảnh phân loại

ở hình 6 cho thấy: trong 8 mẫu thể hiện cho 8

loại hình sử dụng đất thì có 6 mẫu đạt độ

chính xác 100%, riêng mẫu RSN đạt 75% (sai

1 trong 4 mẫu lựa chọn) và mẫu DGT đạt

40% (sai 2 mẫu trong 5 mẫu lựa chọn). Hằng

số κ đạt 0,8758 cho thấy độ chính xác kết quả

giải đoán dữ liệu ảnh đạt đƣợc là 89,19%.

Kết quả hiện chỉnh bản đồ hiện trạng sử

dụng đất 2013

Sau khi có kết quả giải đoán ảnh vệ tinh

SPOT5 theo phƣơng pháp hiện chỉnh bản đồ

hiện trạng sử dụng đất năm 2013, sử dụng bộ

phần mềm microstation và mapping office để

biên tập bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm

2013, kết quả đƣợc thể hiện ở hình 7.

KẾT LUẬN

- Độ chính xác của ảnh sau phân loại đã cho

kết quả đáng tin cậy. Kết quả điều tra thực địa

(dựa trên bản đồ HTSDĐ năm 2012) và so

sánh với các đối tƣợng sử dụng đất đƣợc phân

loại trên dữ liệu ảnh vệ tinh cho thấy các đối

tƣợng đƣợc phân loại khá chính xác so với

thực tế.

- Bản đồ HTSDĐ năm 2013 đƣợc thành lập

bằng phƣơng pháp hiện chỉnh bản đồ nền

HTSDĐ năm 2005 dựa trên dữ liệu ảnh SPOT5

năm 2012 đảm bảo đƣợc độ chính xác của công

tác hiện chỉnh bản đồ HTSDĐ, đáp ứng đƣợc

yêu cầu của Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng (2009), Luật đất

đai và các văn bản hướng dẫn thi hành, Nxb Bản

đồ.

2. Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng (2007), Quy

phạm thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất,

Nxb Bản đồ.

3. Phan Dinh Binh (2007), Setting up Land

Administration database in Luong Thanh

commune, Na Ri district, Bac Kan province, Viet

Nam by Application of digital photograph

technology. Viet Nam Journal of Agriculture and

Rural Development. 10 + 11. pp. 67 - 72.

4. Phan Thị Thanh Huyền và cộng sự (2010),

Hướng dẫn sử dụng phần mềm Microstation và

Mapping Office trong thành lập bản đồ, Nxb

Nông nghiệp.

5. Nguyễn Khắc Thời, Trần Quốc Vinh, Nguyễn

Thị Thu Hiền (2011), Giáo trình Viễn thám,

Trƣờng Đại học Nông nghiệp, Hà Nội.

SUMMARY

APPLICATION OF THE SATELLITE IMAGE MATERIALS

FOR ADJUSTING THE MAP OF CURRENT LAND USE 2013

IN IA PIA COMMUNE, CHU PRONG DISTRICT, GIALAI PROVINCE

Nguyen Duc Thuan1, Phan Thi Thanh Huyen

1, Phan Dinh Binh

2*

1 Ha Noi University of Agricuture, 2 College of Agriculture and Forestry - TNU

This research was implemented by using satellite images in order to adjust Map of land use status. It

is a new method for setting up current land-use map. The advantages of this method would gain highly

accurate. The study result is Map of land use status 2013 of Ia Pior commune with scale 1:10,000

which meets the Ministry of Resources and Environment’s standard.

Key words: Map of land use status, ErDAS IMAGINE software, satellite images


Phản biện khoa học: TS. Vũ Thị Thanh Thủy – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN



110

Nguyễn Đức Tuân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 111 – 115

111

NGHIÊN CỨU SẢN XUẤT SẢN PHẨM MỨT NHUYỄN CAM

Nguyễn Đức Tuân, Vũ Thị Hạnh, Đinh Thị Kim Hoa,

Phạm Thị Vinh*, Trần Thị Lý, Vũ Thị Thắm,

Nguyễn Thị Oanh, Phạm Thị Oanh, Hà Thị Hiền Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Nghiên cứu đƣợc thực hiện nhằm sản xuất sản phẩm mứt nhuyễn cam sử dụng kết hợp đa dạng các

nguồn nguyên liệu khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy, công thức sản xuất với tỷ lệ phối trộn

(%) cam sành: cam đƣờng 50:50, đƣờng kính 80%, vỏ cam 30%, acid citric 0,2% có ƣu điểm hơn

các công thức khác ở chỉ tiêu cảm quan nhƣ màu sắc, mùi vị và cấu trúc. Sản phẩm mứt nhuyễn

cam tạo ra có mức chất lƣợng đạt loại khá và thành phần dinh dƣỡng phù hợp với tiêu chuẩn sản

phẩm đồ hộp mứt nhuyễn quả. Đây là hƣớng đi đúng, góp phần đa dạng hóa sản phẩm mứt nhuyễn

quả trên thị trƣờng.

Từ khóa: Mứt nhuyễn cam, chế biến, bảo quản, đường, acid citric.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Với khí hậu nhiệt đới gió mùa Việt Nam thích

hợp với nhiều loại cây ăn quả khác nhau,

trong đó nhóm quả có múi đƣợc trồng và

thƣơng mại khắp cả nƣớc [16]. Trong đó, cam

đƣợc trồng thành những vùng chuyên canh

nhƣ cam sành Hàm Yên (Tuyên Quang), Bắc

Quang (Hà Giang), Trà Ôn (Vĩnh Long), Chợ

Gạo (Tiền Giang); cam đƣờng canh (Hà Nội,

Hƣng Yên)… Tuy nhiên, quả cam tƣơi rất dễ

bị tổn thất trong quá trình vận chuyển và bảo

quản do các hoạt động sinh lý, sinh hóa và vi

sinh vật... Thông thƣờng, tỷ lệ tổn thất sau thu

hoạch của quả cam tƣơng đối lớn, chiếm trên

20% [4], [9]. Trƣớc tình hình đó, việc ứng dụng

các kỹ thuật chế biến sau thu hoạch nhằm giảm

tổn thất về chất lƣợng, tận dụng nguồn nguyên

liệu dƣ thừa là việc làm rất cần thiết.

Mứt nhuyễn quả là sản phẩm chế biến từ quả

tƣơi hoặc bán chế phẩm (puree quả, nƣớc quả,

quả sunfit hoá...) nấu với đƣờng đến độ khô

65-70%, có bổ sung pectin hay agar-agar để

tạo gel đông. Sản phẩm mứt nổi bật ở vị ngọt

và hƣơng thơm đặc trƣng của quả [3], [12].

Chế biến mứt nhuyễn cũng là một trong

những biện pháp quan trọng để bảo quản quả

tƣơi. Sản phẩm khác hoàn toàn so với nguyên

liệu ban đầu về cách sử dụng [6]. Trên thế

giới, mứt nhuyễn quả đã đƣợc ứng dụng trong


sản xuất và thƣơng mại với các nguyên liệu

nhƣ dâu tây, anh đào, việt quất, dứa, đu đủ…

Tuy nhiên, các sản phẩm về mứt nhuyễn cam

mới chỉ dừng lại ở việc chế biến thủ công,

phục vụ nhu cầu của gia đình, chƣa có nghiên

cứu cụ thể nào về sản xuất mứt nhuyễn cam

theo hƣớng ứng dụng ở quy mô sản xuất.

Mục đích của nghiên cứu này là chế biến sản

phẩm mứt nhuyễn cam sử dụng kết hợp

nguyên liệu cam sành và cam đƣờng có giá trị

dinh dƣỡng và cảm quan tốt, góp phần đa

dạng hoá sản phẩm mứt nhuyễn trên thị

trƣờng và tăng thu nhập cho ngƣời nông dân

trồng cam.

VẬT LIỆU, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Vật liệu thí nghiệm

Nguyên liệu cam (cam sành, cam đƣờng),

đƣờng và acid citric đƣợc thu mua tại khu vực

thành phố Thái Nguyên. Cam sử dụng làm

nguyên liệu phải đạt các yêu cầu về độ chín

kỹ thuật, quả đẹp, ruột vàng đều, không thối

hỏng, dập nát, mùi thơm tự nhiên. Đƣờng,

acid citric sử dụng đảm bảo không bị vón cục,

khô rời, đạt đƣợc độ trắng kỹ thuật và yêu cầu

sử dụng cho thực phẩm.


Bố trí thí nghiệm và quy trình công nghệ

chế biến mứt nhuyễn cam

Thí nghiệm đƣợc thiết kế với một nhân tố và

ba lần lặp lại. Các nguyên liệu đƣợc khảo sát

để tìm ra tỷ lệ tối ƣu về nguyên liệu cam sành,


112

cam đƣờng; tỷ lệ đƣờng, vỏ quả và acid citric

sử dụng trong chế biến mứt nhuyễn cam. Bán

thành phẩm đƣợc đánh giá cảm quan để tìm ra

tỷ lệ thích hợp nhất ở mỗi thí nghiệm. Kết quả

nhân tố tối ƣu của thí nghiệm trƣớc đƣợc sử

dụng cho thí nghiệm tiếp theo.

Bố trí thí nghiệm và quy trình chế biến sản

phẩm nhƣ sau:

Hình 1. Sơ đồ quy trình công nghệ chế biến

sản phẩm mứt nhuyễn cam

Phương pháp phân tích, đánh giá

Các mẫu mứt nhuyễn cam bán thành phẩm

đƣợc đánh giá chất lƣợng cảm quan bằng

phép thử cho điểm thị hiếu theo thang điểm

Hedonic (1 ÷ 9) thông qua 3 chỉ tiêu màu sắc,

mùi vị và cấu trúc [14].

Sản phẩm mứt nhuyễn cam thành phẩm đƣợc

đánh giá chất lƣợng cảm bằng phép thử cho

điểm theo TCVN 3215-79 trên 4 chỉ tiêu: màu

sắc, mùi, vị và trạng thái; mỗi chỉ tiêu có hệ

số trọng lƣợng riêng [5] và chất lƣợng dinh

dƣỡng thông qua xác định các chỉ tiêu hóa lý

nhƣ hàm lƣợng chất khô tổng số (TS), đƣờng

TS, vitamin C và acid hữu cơ TS [8].

Phương pháp xử lý số liệu

Số liệu thí nghiệm đƣợc xử lý thống kê bằng

phần mềm SPSS 17.0.


Ảnh hưởng của tỷ lệ phối trộn nguyên liệu

đến chất lượng mứt nhuyễn bán thành phẩm

Để tạo ra một sản phẩm vừa đáp ứng đƣợc

yêu cầu của thị trƣờng, vừa mang lại hiệu quả

kinh tế cho nhà sản xuất thì cần phải xác định

tỷ lệ phối trộn nguyên liệu sao cho thích hợp.

Tỷ lệ phối trộn cam cân đối sẽ giữ đƣợc

hƣơng, vị đặc trƣng của nguyên liệu với chi

phí sản xuất thấp nhất.

Thí nghiệm đƣợc tiến hành với 3 mẫu có tỷ lệ

cam sành và cam đƣờng khác nhau, các thông

số kỹ thuật khác ở cùng điều kiện. Kết quả

đánh giá cảm quan các mẫu đƣợc trình bày

trong bảng 1.

Bảng 1. Ảnh hưởng của tỷ lệ phối trộn nguyên liệu

đến điểm trung bình các chỉ tiêu cảm quan của mứt

nhuyễn cam bán thành phẩm

Chỉ tiêu

cảm quan

Tỷ lệ cam sành/cam đƣờng (%)

Mẫu 1

(30:70)

Mẫu 2

(50:50)

Mẫu 3

(70:30)

Màu sắc 7,1b 6,8

b 5,7

a

Mùi vị 6,8b 7,1

b 5,5

a

Cấu trúc 5,8a

7,3b

6,1a

Kết quả xử lý thống kê cho thấy tỷ lệ phối

trộn nguyên liệu có ảnh hƣởng đến chất lƣợng

cảm quan của mứt nhuyễn bán thành phẩm.

Các chỉ tiêu cảm quan nhƣ màu sắc, mùi vị và

cấu trúc của ba mẫu đều khác nhau có ý

nghĩa. Mẫu 2 với tỷ lệ (%) cam sành:cam

đƣờng (50:50) có điểm cấu trúc tốt nhất, điểm

chỉ tiêu màu sắc và mùi vị cũng cao hơn mẫu

3 (70:30) và không có sự khác biệt với mẫu 1

(30:70). Bên cạnh đó, xét ở góc độ kinh tế thì

giá nguyên liệu cam sành tại thời điểm nghiên

cứu thấp hơn 2,5 lần giá cam đƣờng (6.000 so

với 15.000đ/kg) nên việc lựa chọn mẫu 2 là phù

hợp, góp phần giảm chi phí sản xuất sản phẩm.

Ảnh hƣởng của tỷ lệ đƣờng phối trộn đến

chất lƣợng mứt nhuyễn bán thành phẩm

Việc bổ sung đƣờng vào mứt nhuyễn không

những tạo vị ngọt mà còn giữ đƣợc hƣơng

Lựa chọn, làm sạch

Xử lý

Cô đặc, đóng hộp

Phối trộn

Đƣờng (%): 80; 90; 100

Vỏ cam (%): 10; 20; 30

Acid citric (%): 0,2; 0,3; 0,4

Sản phẩm

Nguyên liệu cam

Cam sành : Cam đƣờng (%)

(30:70); (50:50); (70:30)


113

thơm cho sản phẩm. Ngoài ra, hàm lƣợng

đƣờng cao cũng giúp sản phẩm giảm hoạt độ

nƣớc, thuận lợi cho quá trình chế biến và bảo

quản sau này [13], [15].

Thí nghiệm đƣợc tiến hành với 3 mẫu có tỷ lệ

đƣờng khác nhau, cố định tỷ lệ (%) cam sành:

cam đƣờng (50:50), các thông số kỹ thuật

khác ở cùng điều kiện công nghệ. Kết quả

đánh giá cảm quan các mẫu đƣợc trình bày

trong bảng 2.

Bảng 2. Ảnh hưởng của tỷ lệ đường đến điểm trung

bình các chỉ tiêu cảm quan của mứt nhuyễn cam

bán thành phẩm

Chỉ tiêu

cảm quan

Tỷ lệ đƣờng

(% so với pure quả)

Mẫu 1

(80)

Mẫu 2

(90)

Mẫu 3

(100)

Màu sắc 7,5c 6,2

b 5,4

a

Mùi vị 7,5b 6,4

a 5,7

a

Cấu trúc 7,3c

6,5b

5,5a

Qua bảng 2 cho thấy: điểm các chỉ tiêu cảm

quan của ba mẫu thí nghiệm đều khác nhau có

ý nghĩa. Khi tỷ lệ đƣờng phối trộn tăng lên từ

mẫu 1 (80%) đến mẫu 3 (100%) thì bán thành

phẩm có điểm chất lƣợng cảm quan giảm dần

ở cả 3 chỉ tiêu màu sắc, mùi vị và cấu trúc.

Thực tế thí nghiệm cho thấy: khi bổ sung hàm

lƣợng đƣờng càng cao, dƣới tác dụng của

nhiệt độ khi cô đặc sẽ càng dễ xảy ra phản

ứng Maillard làm sản phẩm bị sẫm màu [15].

Hàm lƣợng đƣờng cao cũng tạo cho sản phẩm

có vị ngọt kém hài hòa, trạng thái của sản

phẩm đông đặc khó sử dụng. Trên cơ sở đó,

mẫu 1 với tỷ lệ đƣờng 80% đƣợc lựa chọn

cho các nghiên cứu tiếp theo trong đề tài.

Ảnh hƣởng của tỷ lệ vỏ cam phối trộn tới

chất lƣợng mứt nhuyễn bán thành phẩm

Cố định tỷ lệ (%) cam sành: cam đƣờng

(50:50), tỷ lệ đƣờng phối trộn 80%, vỏ cam

đƣợc chần trong 30 phút rồi bổ sung vào hỗn

hợp phối trộn với các tỷ lệ khác nhau, các yếu

tố khác ở cùng điều kiện công nghệ. Kết quả

đánh giá cảm quan các mẫu đƣợc trình bày ở

bảng dƣới đây.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, khi tỷ lệ vỏ cam

bổ sung tăng lên thì điểm trung bình các chỉ

tiêu cảm quan đều tăng lên ở các công thức

thí nghiệm. Điểm cảm quan của bán thành

phẩm cao nhất ở mẫu 3 (30%), giảm dần ở

mẫu 2 (20%) và thấp nhất ở mẫu 1 (10%).

Nhƣ vậy, mẫu 3 là mẫu thích hợp nhất đƣợc

lựa chọn để tiếp tục nghiên cứu.

Bảng 3. Ảnh hưởng của tỷ lệ vỏ cam phối trộn đến

điểm trung bình các chỉ tiêu cảm quan của mứt


Chỉ tiêu

cảm quan

Tỷ lệ vỏ cam


Mẫu 1

(10)

Mẫu 2

(20)

Mẫu 3

(30)

Màu sắc 6,5a 7,0

a 7,7

b

Mùi vị 5,5a 6,4

b 7,5

c

Cấu trúc 5,0a

6,6b

7,7c

Với nguồn nguyên liệu cam, vỏ quả có chứa

nhiều pectin (20-40%) giúp sản phẩm mứt

nhuyễn đông tự nhiên trong môi trƣờng có

hàm lƣợng đƣờng cao trên 60% [1]. Hơn nữa,

vỏ cam đƣờng sử dụng có màu sắc vàng đỏ,

nhiều tinh dầu có vai trò tạo màu và tăng

hƣơng vị cho sản phẩm.

Ảnh hƣởng của tỷ lệ acid citric tới chất

lƣợng mứt nhuyễn bán thành phẩm

Việc bổ sung acid citric có tác dụng điều vị và

tăng giá trị cảm quan cho sản phẩm. Bên cạnh

đó, acid citric còn là tác nhân chống oxi hóa

tự nhiên, chống nâu hóa sản phẩm [2].

Cố định tỷ lệ (%) cam sành/cam đƣờng

(50:50), tỷ lệ đƣờng chiếm 80% pure quả, vỏ

cam chiếm 30% pure quả và tiến hành bổ

sung hàm lƣợng acid citric với các tỷ lệ khác

nhau. Kết quả đánh giá cảm quan các mẫu

đƣợc trình bày ở bảng 4.

Bảng 4. Ảnh hưởng của tỷ lệ acid citric phối trộn

đến điểm trung bình các chỉ tiêu cảm quan của mứt


Chỉ tiêu

cảm quan

Tỷ lệ acid citric


Mẫu 1

(0,2)

Mẫu 2

(0,3)

Mẫu 3

(0,4)

Màu sắc 6,8a 6,4

a 6,3

a

Mùi vị 7,5c 6,0

b 5,4

a

Cấu trúc 6,7a

6,5a

6,3a

Kết quả xử lý thống kê cho thấy, điểm mùi vị

của ba mẫu thí nghiệm khác nhau có ý nghĩa.

Mẫu bổ sung 0,2% acid citric có mùi vị tốt

nhất, mùi vị giảm dần ở mẫu 0,3% acid citric


114

và thấp nhất ở mẫu bổ sung 0,4% acid citric;

điểm màu sắc và cấu trúc của ba mẫu thí

nghiệm không có sự khác biệt. Nhƣ vậy, mẫu

bổ sung 0,2% acid citric đƣợc lựa chọn trong

sản xuất sản phẩm mứt nhuyễn cam. Bên

cạnh đó, sản phẩm tạo ra có độ pH trong

khoảng 3,1-3,5 thích hợp cho việc tạo đông

mứt nhuyễn [7].

Đánh giá chất lƣợng dinh dƣỡng của sản

phẩm mứt nhuyễn cam thành phẩm

Sản phẩm mứt nhuyễn cam thành phẩm đƣợc

phân tích các chỉ tiêu về chất dinh dƣỡng

(hàm lƣợng chất khô TS, đƣờng TS, vitamin

C, acid hữu cơ TS) và đánh giá chất lƣợng

cảm quan của sản phẩm. Kết quả thu đƣợc

trình bày ở bảng 5.

Bảng 5. Hàm lượng các chất dinh dưỡng

và cảm quan của sản phẩm mứt nhuyễn cam

Chất lƣợng

cảm quan

Chất lƣợng

dinh dƣỡng

Chỉ tiêu

Điểm

chất

lƣợng

Chỉ tiêu Hàm

lƣợng

Màu sắc 5,64 Chất khô TS (%) 72,32

Mùi 4,60 Đƣờng TS (%) 68,80

Vị 4,50 Vitamin C

(mg%) 20,94

Trạng thái 3,04 Acid hữu cơ

TS (%) 0,64

Tổng điểm 17,78

Qua bảng 5 cho thấy, sản phẩm tạo ra đƣợc

đánh giá cảm quan bằng phép thử cho điểm

theo TCVN 3215-79, kết quả tổng điểm chất

lƣợng (17,17 điểm) cho mức chất lƣợng đạt

loại khá.

Mặt khác, sản phẩm có hàm lƣợng chất khô

TS (72,32%), đƣờng TS (68,80%), vitamin C

(20,94 mg%), acid hữu cơ TS (0,64%) phù

hợp với sản phẩm đồ hộp mứt quả. Sản phẩm

mứt nhuyễn cam tạo ra có chất lƣợng tốt, giá

trị dinh dƣỡng cao. Kết quả chất lƣợng dinh

dƣỡng của sản phẩm phù hợp với kết quả

nghiên cứu của Nour et al., 2011 [10] và

Safdar et al., 2012 [11].

KẾT LUẬN

Đã xây dựng đƣợc công thức sản xuất sản

phẩm mứt nhuyễn cam với tỷ lệ phối trộn các

nguyên liệu nhƣ sau: (%) cam sành/cam

đƣờng 50:50, đƣờng kính 80%, vỏ cam 30%,

acid citric 0,2% là công thức có ƣu điểm hơn

về chỉ tiêu màu sắc, mùi vị và cấu trúc so với

các công thức khác.

Sản phẩm mứt nhuyễn cam tạo ra có mức chất

lƣợng đạt loại khá và thành phần các chất

dinh dƣỡng phù hợp với sản phẩm đồ hộp

mứt nhuyễn quả.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Hoàng Kim Anh (2006), Hóa học Thực phẩm,

Nxb Khoa học và Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh.

2. Branen A.L., P.M. Davidson, S. Salminen, J.H.

Thorngate III (2002), Food additives, Marcel

Dekker, Inc., New York.

3. Quách Đĩnh, Nguyễn Văn Tiếp, Nguyễn Văn

Thoa (1996), Công nghệ sau thu hoạch và chế

biến rau quả, Nxb Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội.

4. Nguyễn Hữu Đống, Huỳnh Thị Dung, Nguyễn

Huỳnh Minh Quyên (2003), Cây ăn quả có múi

(cam, chanh, quýt, bưởi), Nxb Nghệ An.

5. Huỳnh Thị Dung, Nguyễn Thị Kim Hoa (2007),

Bảo quản, chế biến rau, trái cây và hoa màu, Nxb

Hà Nội.

6. Fasogbon B.M., S.O. Gbadamosi and K.A. Taiwo

(2013), Studies on the chemical and sensory

properties of jam from osmotically dehydrated

pineapple slices, British Journal of Applied Science

and Technology, 3(4): 1327-1335.

7. Vũ Công Hậu (1999), Trồng cây ăn quả ở Việt

Nam. Nxb Nông nghiệp Tp Hồ Chí Minh.

8. Nguyễn Văn Khôi (2006), Polysacarit và ứng

dụng các dẫn xuất tan của chúng trong thực

phẩm, Nxb Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội.

9. Nguyễn Văn Nam (2005), Thị trường xuất nhập

- khẩu rau quả, Nxb thống kê Hà Nội.

10. Nour A.A.M, K.S.M. Khalid, G.A.M. Osman

(2011), Suitability of some Sudanese mango

varieties for jam making, American Journal of

Scientific and Industrial research, 2(1): 17-23.

11. Safdar M.N., A. Mumraz, T. Hameed, N.

Siddiqui, S. Khalil and M. Amiad (2012), Storage

studies of jam prepared from different mango

varieties, Pakistan journal of Nutrition, 11(7):

555-561.

12. Lê Văn Tán, Nguyễn Thị Hiền, Hoàng Thị Lệ

Hằng, Quản Lê Hà (2008), Công nghệ bảo quản

và chế biến rau quả, Nxb Khoa học và Kỹ thuật

Tp Hồ Chí Minh.

13. Nguyễn Phùng Tiến, Bùi Minh Đức, Nguyễn

Văn Dịp (2003), Vi sinh vật thực phẩm, kỹ thuật

kiểm tra và chỉ tiêu đánh giá chất lượng an toàn

thực phẩm, Nxb Y học Hà Nội.


115

14. Hà Duyên Tƣ (2006), Kỹ thuật phân tích cảm

quan thực phẩm, Nxb Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội.

15. Lê Ngọc Tú, La Văn Chứ, Đặng Thị Thu,

Nguyễn Thị Thịnh, Bùi Đức Hợi, Lê Doãn Diên

(2010), Giáo trình Hóa sinh Công nghiệp, Nxb

Khoa học và Kỹ thuật Hà Nội.

16. Nguyễn Đức Tuân, Hà Quang Việt, Tạ Thị

Mùa (2010), Nghiên cứu ảnh hưởng của nồng độ

chitosan đến chất lượng và thời gian bảo quản

trái bưởi Đoan Hùng (Citrus grandis Osbeck),

Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn,

tháng 11, 80-83.

SUMMARY

STUDY ON PRODUCTION OF ORANGE JAM

Nguyen Duc Tuan, Vu Thi Hanh, Dinh Thi Kim Hoa,

Pham Thi Vinh*, Tran Thi Ly, Vu Thi Tham,

Nguyen Thi Oanh, Pham Thi Oanh, Ha Thi Hien College of Agriculture and Forestry - TNU

The study was carried out to produce orange jam products by using various combinations of

different materials. The results showed that the formula for mixing ratio (%) thick-skinned

oranges/ sweet oranges 50:50, sugar 80%, orange peel 30% and citric acid 0.2% was better than

other treatments when compared to color, taste and texture. Orange jam products had a good level

of sensory quality and nutritional value in accordance with the standards of canned fruit jams. This

is the right way to contribute to the diversification of fruit jam products on the market.

Keywords: Orange jam, processing, storage, sugar, citric acid


Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Văn Duy – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN



116

Hoàng Văn Hùng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 117 – 120

117

NGHIÊN CỨU XỬ LÝ SẮT VÀ ASEN TRONG NƢỚC NGẦM

BẰNG BỂ LỌC SINH HỌC BIOPHIN

Hoàng Văn Hùng1*

, Dƣơng Thị Minh Hòa2, Ngân Thị Thanh Hòa

2

1Trường Cao đẳng Cộng đồng Lào Cai 2Trường Đại học Nông Lâm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Nghiên cứu và đánh giá khả năng xử lý sắt và asen trong nƣớc ngầm bằng bể lọc sinh học biophin

với các loại vật liệu lọc khác nhau, gồm: Sỏi cuội, cát thạch anh, than hoạt tính là điều vô cùng cần

thiết. Mô hình thí nghiệm đƣợc tiến hành lần lƣợt với từng công thức vật liệu lọc khác nhau, mỗi

lớp vật liệu lọc liên tục trong 5 ngày. Kết quả cho thấy, bể lọc sinh học biophin có khả năng xử lý

nƣớc ngầm có chứa sắt và asen. Hiệu suất xử lý sắt và asen của hệ thống thay đổi theo từng công

thức vật liệu lọc khác nhau, xếp thứ tự từ thấp đến cao nhƣ sau: Sỏi cuội + Cát thạch anh < Than

hoạt tính + Cát thạch anh < Sỏi cuội + Than hoạt tính + Cát thạch anh. Trong đó hiệu suất xử lý sắt

và asen trong nƣớc ngầm bằng lớp vật liệu Sỏi cuội + Than hoạt tính + Cát thạch anh là cao nhất (xử

lý sắt đạt 98%, xử lý asen đạt 93%).

Từ khóa: Hiệu suất, ô nhiễm nước ngầm, vật liệu lọc, xử lý sắt và asen

MỞ ĐẦU*

Ở Việt Nam, nƣớc ngầm đƣợc sử dụng và trở

thành nguồn nƣớc sinh hoạt chính của nhiều

cộng đồng dân cƣ [3]. Tuy nhiên, những năm

gần đây, nhiều nghiên cứu đã cho thấy trong

nƣớc ngầm có chứa hàm lƣợng các chất nhƣ:

asen, sắt, mangan, amoni, clo, v.v. cao hơn quy

chuẩn cho phép, đặc biệt là sắt và asen [1].

Thái Nguyên là địa phƣơng có nguồn tài

nguyên khoáng sản phong phú với hơn 143

mỏ khoáng sản đƣợc cấp giấy khai thác và đi

vào hoạt động [4]. Ở các khu vực này khai

thác vẫn sử dụng các công nghệ lạc hậu, chủ

yếu khai thác lộ thiên, các biện pháp phục hồi

sau khai khoáng chƣa hiệu quả, v.v. nên môi

trƣờng khu vực vẫn bị ô nhiễm, đặc biệt là ô

nhiễm kim loại nặng, ảnh hƣởng trực tiếp đến

con ngƣời và sinh vật [4].

Xã Hà Thƣợng, huyện Đại Từ là địa phƣơng

có nhiều tài nguyên khoáng sản nhƣ: thiếc,

cao lanh, v.v. Công nghiệp khai thác khoáng

sản, luyện kim đen, luyện kim mầu, v.v. phát

triển mạnh, nhƣng các biện pháp xử lý ô

nhiễm bảo vệ môi trƣờng lại chƣa hiệu quả

[1], đây là một trong những nguyên nhân dẫn

đến ô nhiễm nguồn nƣớc ngầm tại đây. Điều

này càng nghiêm trọng hơn khi 70% số hộ


dân tại xã sử dụng trực tiếp nguồn nƣớc ngầm

phục vụ cho sinh hoạt [4].

Trên thực tế, nguồn nƣớc ngầm tại đây hầu

nhƣ đều ô nhiễm sắt và asen nhƣng chƣa có

biện pháp xử lý triệt để, chỉ có thể xử lý đơn

giản để loại bỏ sắt nếu có. Xử lý ô nhiễm sắt

và asen trong nƣớc ngầm đang là nhu cầu cấp

thiết nhất hiện nay. Theo lý thuyết, asen có

khả năng cộng kết tủa với một số dạng hợp

chất oxit, hydroxit của sắt [2]. Đây là điều

kiện thuận lợi để có thể xử lý cả sắt và asen

trong nƣớc ngầm.

Xuất phát từ nhu cầu thực tế trên, việc nghiên

cứu, ứng dụng bể lọc Biophin trong xử lý ô

nhiễm sắt và asen trong nƣớc ngầm ở xã Hà

Thƣợng là điều vô cùng cần thiết. Nghiên

cứu này tập chung đánh giá khả năng xử lý

sắt và asen trong nƣớc ngầm của bể lọc sinh

học biophin với các công thức vật liệu lọc

khác nhau.


Phƣơng pháp thu thập dữ liệu, phƣơng pháp

bố trí thí nghiệm, phƣơng pháp lấy mẫu và

phân tích mẫu, phƣơng pháp xử lý số liệu.

Vật liệu và bố trí thí nghiệm

Mô hình thí : 01 máy bơm nƣớc

(1) từ giếng khoan vào cột lọc sinh học; 01

cột lọc sinh học (2) đƣợc chế tạo từ nhựa


118

PVC có chiều cao 1,5 m, đƣờng kính d = 200

cm; bên trong có chứa lớp v (3) cao

80 cm, vật liệu lọc đƣợc gồm: than

hoạt tính, cát thạch anh và sỏi cuội; 01 thùng

chứa nƣớc sau khi xử lý (5) có thể tích là 20

lít và hệ thống ống dẫn nƣớc (4).

Hình 1. Cấu tạo Mô hình thí nghiệm

Thí nghiệm đƣợc bố trí tại xã Hà Thƣợng,

huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên và Phòng thí

nghiệm Khoa Tài nguyên và Môi trƣờng,

Trƣờng Đại học Nông lâm Thái Nguyên.

Công thức thí nghiệm

Nghiên cứu ảnh hƣởng của các công thức vật

liệu lọc khác nhau đến hiệu suất xử lý sắt và

asen qua 3 công thức:

Công thức 1, gồm: Sỏi cuội (1 - 2 cm) dày 60

cm + Cát thạch anh (0,5 - 1 mm) dày 20 cm.

Công thức 2, gồm: Than hoạt tính dạng viên,

hình trụ (3 - 3,36 mm), dài 2 - 4 mm, dày 60

cm + Cát thạch anh (0,5 - 1 mm) dày 20 cm.

Công thức 3, gồm: Sỏi cuội (1 - 2 cm) dày 20

cm + Than hoạt tính dạng viên, hình trụ (3 -

3,36 mm), dài 2 - 4 mm, dày 40 cm + Cát

thạch anh (0,5 - 1 mm) dày 20 cm.

Cát thạch anh (0,5 - 1 mm) là lớp dƣới cùng

trong cả 3 công thức, đóng vai trò là màng lọc

cơ học, giữ lại kết tủa của As (V) và Fe (III)

sau khi bị oxy hóa bởi hệ vi sinh vật cố định

bám dính và phát triển trên bề mặt vật liệu lọc

tạo thành các lớp màng sinh học (biofilms).

Cơ chế:

Fe2+

+ 2HOH Fe(OH)2;

Trong nƣớc có O2 tạo thành Fe(OH)3 (kết

tủa): Fe3+

+ 3HOH Fe(OH)3 + 3H+;

As3+

+ Fe3+

As5+

+ Fe2+

Fe2+

lại tiếp tục phản ứng với oxy trong nƣớc

tạo Fe3+

kết tủa:

Fe2+

+ 2HOH Fe(OH)2;

Fe3+

+ 3HOH Fe(OH)3 + 3H+;

Fe3+

+ As5+ FeAsO4 (Kết tủa)

Với nguồn nƣớc đầu vào có hàm lƣợng sắt và

asen nhƣ sau:

Bảng 1. Các thông số trong nước đầu vào

TT Chỉ

tiêu

Đơn

vị

Nồng

độ

QCVN

01:2009/BYT

1 Fe mg/l 1,227 0,3

2 As mg/l 0,034 0,01

Theo dõi thí nghiệm

Thời gian nghiên cứu: từ tháng 01/2013 đến

tháng 04/2013.

Thí nghiệm làm việc theo chế độ lọc liên tục

trong 05 ngày với từng công thức vật liệu lọc

khác nhau. Mẫu nƣớc đầu ra sau 05 ngày xử

lý đƣợc lấy từ van hệ thống ống dẫn nƣớc ra,

phân tích mẫu nƣớc ta có các kết quả xử lý

của mô hình thí nghiệm.

Từ kết quả của các thí nghiệm, ta đánh giá

đƣợc khả năng xử lý nƣớc ngầm nhiễm sắt và

asen của các công thức vật liệu lọc khác nhau.


Nghiên cứu hiệu suất xử lý sắt và asen trong

nước ngầm bằng bể lọc sinh học Biophin sử

dụng công thức 1.

Từ kết quả phân tích mẫu nƣớc xử lý bằng

công thức vật liệu lọc 1, ta đƣợc kết quả nhƣ

bảng 2.

Qua bảng 2 ta thấy, sau 5 ngày lƣu nƣớc trong

cột lọc, công thức 1 chỉ xử lý đƣợc một lƣợng

tƣơng đối nhỏ sắt và asen. Hiệu quả xử lý

sắt là 54%, giảm mức ô nhiễm xuống còn

1,8 lần. Đối với asen, hiệu quả xử lý là

51%. Tuy nhiên, nồng độ sắt và asen vẫn

vƣợt quá QCVN.


119

Bảng 2. Hiệu suất xử lý sắt và asen trong nước

ngầm bằng bể lọc sinh học Biophin sử dụng

công thức 1

TT Chỉ

tiêu

Kết quả

xử lý

Hiệu

suất

(%)

QCVN

01:2009/BYT

1 Fe 0,565 54 0,3

2 As 0,016 51 0,01




Kết quả phân tích nƣớc sau xử lý đƣợc thể

hiện trong bảng sau:



công thức 2

TT Chỉ

tiêu

Kết

quả

xử lý

Hiệu

suất

(%)

QCVN

01:2009/BYT

1 Fe 0,098 92 0,3

2 As 0,004 88 0,01

Qua bảng 3 ta thấy, hiệu quả xử lý sắt và asen

trong nƣớc ngầm của công thức 2 cao hơn

công thức 1.

Hiệu quả xử lý sắt đạt 92%, hiệu quả xử lý

asen đạt 88%. Nồng độ sắt và asen giảm

xuống dƣới QCVN.






công thức 3

TT Chỉ

tiêu

Kết

quả

xử lý

Hiệu

suất

(%)

QCVN

01:2009/BYT

1 Fe 0,024 98 0,3

2 As 0,002 93 0,01

Qua bảng 4 ta có thể thấy rõ hiệu quả xử lý

sắt và asen trong nƣớc ngầm bằng công thức

3 là rất cao. Hàm lƣợng sắt và asen giảm đáng

kể, hiệu quả xử lý sắt đạt 98%, hiệu quả xử lý

asen đạt 93%.

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ

Kết luận

Qua kết quả phân tích ta thấy, khả năng xử lý

nƣớc ngầm nhiễm sắt và asen bằng bể lọc

sinh học Biophin đạt hiệu quả cao, nƣớc

ngầm sau xử lý đạt quy chuẩn cho phép

QCVN 01:2009/BYT, đạt hiệu quả cao nhất

khi sử dụng công thức vật liệu lọc gồm 3 lớp:

Sỏi cuội (1 - 2 cm) dày 20 cm + Than hoạt

tính dạng viên, hình trụ (3 - 3,36 mm), dài 2 -

4 mm, dày 40 cm + Cát thạch anh (0,5 - 1

mm) dày 20 cm.

Kiến nghị

1. Đề nghị cho nhân rộng mô hình ứng dụng bể

lọc sinh học Biophin để xử lý sắt và asen trong

nƣớc ngầm ở những khu vực bị ô nhiễm.

2. Tăng cƣờng công tác kiểm soát, tiến hành

nghiên cứu hiện trạng ô nhiễm sắt và asen ở

những vùng có nguy cơ cao.

3. Ngoài phƣơng án xây bể Biophin bằng bê-

tông hoặc nhựa PVC, có thể sử dụng các vật

dụng sẵn có để xây dựng bể Biophin cho hộ

gia đình nhằm tiết kiệm chi phí nhƣ: tận dụng

thùng phuy, xô nhựa dung tích lớn, v.v. để

làm cột lọc.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Đỗ Văn Ái, Mai Trọng Nhuận, Nguyễn Khắc

Vinh (2000). Một số đặc điểm phân bố asen trong

tự nhiên và vấn đề ô nhiễm asen trong tự nhiên và

vấn đề ô nhiễm asen trong môi trường Việt Nam.

Hội thảo quốc tế về ô nhiễm asen: Hiện trạng, tác

động đến cộng đồng và các giải pháp phòng ngừa,

Hà Nội.

2. Lê Huy Bá (2009). Độc học môi trường cơ bản.

Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh.

3. Trần Hữu Hoan (2000). Asen trong nước uống

và giải pháp phòng chống. Báo cáo tại Hội thảo về

hiện trạng chất lƣợng nƣớc ngầm trên địa bàn Hà

nội. Bộ KH&ĐT.

4. Trần Thị Phả, Đặng Văn Minh, Hoàng Văn

Hùng, Đàm Xuân Vận (2013). Nghiên cứu khả

năng xử lý kim loại nặng của cây Sậy (Phragmites

australia) trên đất sau khai thác tại mỏ sắt Trai

Cau, huyện Đồng Hỷ và mỏ thiếc Hà Thượng,

huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên. Tạp chí Nông

nghiệp và PTNT. 9: 66-74.


120

SUMMARY

ARSENIC AND IRON TREATMENT RESEARCH

IN GROUNDWATER BY BIOPHIN FILTER

Hoang Van Hung1*

, Duong Thi Minh Hoa2, Ngan Thi Thanh Hoa

2

1Lao Cai Community College, 2College of Agriculture and Forestry - TNU

Research on adsorption capacity of iron and arsenic in the groundwater by biophin filter with other

filter materials, include: gravel, quartz sand, activated carbon is really essential. System working in

test mode filter for 5 days then replaces layers with different filter materials. Results showed that,

biophin filters capable of handling groundwater containing iron and arsenic. Processing

performance iron and arsenic varies follow formula different filter materials, sort them from low to high

as follows: Quartz sand + gravel < Activated Carbon + Quartz sand < Gravel + Activated carbon +

Quartz sand. In particular processor performance iron and arsenic in groundwater by gravel + Activated

Carbon + Quartz sand is highest (98% processing iron, arsenic removal of 93%).

Keywords: Contamination of groundwater, handling iron and arsenic, filter materials,

performance


Phản biện khoa học: TS. Dư Ngọc Thành – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN


Vũ Thị Hậu và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 121 – 126

121

(C2H5)2 N C N+(C2H5)2Cl

-

N(C2H5)2

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG HẤP PHỤ THUỐC NHUỘM REACTIVE BLUE 19

(RB19) VÀ BASIC VIOLET 4 (BV4) TRÊN QUẶNG MANGAN CAO BẰNG

Vũ Thị Hậu*, Phạm Ngọc Chƣơng

Trường Đại học Sư phạm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo này trình bày các kết quả nghiên cứu hấp phụ thuốc nhuộm Reactive Blue 19 (RB19) và

Basic Violet 4 (BV4) của chất hấp phụ là quặng mangan Cao Bằng. Các thí nghiệm đƣợc tiến hành

với các thông số sau: khối lƣợng vật liệu hấp phụ: 0,1g; thể tích dung dịch thuốc nhuộm: 25 mL;

pH=6; tốc độ lắc: 300 vòng/phút; thời gian đạt cân bằng hấp phụ đối với cả 2 loại thuốc nhuộm

trên là 420 phút ở nhiệt độ phòng (25±10C). Kết quả nghiên cứu cho thấy dung lƣợng hấp phụ cực

đại của quặng mangan Cao Bằng đối với RB19 theo mô hình đẳng nhiệt hấp phụ Langmuir là

40,16 mg/g; đối với BV4 là 22,32 mg/g. Điều đó chứng tỏ quặng mangan Cao Bằng có khả năng

hấp phụ RB19 tốt hơn BV4 trong cùng điều kiện nghiên cứu. Kết quả này mở ra hƣớng sử dụng

nguồn khoáng sản tự nhiên, phong phú để xử lý nƣớc thải công nghiệp chứa thuốc nhuộm.

Từ khóa: hấp phụ, thuốc nhuộm, RB19, BV4, quặng mangan Cao Bằng

MỞ ĐẦU*

Thuốc nhuộm ngày càng đƣợc sử dụng rộng

rãi trong các ngành nhƣ: dệt may, giấy, mỹ

phẩm…Bên cạnh lợi nhuận mà các ngành này

đem lại thì hàng năm chúng thải ra môi

trƣờng một lƣợng lớn nƣớc thải, trong số đó

chỉ có một phần đƣợc xử lý. Nhiều phƣơng

pháp hóa lý đã đƣợc nghiên cứu xử lý nƣớc

thải chứa thuốc nhuộm, trong đó hấp phụ là

phƣơng pháp đƣợc đánh giá cao bởi tính đơn

giản mà hiệu quả xử lý tƣơng đối cao, vật liệu

sử dụng làm chất hấp phụ rẻ tiền, dễ kiếm

[1,3,5,7].

Việt Nam là một trong những quốc gia giàu

khoáng sản, nhiều nhất là quặng kim loại

chuyển tiếp [6], phân bố ở nhiều tỉnh thành

trong cả nƣớc [2] trong đó có quặng mangan.

Mỏ mangan Cao Bằng có trữ lƣợng lớn, giá

thành rẻ [7]. Quặng mangan đƣợc khai thác

và đƣa vào sử dụng chủ yếu trong các ngành

công nghiệp nhƣ: sản xuất pin, luyện fero….

Việc sử dụng nguồn nguyên liệu tự nhiên, phổ

biến này làm vật liệu hấp phụ và xúc tác còn

chƣa đƣợc quan tâm nghiên cứu. Bài báo này

trình bày các kết quả nghiên cứu hấp phụ

thuốc nhuộm Reactive Blue 19 (RB19) và

Basic Violet 4 (BV4) sử dụng quặng mangan

Cao Bằng làm chất hấp phụ.


THỰC NGHIỆM

Hóa chất và thiết bị nghiên cứu

Hóa chất: Thuốc nhuộm khảo sát trong

nghiên cứu này là:

+ RB19 có công thức phân tử

C22H16O11N2S3Na2 (M=626 g/mol) thuộc

nhóm antraquinon, công thức cấu tạo nhƣ sau:

+H2N

NH3+

SO3Na

S

O

OO

CH2

H2C OSO3Na

O

Hình 1. Công thức cấu tạo RB19

+ BV4 có công thức phân tử C31H42N3Cl

(M=491,5 g/mol) thuộc nhóm aryl metan,

công thức cấu tạo nhƣ sau:

Hình 2. Công thức cấu tạo BV4

Cả hai loại thuốc nhuộm nói trên đều là

thuốc nhuộm thƣơng phẩm có nguồn gốc từ

Trung Quốc.


122

Thiết bị nghiên cứu: Máy nghiền bi, thiết bị

rây, cân phân tích 4 số, máy lắc, máy đo pH,

tủ sấy, máy đo quang.

Chất hấp phụ

Chất hấp phụ đƣợc sử dụng trong nghiên cứu

này là quặng mangan lấy ở mỏ Rọong Tháy,

huyện Trùng Khánh, tỉnh Cao Bằng (Mn-CB)

đƣợc nghiền nhỏ bằng máy nghiền bi, phân

loại hạt với kích thƣớc d ≤ 63 µm, rửa sạch

bằng nƣớc cất, sấy khô, bảo quản trong lọ

polietilen, sau đó đƣợc xác định thành phần hóa

học chính và một số đặc trƣng nhƣ XRD, BET.

Quy trình thực nghiệm và các thí nghiệm

nghiên cứu

Quy trình thực nghiệm

Trong mỗi thí nghiệm hấp phụ:

- Thể tích dung dịch RB19 hoặc BV4: 25 mL

với nồng độ xác định, pH = 6

- Lƣợng chất hấp phụ: 0,1g

- Thí nghiệm đƣợc tiến hành ở nhiệt độ

phòng, sử dụng máy lắc với tốc độ 300

vòng/phút

Các thí nghiệm nghiên cứu

+ Khảo sát một số yếu tố ảnh hƣởng đến quá

trình hấp phụ RB19, BV4 trên Mn-CB:

- Thời gian đạt cân bằng hấp phụ

- Ảnh hƣởng của nồng độ đầu RB19, BV4 và

xác định dung lƣợng hấp phụ cực đại.

+ Động học hấp phụ RB19, BV4 trên Mn-CB

Nồng độ thuốc nhuộm RB19, BV4 trƣớc và

sau hấp phụ đƣợc xác định bằng phƣơng

pháp đo mật độ quang ở bƣớc sóng tƣơng

ứng 590, 575nm.

Hiệu suất hấp phụ của quá trình hấp phụ đƣợc

tính theo công thức:

.100C

CCH

o

to

Trong đó:

- H: hiệu suất hấp phụ (%)

- Co, Ct: nồng độ đầu và nồng độ tại thời điểm

t của dung dịch thuốc nhuộm RB19 (BV4)

(mg/L)

Dung lƣợng hấp phụ cực đại của mỗi loại

thuốc nhuộm đƣợc xác định dựa vào phƣơng

trình hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir dạng

tuyến tính:

bq

1C

q

1

q

C

max

e

max

e

Trong đó:

- q, qmax: dung lƣợng hấp phụ và dung lƣợng

hấp phụ cực đại

- Ce: nồng độ tại thời điểm cân bằng của dung

dịch thuốc nhuộm RB19 hoặc BV4

- b: hằng số

Vẽ đồ thị Ce/q = f(Ce) từ đây ta tính đƣợc

dung lƣợng hấp phụ cực đại của chất hấp phụ

đối với RB19 hoặc BV4.


Một số đặc trƣng của Mn-CB

Kết quả xác định thành phần hoá học chính của

Mn-CB đƣợc cho trong bảng 1: hàm lƣợng Mn

lớn (41%), hàm lƣợng Fe thấp (5,7%).

Kết quả nhiễu xạ tia X cho biết trong Mn-

CB, mangan ôxit tồn tại ở dạng alpha.

Diện tích bề mặt riêng của Mn-CB đo đƣợc

theo phƣơng pháp BET là 44 m2/g.

Khảo sát một số yếu tố ảnh hƣởng đến quá

trình hấp phụ RB19 và BV4 trên Mn-CB

Ảnh hưởng của thời gian

Tiến hành các thí nghiệm hấp phụ với nồng

độ đầu của RB19 là 192,08mg/L, của BV4 là

108,98mg/L; khối lƣợng Mn-CB là

(0,1g/25mL); pH=6; nhiệt độ phòng

(25±10C); thời gian hấp phụ khác nhau (10,

30, 60, 90, 180, 270, 360, 420, 480 phút). Kết

quả đƣợc trình bày ở hình 3.

Bảng 1. Thành phần hóa học chính của Mn-CB

Thành phần Mn Fe SiO2 Khác

Thành phần khối lƣợng (%) 41 5,7 20,1 33,2


123

(a) (b)

Hình 3. Sự phụ thuộc của hiệu suất hấp phụ vào thời gian đối với RB19 (a) và BV4 (b)

Bảng 2. Ảnh hưởng của nồng độ RB19 và BV4 ban đầu đến hiệu suất hấp phụ của Mn-CB

RB19 BV4

Co(mg/L) Ce(mg/L) H(%) q

(mg/g)

Ce/q

(g/l)

Co(mg/L) Ce(mg/L) H(%) q

(mg/g)

Ce/q

(g/l)

147,73 21,10 85,71 31,66 0,67 40,65 14,56 64,2 6,52 2,23

198,60 58,95 70,32 34,91 1,69 78,60 37,47 52,32 10,28 3,65

244,36 97,67 60,03 36,67 2,66 112,85 60,99 45,95 12,97 4,70

297,33 143,84 51,62 38,37 3,75 162,40 99,12 38,96 15,82 6,27

346,51 191,63 44,70 38,72 4,95 226,57 155,36 31,43 17,80 8,73

394,88 239,01 39,47 38,97 6,13 263,35 189,64 27,99 18,43 10,30

(a) (b)

Hình 4. Sự phụ thuộc hiệu suất hấp phụ vào nồng độ ban đầu RB19 (a) và BV4 (b)

Kết quả hình 3 cho thấy trong khoảng thời

gian đầu hiệu suất hấp phụ tăng nhanh, càng

về sau càng chậm lại và dần ổn định ở 420

phút. Từ đây xác định đƣợc thời gian đạt cân

bằng hấp phụ đối với mỗi loại thuốc nhuộm là

420 phút.

Ảnh hưởng của nồng độ RB19, BV4 ban đầu

và xác định dung lượng hấp phụ cực đại

Tiến hành sự hấp phụ với RB19 và BV4 với

khối lƣợng Mn-CB xác định (0,1g/25mL

dung dịch); pH= 6; nhiệt độ phòng (25±10C);

thời gian hấp phụ 420 phút; nồng độ ban đầu

các dung dịch RB19 và BV4 khác nhau. Kết

quả đƣợc trình bày ở bảng 2 và hình 4.

Các kết quả thực nghiệm đã chứng tỏ hiệu

suất hấp phụ của Mn-CB giảm khi nồng độ

đầu của RB19 và BV4 tăng. Điều này là hoàn

toàn phù hợp với quy luật.

Cũng từ các kết quả thực nghiệm này, dựa

vào phƣơng trình đẳng nhiệt hấp phụ

Langmuir dạng tuyến tính (hình 5) ta tính

đƣợc dung lƣợng hấp phụ cực đại của Mn-CB

0

10

20

30

40

50

60

70

0 100 200 300 400 500

Thời gian (phút)

H(%

)

0

10

20

30

40

50

0 100 200 300 400 500

Thời gian (phút)

H (

%)

0

10

20

30

40

50

60

70

0 100 200 300

Nồng độ RB19 (mg/l)

H (

%)

30

40

50

60

70

80

90

100 150 200 250 300 350 400

Nồng độ BV4 (mg/l)

H(%

)


124

đối với RB19 là 40,16 mg/g, đối với BV4 là

22,32 mg/g. Kết quả này cho thấy Mn-CB có

khả năng hấp phụ RB19 tốt hơn BV4.

Động học hấp phụ RB19, BV4 trên Mn-CB

Theo Lagergren [4], sự hấp phụ có thể xảy ra

theo phƣơng trình động học bậc 1:

11kdt

d (1)

Nghĩa là, tốc độ hấp phụ tăng theo hàm bậc

nhất của bề mặt tự do 1 (bề mặt chƣa bị

hấp phụ)

Vì e

t

q

q

qt:: dung lƣợng hấp phụ ở thời điểm t

qe: dung lƣợng hấp phụ ở thời điểm cân bằng

thay vào (1), ta có:

te qqkdt

d1 (2)

Tích phân (2) ta đƣợc: ln(qe-qt) = lnqe – k1t (3)

(3) đƣợc gọi là phƣơng trình biểu kiến bậc 1

Lagergren.

Hoặc sự hấp phụ có thể xảy ra theo phƣơng

trình động học bậc 2:2

2 1kdt

d (4)

Hoặc viết dƣới dạng:ee

t

q

t

qkdt

dq2

2

1 ( 5)

Dạng tích phân của phƣơng trình (5) là:

eet q

t

qkq

t2

2

1 (6)

(6) đƣợc gọi là phƣơng trình động học hấp

phụ biểu kiến bậc 2.

Thay các số liệu ở bảng 3 vào phƣơng trình

(3) và (6) ta nhận đƣợc các đồ thị động học

biểu kiến bậc 1 và biểu kiến bậc 2 đối với

RB19 nhƣ thể hiện trên hình 6.

Từ hình 6 nhận thấy rằng sự hấp phụ RB19

trên Mn-CB tuân theo mô hình biểu kiến bậc

2 khá tốt (R2 ~0,99) mà không phù hợp nhiều

với mô hình động học biểu kiến bậc 1 (R2

=

0,9). Nguyên nhân của kết quả này thực sự là

một vấn đề chƣa đƣợc xác định rõ ràng.

Tƣơng tự nhƣ RB19, BV4 cũng đƣợc nghiên

cứu trong cùng điều kiện và phƣơng pháp.

Các kết quả về động học hấp phụ đối với

BV4 đƣợc chỉ ra ở bảng 4.

Thay các số liệu ở bảng 4 vào phƣơng trình

(3) và (6) ta nhận đƣợc các đồ thị động học

biểu kiến bậc 1 và biểu kiến bậc 2 đối với

BV4 nhƣ thể hiện trên hình 7.

y = 0.0249x + 0.1901

R2 = 0.9998

0

1

2

3

4

5

6

7

0 50 100 150 200 250

y = 0.0448x + 1.8164

R2 = 0.9978

0

2

4

6

8

10

12

0 50 100 150 200

(a) (b)

Hình 5. Đường đẳng nhiệt hấp phụ Langmuir dạng tuyến tính của Mn-CB đối với RB19 (a) và BV4 (b)

Bảng 3. Các số liệu hấp phụ RB19 theo thời gian trên Mn-CB

t, phút 0 10 30 60 90 180 270 360 420

Ct, mg/L 192,08 162,97 144,36 128,60 115,17 95,35 80,81 65,41 63,43

H, % 0 15,16 24,84 33,05 40,04 50,36 57,93 65,95 66,98

qt, mg/g 0 7,28 11,93 15,87 19,23 24,18 27,82 31,67 32,16

Ce/q(g/l)

Ce(mg/l)

Ce/q(g/l)

Ce(mg/l)


125

y = -0.0042x + 1.4995

R2 = 0.9062

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Thời gian (phút)

lg(q

e-q

t)

y = 0.0274x + 1.8861

R2 = 0.9873

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

14.0

16.0

0 100 200 300 400 500

Thời gian (phút)

t/q

t

(a) (b)

Hình 6. Động học hấp phụ biểu kiến bậc 1 (a) và biểu kiến bậc 2 (b) của RB19 trên Mn - CB

Bảng 4. Các số liệu hấp phụ BV4 theo thời gian trên Mn-CB

t, phút 0 10 30 60 90 180 270 360 420

Ct, mg/L 108,98 99,25 90,57 84,23 80,09 71,88 66,23 62,71 60,99

H, % 0 8,93 16,98 22,71 26,51 34,04 39,23 42,46 44,04

qt, mg/g 0 2,43 4,60 6,19 7,22 9,28 10,69 11,57 12,00

y = -0.0036x + 1.0099

R2 = 0.9853

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

0 100 200 300 400

Thời gian (phút)

lg(q

e-q

t)

y = 0.0731x + 4.9335

R2 = 0.9952

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

0 100 200 300 400 500

Thời gian (phút)

t/q

t

(a) (b)

Hình 7. Động học hấp phụ biểu kiến bậc 1 (a) và biểu kiến bậc 2 (b) của BV4 trên Mn – CB

Từ hình 7 nhận thấy rằng sự hấp phụ BV4

trên Mn-CB cũng xảy ra với động học biểu

kiến bậc 2 với độ tin cậy cao (R2 ~0,99).

KẾT LUẬN

Sự hấp phụ thuốc nhuộm RB19 và BV4 trong

dung dịch nƣớc của Mn-CB đã đƣợc nghiên

cứu dƣới các điều kiện thí nghiệm khác nhau.

Kết quả thu đƣợc:

- Thời gian đạt cân bằng hấp phụ của Mn-CB

là 7 giờ (420 phút) đối với cả RB19 và BV4.

- Theo mô hình đẳng nhiệt hấp phụ Langmuir

xác định đƣợc dung lƣợng hấp phụ cực đại

đối với RB19 là 40,16 mg/g; đối với BV4 là

22,32 mg/g.

- Trong cùng điều kiện thí nghiệm Mn-CB có

khả năng hấp phụ RB19 tốt hơn BV4.

- Sự hấp phụ RB19 và BV4 trên Mn-CB đều

tuân theo quy luật động học biểu kiến bậc 2.

Kết quả nghiên cứu bƣớc đầu này cho ta ý

tƣởng chọn nguồn nguyên liệu tự nhiên,

phong phú là quặng mangan nói chung và

Mn-CB nói riêng làm vật liệu hấp phụ để xử

lý nƣớc thải công nghiệp chứa thuốc nhuộm

với quy trình đơn giản và chi phí thấp.


126

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Agnieszka Andrzejewska and et al (2004),

“Adsorption of organic dyes on the aminosilane

modified TiO2 surface”, Dyes and Pigments,

Volume 62 (2), pp. 121-130.

2. Nguyễn Văn Cần, Phạm Hồng Huấn, Trần Anh

Ngoan, Hoàng Đức Ngọc, Nguyễn Hùng Quốc

(1993), Địa chất các mỏ khoáng công nghiệp, Nhà

xuất bản Đại học Mỏ địa chất, Hà Nội.

3. Vũ Thị Hậu, Vũ Ngọc Duy, Cao Thế Hà (2010),

“Khảo sát hoạt tính xúc tác của một số quặng tự

nhiên trong phản ứng ôxi hoá pha lỏng xử lý thuốc

nhuộm hoạt tính”, Tạp chí Khoa học và Công

nghệ, Viện khoa học & Công nghệ Việt Nam,Tập

48 (2A), tr. 235 – 242.

4. Hà Thị Hồng Hoa, Vũ Trƣờng Thành, Trần Văn

Hùng, Đặng Kim Chi, Nguyễn Hữu Phú (2012),

“Nghiên cứu sự hấp phụ của một số ion kim loại

nặng (Me2+

) trên vật liệu bentonit – Phần 2. Động

học hấp phụ”, Tạp chí Xúc tác và Hấp phụ, Tập 1

(1), tr. 122-128.

5. Lê Hữu Thiềng, Nguyễn Thị Thanh Tú (2010),

“Nghiên cứu khả năng hấp phụ metyl đỏ trong

dung dịch nƣớc của vật liệu hấp phụ từ bã mía”,

Tạp chí Phân tích Hóa, Lý và Sinh học, Tập 15(4),

tr.165 – 170.

6. V.X.KRAXULIN, biên tập Nguyễn Nhƣ Mai

(1981), Sách tra cứu của nhà kỹ thuật địa chất,

Nhà xuất bản Khoa học & Kỹ thuật 70 – Trần

Hƣng Đạo, Hà Nội.

7.http://www.dgmv.gov.vn/baotang/KSVN(ct).htm

SUMMARY

RESEARCH ON THE ADSORBABILITY OF DYE-STUFF REACTIVE BLUE 19

(RB19) AND BASIC VIOLET 4 (BV4) ON CAO BANG MANGANESE ORE

Vu Thi Hau*, Pham Ngoc Chuong

College of Education - TNU

This report shows research results of adsorbability of dye-stuff Reactive Blue 19 (RB19) and Basic

Violet 4 (BV4) of Cao Bang manganese ore as adsorbent desiccant. Experiments were conducted

with the following parameters: the mass of absorbent desiccant: 0.1g; the volume of dye-stuff

solution: 25mL; pH=6; shaking speed: 300 rounds/minute; time to reach adsorption equilibrium of

both above dye-stuffs is 420 minutes at room temperature (25±10C). The result shows that,

according to the adsorption isothermal model Langmuir, the maximum adsorption capacity of Cao

Bang manganese ore for RB19 was 40.16 mg/g and for BV4 was 22.32 mg/g. This means that in

the same experiment conditions, Cao Bang manganese ore adsorbs RB19 much better than BV4.

The results in this report represent the way of using diverse natural minerals to treat industrial

effluent containing dye-stuff.

Key words: adsorption, dye-stuff, RB19, BV 4, Cao Bang manganese ore


Phản biện khoa học: PGS.TS Lê Hữu Thiềng – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


Trịnh Hữu Liên Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 127 – 132

127

KỸ THUẬT XÂY DỰNG VÙNG GIÁ ĐẤT, VÙNG GIÁ TRỊ ĐẤT ĐAI

PHỤC VỤ ĐỊNH GIÁ ĐẤT, TRÊN CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỊA CHÍNH,

CÔNG NGHỆ GIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM

Trịnh Hữu Liên*

Trường Đại học Nông lâm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Vùng giá trị đất đai có một ý nghĩa quan trong với công tác quản lý đất đai và công tác định giá

đất. Bài báo nêu cách tiếp cận và một số giải pháp xây dựng vùng giá đất, vùng giá trị đất đai trên

cơ sở sử dụng bản đồ địa chính và ứng dụng các công nghệ GIS, GPS và ảnh viễn thám có độ phân

giải cao. Kết quả thử nghiệm tại khu vực phƣờng Tích Sơn, thành phố Vĩnh Yên - Vĩnh Phúc.

Từ khóa: Vùng giá trị đất đai, định giá đất, bản đồ địa chính, công nghệ GIS, Vĩnh Phúc

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Tính cấp thiết

Định giá đất là một nhu cầu thực tiễn của nền

kinh tế thị trƣờng. Để đáp ứng nhu cầu của thị

trƣờng cũng nhƣ đáp ứng nhu cầu của công

tác quản lý đất đai. Định giá đất đến từng thửa

đất là một nhu cầu của thực tiễn quản lý đất

đai[2]. Định giá đến từng thửa đất đòi hỏi cần

xây dựng bản đồ giá đất, bản đồ vùng giá trị

đất xây dựng trên nền cơ sở dữ liệu có khả

năng giao không gian với cơ sở dữ liệu bản

đồ địa chính hoặc xây dựng trên nền dữ liệu

bản đồ địa chính[1]. Các chức năng và công

cụ GIS hỗ trợ khá đắc lực,cho việc giải quyết

bài toán này. Quá trính phân tích khảo sát

thực tế sẽ rất mất thời gian và chi phí, để giải

quyết giảm thiểu các chi phí thực địa hƣớng

nghiên cứu đặt ra là cần tiếp cận các giải pháp

xây dựng bản đồ giá đất và vùng giá trị đất

đai trên cơ sở sử dụng bản đồ địa chính và

ứng dụng các công nghệ GIS[3], GPS và ảnh

viễn thám có độ phân giải cao. Đặc biệt ở

nƣớc ta đã hoàn thiện trạm thu ảnh, hiện nay

Việt Nam đã phóng thành công vệ tinh Viễn

thám VNREDSat-1, khả năng cập nhật dữ liệu

từ ảnh viễn thám là rất khả thi. Dƣới đây là một

số kết quả nghiên cứu về lý luận và thực

nghiệm của ứng dụng kỹ thuật này.

Cơ sở lý luận

Vùng giá trị đất đai

Có thể có những quan điểm tiếp cận khác

nhau. Trƣớc hết là hƣớng tiếp cận theo hƣớng


định nghĩa vùng giá trị đất đai theo khái niệm

phạm trù định giá. Theo hƣớng này có hai

cách định nghĩa:

- Vùng giá trị: Là một khái niệm thuộc phạm

trù định giá để chỉ một khu vực địa lý mà tại

đó các Bất động sản - Đối tƣợng của định giá

cùng chịu ảnh hƣởng bởi các tác động của

điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và pháp

luật giống nhau hoặc gần giống nhau[5]. Cách

định nghĩa này ta gợi ý cho ta giải pháp tìm

vùng giá trị đất đai theo hƣớng: xây dựng

đƣợc các vùng tác động vào giá đất và khi đó

tập giao của các vùng tác động này trong

khoảng thời gian nào đó sẽ là vùng giá trị đất

đai trong khoảng thời gian đó. Với sự trợ giúp

của các công nghệ hiện đại ta có thể thành lập

đƣợc các vùng tác động. Công nghệ GIS cho

phép thực hiện phép giao của tất cả các vùng

ảnh hƣởng để tìm ra vùng giá trị đất đai. Tuy

nhiên để thực hiện đƣợc giải pháp này cơ sở dữ

liệu nền phải rất hoàn chỉnh. Với các điều kiện

hiện tại thì đây là giải pháp của tƣơng lai.

- Định giá đất: đƣợc hiểu là sự ƣớc tính về giá

trị của quyền sử dụng đất bằng hình thái tiền

tệ cho một mục đích sử dụng đó đƣợc xác

định, tại một thời điểm cụ thể [5]. Các vùng

giá đất đƣợc tạo ra theo định nghĩa có giá trị

tiền tệ giống nhau trên một đơn vị diện tích,

tại một thời điểm. Trong một khoảng thời

gian nào đó sự ƣớc tính về giá trị tiền tệ trong

vùng đó có thể tăng lên hoặc hạ xuống, nhƣng

các giới hạn địa lý của vùng đó vẫn không

thay đổi (ổn định tƣơng đối) khi đó ta gọi các


128

vùng giá này là các vùng giá trị trong khoảng

thời gian đó. Nếu có một giải pháp nào đó ta

xác định đƣợc vùng giá đất tại hai thời điểm

t1 và t2, nếu trong thời gian này, giá đất có

thể tăng hay giảm nhƣng các thửa đất trong

các vùng này cũng tăng giảm theo cùng tỷ lệ

hoặc trị số chênh nhỏ (không vƣợt quá 10%)

khi đó ta sẽ có vùng giá trị đất đai trong

khoảng thời gian từ t1 đến t2 tại khu vực đó.

- Phân hạng định cấp đất đai: là quá trình tiến

hành kiểm định tổng hợp đối với các thuộc

tính kinh tế và tự nhiên của đất đai, rồi xếp

hạng các kết quả kiểm định theo mục đích xác

định. Trong phạm trù khoa học về định giá

đất, nó là một loại hình đánh giá đất, đồng

thời đánh giá một cách tổng hợp, toàn diện

đối với các thuộc tính kinh tế, tự nhiên của

đất đai, cuối cùng thu về kết quả định giá

đƣợc xếp hạng, chi tiết tỷ lệ lớn.

- Phân hạng định cấp đất đô thị: là một phần

của công việc phân hạng định cấp đất đai, là

quá trình căn cứ vào hai mặt thuộc tính tự

nhiên và kinh tế xã hội của đất đai thành phố

thị trấn và vị trí, tác dụng của nó trong hoạt

động kinh tế xã hội ở thành phố, để đánh giá

tổng hợp chất lƣợng đất đai, phân chia cấp

hạng đất thành phố thị trấn.

Thực chất của phân hạng định cấp đất đai là

căn cứ vào giá trị sử dụng tốt xấu của đất, để

định ra các cấp hạng đất. Loại giá trị sử dụng

đất tức đánh giá chất lƣợng đất là do cơ quan

chủ quản về đất đai căn cứ vào các nhân tố về

điều kiện phân vùng đất đai ảnh hƣởng đến

giá trị sử dụng đất, điều kiện tự nhiên của bản

thân đất đai và điều kiện cải tạo đất, đề ra tiêu

chuẩn và phƣơng pháp định giá, tổ chức các

chuyên gia tiến hành đánh giá, rồi căn cứ vào

đó để phân cấp hạng đất, làm cơ sở cho việc

quản lý đất đai, sử dụng đất đai hợp lý và

chuyển dịch đất đai.

Trong quá trình phân chia cấp hạng tất yếu sẽ

sinh ra các vùng có cùng cấp hạng đất, hay

vùng có cùng giá trị sử dụng. Ta gọi các vùng

này là vùng cùng cấp hạng giá trị sử dụng -

vùng giá trị đất.

Tiến hành theo định nghĩa : Nếu ta tiến hành

phân hạng định cấp đất đai đô thị nhƣ nhƣ đã

nêu trong định nghĩa, đó là quá trình tiến hành

kiểm định tổng hợp đối với các thuộc tính

kinh tế và tự nhiên của đất đai, rồi xếp hạng

các kết quả kiểm định theo mục đích xác định

tất yếu sẽ sinh ra các vùng có cùng cấp hạng

đất, hay vùng có cùng giá trị sử dụng. Ta gọi

các vùng này là vùng cùng cấp hạng giá trị sử

dụng - vùng giá trị đất. Phƣơng pháp phân

vùng giá trị đất đai này thực chất là phƣơng

pháp sử dụng giải pháp điều tra phân hạng

định cấp đất đai, từ đó xác định các vùng

cùng cấp hạng - vùng giá trị đất đai.

Định giá đất dựa trên vùng giá trị đất đai

- Phương pháp so sánh trực tiếp: là phƣơng

pháp xác định mức giá thông qua việc tiến

hành phân tích các mức giá đất thực tế đó

chuyển nhƣợng quyền sử dụng đất trên thị

trƣờng của loại đất tƣơng tự (về loại đất, diện

tích đất, thửa đất, hạng đất, loại đô thị, loại

đƣờng phố và vị trí) để so sánh, xác định giá

của thửa đất, loại đất cần định giá. Với công

thức tổng quát đã nêu tại 1.1 ở đây công

thức này có thể cụ thể hoá ở dạng sau đây:

AP =A S + BA +BeA + GA+ IA +CA +.. + NA

Trong đó: AP - Giá thửa chủ thể (1); AS - Giá

chuyển nhƣợng thửa so sánh(2); BA - Lƣợng

điều chỉnh cho những khác biệt về vị trí thửa

đất(3); BeA - Lƣợng điều chỉnh cho những

khác biệt về qui mô, kích thƣớc thửa đất(4);

GA - Lƣợng điều chỉnh cho sự khác biệt về

tình trạng pháp lý của QSDĐ (5); IA - Lƣợng

điều chỉnh do lạm phát kể từ ngày bán thửa

đất đến ngày điều tra(6); CA - Lƣợng điều

chỉnh cho sự khác nhau về qui hoạch xây

dựng(7); NA - Lƣợng điều chỉnh cho sự khác

biệt về hạ tầng, môi trƣờng xung quanh (8) .

Các đại lƣợng hiệu chỉnh (4,5,6), là các điều

chỉnh không liên quan trực tiếp đến vùng giá

trị mà liên quan đến tính các tác động theo

các đặc tính riêng vào từng thời điểm của

từng thửa đất. Các điều chỉnh (3,7.8) là các

yếu tố quan hệ mật thiết với vùng giá trị đất

đai. Từ các kết quả phân tích trong phần phân


129

tích về vùng giá trị đất đai đặc biệt là mối

tƣơng quan giữa vị trí định giá với vị trí giá

trị thửa đất đã có giao dịch trên thị trƣờng;

các giá trị hiệu chỉnh sẽ có độ tin cậy cao.

Nhƣ vậy vùng giá trị không những có giá trị

cho công tác định giá hàng loạt mà nó còn rất

có giá trị với công tác định giá cụ thể cho

từng thửa đất.

- Theo nguyên tắc thông dụng phƣơng pháp

thặng dƣ là phƣơng pháp xác định giá đất của

thửa đất trống có tiềm năng phát triển theo

quy hoạch hoặc đƣợc phép chuyển đổi mục

đích sử dụng để sử dụng tốt nhất bằng cách

loại trừ phần chi phí ƣớc tính để tạo ra sự phát

triển ra khỏi tổng giá trị phát triển giả định

của bất động sản. Phƣơng pháp thặng dƣ đƣợc

áp dụng để xác định giá đất của các thửa đất

trống có tiềm năng phát triển do thay đổi quy

hoạch hoặc do chuyển mục đích sử dụng đất

trong khi không có giá chuyển nhƣợng quyền

sử dụng đất tƣơng tự trên thị trƣờng để áp

dụng phƣơng pháp so sánh trực tiếp. Việc ƣớc

tính tổng giá trị phát triển phải tiến hành trên

cơ sở điều tra, khảo giá chuyển nhƣợng thực

tế trên thị trƣờng đối với nhà cửa, căn hộ,

công trình kiến trúc, đất phân lô, v.v tại

những dự án đã hoàn thành mà có những đặc

điểm tƣơng tự với dự án bất động sản dự kiến

đầu tƣ xây dựng ở khu vực liền kề hoặc

những khu vực lân cận có mức sinh lợi, có

điều kiện kết cấu hạ tầng tƣơng đƣơng; có dự

kiến và tính đến xu hƣớng và mức độ biến

động của giá thị trƣờng để ƣớc tính mức giá

dự kiến bán đƣợc cho phù hợp với thực tế.

Khi sử dụng giải pháp phân vùng giá trị, các

điều kiện của thửa đất có tiềm năng của các

khu đất đƣợc quy hoạch sẽ đƣợc tính và xác

định các yếu tố tiềm năng vào vùng giá trị,

trên cơ sở xác định các tƣơng quan, định điểm

tƣơng quan, từ đó định đƣợc điểm giá trị của

vùng có thửa đất có tiềm năng.


Địa điểm nghiên cứu

Khu vực phƣờng Tích Sơn, thành phố Vĩnh

Yên, chọn khu vực có nhiều loại đất: đất ở,

đất sản xuất nông nghiệp, đất thuỷ sản, đất

quy hoạch đô thị.v.v.

Vật liệu nghiên cứu

- Bản đồ địa chính khu vực thử nghiệm.

- -5 độ phân giải 2.5m; Phần

Mềm Envi 4.7,

- Phần mềm ArcGIS 9.3 và các phần mềm

biên tập bản đồ chuyên dụng Microstation và

Irac_c

- GPS Trimble Juno SB và các bản đồ nền

phục vụ điều tra.

- Thời gian nghiên cứu: năm 2012


- Phương pháp thu thập số liệu: Thu thập các

thông tin dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc

tính về các mặt điều kiện tự nhiên – kinh tế xã

hội, các số liệu về đất đai (đặc điểm khí hậu,

thổ nhƣỡng, tình hình sử dụng đất đai…),

nguồn tƣ liệu thống kê đất đai của xã, bản đồ

địa hình, bản đồ đất từ các cơ quan chuyên

môn kết hợp kế thừa có chọn lọc. Khảo sát

thực địa giúp cập nhật và xây dựng nguồn cơ

sở dữ liệu.

- Phương pháp nội nghiệp: Từ ảnh viễn thám

thu thập đƣợc sẽ đƣợc xử lý sơ bộ nhƣ: Định

vị ảnh, xác định khu vực nhiên cứu, tăng

cƣờng hiển thị ảnh, lựa chọn mẫu cho giải

đoán, phân loại. Sau đó tiến hành giải đoán,

phân loại ảnh. Dựa vào ảnh đƣợc giải đoán và

phân loại sử dụng Microstation và Irac_c biên

vẽ, phần mềm ArcGIS 9.3, để xây dựng bản

đồ chuyên đề và phân tích.

- Phương pháp ngoại nghiệp: Sau quá trình

phân loại, giải đoán ảnh tiến hành dã ngoại để

đánh giá độ chính xác của đối tƣợng đƣợc

phân loại có sự hỗ trợ của GPS và bản đồ nền.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Xây dựng vùng giá và vùng giá trị đất đai,

bản đồ giá đất

Các dữ liệu thông tin địa chính phục vụ xây

dựng các vùng giá trị hay vùng các yếu tố ảnh

hƣởng đến giá đất gồm hai phần: - Phần thông

tin địa chính đã có sẵn trong cơ sở dữ liệu này


130

đƣợc thu thập và xây dựng khi thực hiện công

tác xây dựng dữ liệu địa chính

- Chuẩn hóa dữ liệu bản đồ địa chính: Đây là

khâu đầu trong quá trình thiết lập dữ liệu

Hình 1: Sử dụng bản đồ địa chính và GIS trong việc

xây dựng vùng giá trị tại phường Khu vực phường

Tích Sơn Thành phố Vĩnh Yên.

- Xây dựng hệ thống giao thông: Thiết lập hệ

thống giao thông đƣờng phố là yếu tố quan

trọng trong quá trình xây dựng vùng giá trị

đất đai, vì các vùng dân cƣ sẽ đƣợc thiết lập

theo hệ thống giao thông, nền tảng của việc

xây dựng vùng giá trị phục vụ tính giá đất sử

lý và cung cấp thông tin.[5] Nội dung cần

thực hiện là tách yếu tố giao thông từ hệ

thống bản đồ địa chính, thực hiện khảo sát, rà

soát, đóng điểm đầu và điểm cuối các ngõ,

gán các thuộc tính địa danh.

- Xây dựng vùng dân cƣ theo hệ thống giao

thông: Trên cơ sở các dữ liệu địa chính, các

dữ liệu về hệ thống giao thông, xây dựng các

vùng dân cƣ theo tuyến phố.

- Xây dựng vùng giá trị đất đai theo từng

đƣờng phố: Dựa vào các vùng dân cƣ theo

tuyến phố vừa xây dựng tiếp tục phân chia

vùng giá trị theo vị trí chi tiết. Nếu phân vùng

chia các vùng vị trí theo quy định của các địa

phƣơng, ta sẽ xây dựng đƣợc vùng giá trị theo

đƣờng phố theo các quy định. Nếu các vùng

giá trị đƣợc phân tích chi tiết ta sẽ đƣợc vùng

giá trị chi tiết,v.v. Khi có đƣợc vùng giá trị ta

có thể sử dụng để xây dựng bản đồ giá đất

hàng năm.

Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và bản

đồ địa chính phục vụ phân tích xây dựng

vùng giá và vùng giá trị đất đai

Các vùng giá và giá trị đƣợc tạo ra nhờ vào

các dữ liệu nền, dữ liệu điều tra. Khi có các

dữ liệu nền và các dữ liệu điều tra thì giải

pháp khoanh vùng cũng không phải dễ dàng.

Có những loại vùng phải sử dựng giải pháp

trực tiếp. Qua phân tích chúng ta đã thấy số

lƣợng loại tác động đến vùng giá và giá trị rất

nhiều, hơn thế từng loại tác động lại đƣợc

phân ra ở những mức độ khác nhau. Các dữ

liệu điều tra phần nhiều ở dƣới dạng dữ liệu

địa lý, gồm cả dữ liệu không gian và dữ liệu

thuộc tính. Nhƣ vậy để có thẻ phân tích các

dữ liẹu địa lý này nhƣ kinh nghiệm của các

nƣớc phát triển là dựa vào sự trợ giúp của hệ

thống thông tin địa lý. Mặt khác muốn xây


hƣởng đến giá đất, khi xem xét các tác động

ta thấy chúng chịu khá nhiều tác động, nhƣ

vậy đƣơng nhiên cần có các dữ liệu trợ giúp

cho việc phân tích. Có thể thấy dữ liệu địa

chính là dữ liệu cần đƣa ra xem xét đầu tiên.

Khi xem xét các yếu tố tác động vào giá đất

chúng ta đã thấy nổi lên hai nhóm yếu tố tác

động, nhóm tác trực tiếp và nhóm tác động

gián tiếp. Nhóm tác động trực tiếp thƣờng đòi

hỏi các dữ liệu nền chi tiết nhƣ các yếu tố về

vị trí, kích thƣớc, hình thửa, kiến trúc khu

vực.v.v. Trong các yếu tố này vị trí của thửa

đất với hệ thống giao thông đóng vai trò đặc

biệt quan trọng.

Xét về khả năng đáp ứng nhu cầu trên của cơ

sở dữ liệu địa chính, có thể khẳng định rằng

đây là CSDL có khả năng đáp ứng tốt nhất.

Các dữ liệu thông tin địa chính phục vụ xây


hƣởng đến giá đất gồm hai phần:

- Phần thông tin địa chính đã có sẵn trong

CSDL này đƣợc thu thập và xây dựng khi thực

hiện công tác xây dựng dữ liệu địa chính.

- Phần thông tin địa chính mở rộng thực hiện

theo phƣơng thức mở rộng từng bƣớc theo


131

nhu cầu phục vụ xây dựng các vùng giá trị

hay vùng các yếu tố ảnh hƣởng đến giá đất.

Thông tin về hệ thống giao thông phục vụ xác

định vùng giá đất và vùng giá trị đất đai.

Để đáp ứng đƣợc nhu cầu về thông tin đã nêu

trên cần phải xây dựng chi tiết hệ thống giao

thông trong bản đồ địa chính thành lớp thông

tin chuyên đề riêng. Lớp thông tin này đƣợc

chi tiết hoá, đóng khép các ngõ, phố theo

đúng địa danh; đây là nhiệm vụ quyết định

cho quá trình xác định chính xác vùng giá trị,

yếu tố dữ liệu quan trọng để xác định giá trị

bất động sản. Việc thiết lập dữ liệu thông tin

về hệ thống giao thông: Hệ thống giao thông

đã đƣợc đo vẽ và thể hiện trong quá trình

thành lập bản đồ địa chính[5]. Để hệ thống

này trở thành dữ liệu thông tin nền phục vụ

quá trình phân tích tạo ra các thông tin tổng

hợp và thông tin chiết xuất cho vụ xây dựng

các vùng giá trị hay vùng các yếu tố ảnh

hƣởng đến giá đất, hệ thống này cần đƣợc tổ

chức và quản lý thành nội dung thông tin

thành phần cơ bản của thông tin địa chính mở

rộng và cần thực hiện các nội dung sau: (a)

Cần phải xây dựng và cập nhật thông tin địa

danh đƣờng phố. (b) Đối tƣợng thông tin

không gian và thuộc tính cần đƣợc chuẩn hoá.

(c) Quản lý đối tƣợng không gian cần đƣợc

thiết lập theo đối tƣợng vùng từ hệ thống bản

đồ địa chính; vùng phải đóng theo quy định

của hệ thống địa danh đƣờng phố. (d) Thông

tin cần phải đƣợc cập nhật thƣờng xuyên và

thành lớp thông tin quản lý riêng.

Ứng dụng GPS và ảnh viễn thám có độ

phân giải cao kết hợp với công tác điều tra

xây dựng vùng giá và vùng giá trị đất đai

Phân tích trên đã cho thấy sự hỗ trợ hệ thống

thông tin địa lý kết hợp với thông tin địa

chính phục vụ xây dựng vùng giá và vùng giá

trị. Tuy nhiên quá trình phân tích cũng đã chỉ

ra các công nghệ GPS và ảnh viễn thám có độ

phân giải cao cũng sẽ đóng một vai trò rất

quan trọng. Do ảnh viễn thám có độ phân giải

cao thể hiện khá đầy đủ hình ảnh bề mặt,

trong đó các yếu tố liên quan mật thiết đến

các yếu tố ảnh hƣởng đến giá đất nhƣ: mật độ

xây dựng nhà, mật độ giao thông, cây xanh,…

Các yếu tố này ảnh tác động mạnh đến các

vùng giá đất chính nhƣ: tỷ lệ xây dựng nhà và

công trình so với diện tích sử dụng cho hệ

thống giao thông. ảnh viễn thám còn thể hiện

khá rõ nhiều yếu tố tác động khác có khả

năng trợ giúp cho việc điều tra thể hiện các

các tác động của các yếu tố đến giá đất.

Hình 2:Ứng dụng bản đồ địa chính, ảnh viễn thám

và GIS trong việc xây dựng vùng giá trị tại Khu vực

đường Hùng Vương, phường Tích Sơn TP.Vĩnh Yên

Hình 3: Bản đồ giá đất lập theo vùng giá trị đất

đai theo đường phố, Khu vực đường Hùng Vương,

phường Tích Sơn, thành phố Vĩnh Yên

Công nghệ ảnh viễn thám hỗ trợ đắc lực cho

quá trình tạo ra các dữ liệu nền và các dữ liệu


132

chuyên đề; đặc biệt ở nƣớc ta hiện đã hoàn

thiện trạm thu ảnh, hiện nay Việt Nam đã

phóng thành công vệ tinh Viễn thám

VNREDSat-1.

Xây dựng bản đồ bản đồ giá đất theo vùng

giá trị đất đai

Điều chỉnh các vùng giá trị. Các vùng giá trị

không phải là vùng bất biến mà có thể điều

chỉnh khi có sự thay đổi nhƣ do các yếu tố tác

động là thay đổi, thay đổi về hạ tầng kỹ thuật

thay đổi do thực hiện quy hoạch.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Có thể đi đến những kết luận sau: Vùng giá trị

đất đai đƣơc xây dựng dựa vào cơ sở dữ liệu

bản đồ địa chính, với sự hỗ trợ, công nghệ

GIS, GPS, ảnh viễn thám có độ phân giải cao

là những giải pháp khả thi để xây dựng bản

đồ giá đất theo quy định và bản đồ giá đất

thực tế.

Minh hoạ thực nghiêm cho thấy bức tranh

tổng quát về ứng dụng bản đồ địa chính, ảnh

viễn thám và GIS trong việc xây dựng vùng

giá trị tại phƣờng Tích Sơn, thành phố Vĩnh

Yên. Công nghệ ảnh viễn thám kết hợp với

công nghệ định vị GPS tạo ra khả năng thuận

lợi cho việc định vị các tấm ảnh khảo sát đánh

giá các vùng giảm khối lƣợng đáng kể công

việc khảo sát thực địa. Việc kết hợp các công

nghệ đã nêu trên tạo ra khả năng thuận lợi cho

việc khoanh vùng và xây dựng bản đồ vùng

giá đất.

Kiến nghị

Cần tiếp tục nghiên cứu sâu và rộng hơn ứng

dụng việc xác định vùng giá trị đất đai làm cơ

sở phục vụ quản lý đất đai và tính giá đất.


1. Đặng Phúc An, Trần Văn Tuấn (2011). Thành

lập bản đồ vùng giá trị đất đai phường Nhân

Chính, quận Thanh Xuân, thành phố Hà Nội trên

cơ sở ứng dụng công nghệ GIS. Đại học Quốc gia

Hà Nội.

2. Chính phủ Cộng hòa Xã hội chủ nghĩa Việt

Nam (2003). Luật đất đai

3. Peter A. Burrough và Rachael A. McDonnell

(1998). Principles of Geographical Information

Systems.

4. Trịnh Hữu Liên, Hoàng Văn Hùng (2013). Xây

dựng vùng giá trị đất đai phục vụ quản lý đất đai

và định giá đất. Nxb Nông Nghiệp.

5. Trịnh Hữu Liên và nhóm thực hiện (2011). Nghiên

cứu cơ sở khoa học và phương pháp xây dựng vùng

giá trị đất đai. Bộ Tài Nguyên và Môi trƣờng

SUMMARY

THE ESTABLISHSMENT OF ZONE LAND VALUE

FOR LAND VALUATION IN DATABASE ADMINISTRATION,

AND TECHNOLOGY GIS REMOTESENSING Trinh Huu Lien

*

College of Agriculture and Forestry - TNU

Land values zone in urban areas have a significance in the work of land management and land

valuation work. The article outlined the approach and the methods to build the value of land based

on land use maps and the application of GIS technology, GPS and remote sensing images have

high resolution for the construction of the land value. Research also indicates the application of the

land value for the mass land valuation, land pricing details for each plot of land in urban areas in

our country. Test results in Tich Son ward, Vinh Yen town, Vinh Phuc Province.

Keywords: Land values zone, land valuation, maps, GIS, Vinh Phuc


Phản biện khoa học: TS. Hoàng Văn Hùng – Trường Đại học Nông Lâm - ĐHTN


Nguyễn Văn Minh Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 133 – 136

133

DOANH NGHIỆP VÀ THỊ PHẦN

Nguyễn Văn Minh*

Trường Đại học Kinh tế & Quản trị Kinh doanh – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Sự phát triển của một doanh nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó lƣợng sản phẩm tiêu thụ

là yếu tố quyết định nhất. Doanh nghiệp tồn tại và phát triển hay phá sản phụ thuộc vào lƣợng sản

phẩm tiêu thụ. Vì những lý lẽ nêu ra ở trên, trong bài báo này ta xét sự phát triển của một doanh

nghiệp bán sản phẩm của mình trên một địa bàn. Phỏng theo mô hình trong sinh thái học, với một

vài giả thiết bổ sung, ta lập đƣợc hệ phƣơng trình liên hệ giữa sản phẩm tiêu thụ với khách hàng.

Từ khóa: sản phẩm, hàng hóa, phát triển, ổn định, dao động.

MÔ HÌNH MỘT DOANH NGHIỆP*

Độ tăng trƣởng trung bình của doanh nghiệp

đƣợc đo bằng số sản phẩm đƣợc tiêu thụ

trong một khoảng thời gian chia cho tổng số

sản phẩm trong khoảng thời gian đó, đƣợc

cho bởi

y

t

y, chuyển qua giới hạn, ta có độ

tăng trƣởng tức thời:

0

0

lim

( ) limx

x

y y dy

t t dtty y y

Nhịp độ phát triển ta giả thiết chỉ phụ thuộc

vào thu nhập tính theo đầu ngƣời của khu dân

cƣ, ký hiệu là - là hằng số. Có một số

0 nhỏ nhất để duy trì độ tăng trƣởng. Nếu

0 , nhịp độ tăng trƣởng dƣơng, 0 ,

nhịp độ tăng trƣởng âm, còn 0 độ tăng

trƣởng bằng 0. Để đơn giản bài toán, ta giả

thiết độ tăng trƣởng có dạng 0( ),a

với a là hằng số dƣơng. Khi đó ta có:

0

( )( ) ( )

dy ta y t

dt (1)

Từ phƣơng trình trên ta giải đƣợc 0( )

( ) (0)a t

y t y e

Từ trên ta thấy, tùy theo 0 0,

hay 0 mà sản phẩm bán đƣợc tăng vô

hạn, không đổi hay giảm dần về 0. Trong thực

tế, không thể có lƣợng hàng hóa tăng vô hạn,

mà khi lƣợng hàng vƣợt quá một mức nào

* Tel: 0912 119767

đó thì nhịp độ phát triển lại âm, ta gọi đó là

sản phẩm giới hạn. Chú ý rằng không nhất

thiết là cận trên của y. Không nhất thiết cứ

nhiều sản phẩm là dẫn đến khó tiêu thụ,ế ẩm,

tồn kho… chẳng hạn, khi xe máy mới phát

triển ở một nƣớc, dẫn đến số trạm bán xăng ít,

các trạm sửa chữa ít, khiến cho việc tiêu thụ

xe máy khó khăn hơn so với khi dân cƣ sử

dụng nhiều xe máy.

Ta đƣa ra thêm giả thiết nhịp độ phát triển tỷ

lệ với y , nghĩa là:

( ), 0c y c

Ta đƣợc phƣơng trình của phát triển có giới hạn:

( )dy

c y ydt

(2)

Tích phân phƣơng trình (2) bằng phƣơng

pháp tách biến, ta đƣợc

1 1ln | | ln , | | . c ty yc t C C e

y y

Phƣơng trình (2) có hai điểm cân bằng là y=0

và y , trong đó điểm cân bằng là ổn

định tiệm cận.

Bằng cách khảo sát dấu của dy

dt, ta thấy y(t)

sẽ tăng đến , nếu 0 (0)y và giảm dần

tới , nếu 0y . Điều này cho thấy, nếu

ngay từ ban đầu lƣợng hàng hóa còn thấp

dƣới mức giới hạn , thì khả năng tiêu thụ

hàng tăng dần đến , còn nếu nhƣ ngay từ

ban đầu, mức hàng hóa cao hơn mức giới hạn

, thì khả năng tiêu thụ giảm dần đến .

Ta giả thiết nhịp độ tăng trƣởng M chỉ phụ thuộc vào số lƣợng hàng tiêu thụ đƣợc, nghĩa là M=M(y) điều này là có lý, vì doanh nghiệp


134

càng tiêu thụ đƣợc nhiều hàng hóa, càng có nhiều ngân sách cho phát triển. Phƣơng trình ví phân cho sự phát triển là

( ).dy

M y ydt

Điểm cân bằng là tập hợp các điểm sao cho

( ) 00 ( ). 0

0

M ydyM y y

ydt. Ta

thấy rẳng điểm cân bằng y=0 là không ổn

định.

Nhịp độ tăng trƣởng M(y) có thể dƣơng hoặc

âm. Cũng cần bổ sung vài giả thiết cho M(y),

đó là có một mức sao cho ( ) 0M y với

y , ( ) 0M y với y và ( ) 0M y

với y . Ngoài ra, ta giả thiết rằng khi

lƣợng hàng tiêu thụ bằng 0, nghĩa là dân cƣ

chƣa đƣợc sử dụng loại hàng hóa đó, thì nhịp

độ tăng trƣởng sẽ dƣơng M(0)>0.

NGƢỜI BÁN VÀ NGƢỜI MUA

Xét một doanh nghiệp có lƣợng hàng hóa là y

và tập thể ngƣời tiêu dùng có số dân là x, để

đơn giản ta giả sử mỗi ngƣời dân đều có nhu

cầu sử dụng mặt hàng do doanh nghiệp cung

cấp. Tập thể khu dân cƣ có thể xem là nguồn

cung tiền cho doanh nghiệp, vì khu dân cƣ

tiêu thụ hàng hóa cho doanh nghiệp. Toàn bộ

số hàng hóa tiêu thụ đƣợc có thể xem tỷ lệ với

xy. Do đó nguồn cung cho doanh nghiệp tính

tại thời điểm t tỷ lệ với x(t). Theo phƣơng

trình (1) ta có 0( )dy

a x ydt

, trong đó

00, 0a là những hằng số. Phƣơng

trình này có thể viết lại dƣới dạng:

( . ). , 0, 0dy

C x D y C Ddt

Bây giờ ta xét nhịp độ phát triển của ngƣời

mua. Trong khoảng thời gian t có một số

hàng đƣợc bán ra, đồng nghĩa với nó là có

một ngƣời mua đã thỏa mãn nhu cầu. Số đó là

( , )f x y t . Cần đƣa ra một số yêu cầu đối

với hàm f(x,y):

-) Hàm f(x,y) đồng biến với x, trong một

khoảng thời gian, dân số càng cao, mua hàng

càng nhiều.

-) Hàm f(x,y) đồng biến với y, hàng hóa càng

nhiều, càng có cơ hội bán đƣợc nhiều.

Vậy ta giả thiết: ( , ) , 0f x y xy là

hằng số dƣơng. Ta có phƣơng trình về tốc độ mua:

. .dx

A x B xydt

Ta có hệ phƣơng trình Cung-Cầu của

Vontera-Lotca

( )

, , , , 0 (3)

( )

dxA By x

dtA B C D

dyCx D y

dt

Hệ phƣơng trình xác định điểm cân bằng:

( ) 0

( ) 0

A By x

Cx D y (4)

Hệ này cho hai điểm cân bằng là w = (0,0) và

z = (D/C, A/B). Điểm w = (0,0) là điểm yên

ngựa, do đó nó là điểm cân bằng không ổn

định. Các giá trị riêng tại (D/C, A/B) là thuần

ảo, chƣa cho ta thông tin về tính ổn định của

điểm này. Muốn biết về sự ổn định của điểm,

ta phải khảo sát thêm.

Khảo sát bức tranh pha của hệ phƣơng trình

(4) bằng cách vẽ hai đƣờng thẳng

x0

,

0

d Ax

dt B

Ddyy

Cdt

Các đƣờng thẳng này chia miền x>0, y>0

thành bốn góc phần tƣ (Hình A) trong mỗi

góc phần tƣ, dấu của x’ và y’ không đổi

Các nửa trục x>0 và y>0 là những quỹ đạo

chỉ ra ở trên Hình 1. Mỗi đƣờng nghiệm


135

(x(t),y(t)) khác chuyển động ngƣợc chiều kim

đồng hồ quanh điểm z từ góc phần tƣ này

sang góc phần tƣ kế tiếp và xoắn dần lấy

điểm z Từ hệ (2) ta có

(ln ( ))0

(ln ( ))0

dx

d x tdt A By A By rx dt

dy d y tCx D s

dt dtCx Dy

Với r và s là hai số dƣơng đủ nhỏ, từ trên ta có:

( )

( )

rt

st

Dx t ue

C

Ay t ve

B

Bây giờ ta chứng minh mọi quỹ đạo xoắn lấy

điểm z, vấn lấy một chu trình giới hạn nào đó.

Đặt H(x,y)=F(x)+G(y), ta cần chứng minh

0dH

dt, thật vậy :

( , )( ( ), ( ))

dH x y d dF dx dF dyH x t y t

dt dt dx dt dy dt

( , )( ) ( )

dH x y dF dGx A By y Cx D

dt dx dy

Ta thấy 0H , nếu và chỉ nếu

dFdF yxdydx

Cx D By A , vì x và y là các biến độc

lập, do đó đẳng thức này xảy ra với mọi x và

mọi y khi và chỉ khi, mỗi vế là hằng số, hay là

dFdF yxdydx const

Cx D By A

Cho const=1, ta đƣợc :

(4)

dF DC

dx x

dF DB

dy y

Tích phân hai phƣơng trình trên ta đƣợc:

( ) ln

( ) ln

F x Cx D x

G y By A y

Vậy hàm số

( , ) ln ln (5)H x y Cx D x By A y

Xác định với x>0, y>0, là không đổi trên các

đƣờng nghiệm của (1). Áp dụng quy tắc tìm

cực trị của hàm hai biến H(x,y), nhận đƣợc

kết quả điểm z=(D/C,A/B) là điểm cực tiểu

duy nhất, do đó z là điểm đạt giá trị nhỏ nhất

của hàm H(x,y). Suy ra H là hàm Liapunov.

Đồ thị của hàm H trong không gian (x,y,H) là

mặt cong Liapunov, do đó mỗi đƣờng giao

tuyến của mặt phẳng H=const>0 với mặt cong

(5) là một đƣờng cong khép kín. Ta đƣợc bức

tranh pha nhƣ Hình 2

y

z

A x Hình 2

Định lý. Với mọi lượng hàng và lượng người

mua ban đầu cho trước, thỏa mãn điều kiện

(0) 0

(0) 0

x

y

lượng hàng bán được ở thời điểm t bất kỳ là

dao động tuần hoàn.

Định lý trên cho thấy trong suốt quá trình vận

động của xã hội, lƣợng hàng bán ra của doanh

nghiệp (cũng đồng thời là lƣợng hàng hóa tiêu

thụ bởi khu dân cƣ) là hàm tuần hoàn với chu

kỳ nào đó.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Alan Hastings, 2006, Population Biology,

springe.

2. Barbasin,1973, Nhập môn lý thuyết ổn định,

Nxb KHKT Hà Nội (dịch từ Tiếng Nga).

3. Hocs, M.W.; Xmâyl, X., 1981, Phương trình vi

phân. Hệ động lực và đại số tuyến tính. (ngƣời

dịch Nguyễn Văn Đạo).


136

SUMMARY

BUSINESS AND MARKET SHARE

Nguyen Van Minh

*

College of Economics and Business Administrations - TNU

The development of a enterprise depends on many factors in which product consumption takes the

most important part. Whether a enterprise can survive or not depends on the amount of product

consumption. Because of all the stated reasons, we are going to examine the development of a

business in its specific region. Adacc pting the model of ecology and a few additional hypotheses,

a system of equations linking product consumption with customers can be set up.

Key words: product, goods, development, stability, fluctuation.


Phản biện khoa học: TS. Đào Thị Liên – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN

* Tel: 0912 119767

Nguyễn Thị Thu Hằng Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 137 – 140

137

*

Trường Đại học Kinh tế & Quản trị Kinh doanh - ĐH Thái Nguyên

Ở Việt Nam, sự phát triển của kinh tế phụ thuộc rất nhiều vào cơ cấu lao động. Cơ cấu lao động

chuyển dịch sang hƣớng tăng tỉ trọng các ngành phi nông nghiệp, giảm tỉ trọng của lao động làm

việc trong lĩnh vực nông nghiệp

. Do

điều chỉnh chất lƣợng lao động cũng nhƣ quy mô lao động qua các năm cho cân bằng.

:

*

phục vụ chuyển dịch cơ cấu kinh tế và đảm

bảo cho tăng trƣởng nhanh và bền vững. Sau

đại hội Đảng VI, một loạt

sang phi nông nghiệp.

nhƣ tuổi của lao động, giới tính, trình độ học

vấn, trình độ chuyên môn, thu nhập từ nông

nghiệp, thu nhập bình quân của gia đình

ngƣời lao động, các điều kiện của địa phƣơng

họ sinh sống. Mô

1.


.

P

: 0 1 1i i iY X u

: X1 – ; Y –

1.

pi=P(Y=1X1i – =1

=X1i 1-pi=P(Y=0X1i i

(pi).

Mô hình Logit (Maddala, 1984) pi đƣợc xác

định nhƣ sau:

0 1 1

0 1 1

exp( )

1 exp( )1 1

Xi

Xi

Xi Xe e i

pi X Xi ie e

1 0 11; ; ;iX X X

.


138

Hàm hợp lý với kích thƣớc mẫu là n sẽ có

dạng sau:

1(1 )

1

n Y Yi iL p p

i ii

1

1

1

1

1

1 1

1

i ii

i i

n

i i

i

i

Y YXn

X Xi

X Y

nX

i

eL

e e

e

e

ˆ

pi=P(Y=1Xi)

i

i

i

X

X

p

exp1

exp:

k

k

1.

a Xk i :

ˆ

2ˆ1

1

i

i

X

i k i i kX

k

ep p p

X e

đƣợc dựa trên bộ

số liệu điều tra mức sống dân cƣ qua 2 năm là

2008 2010 (VHLSS2008 và VHLSS2010)

STATA 8

Các biến đƣợc sử dụng trong mô hình

Biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc đƣợc đặt tên là y. Biến này

mang một trong hai giá trị là 0 hoặc 1.

y = 1: điều này có nghĩa là lao động này ở

năm 2008 là lao động nông nghiệp và đến

năm 2010 đã chuyển sang phi nông nghiệp.

y = 0: tức là lao động này ở năm 2008 là lao

động nông nghiệp và đến năm 2010 ngƣời đó

vẫn tiếp tục làm nông nghiệp.

Các biến độc lập:- Biến x1: là biến tuổi của

lao động. x2

phƣơng của lao động.

- Biến x3: đây là biến giới tính của lao động,

là một biến nhị phân nhận một trong hai giá

trị là 0 và 1.Biến x3 = 0 là nữ giới, còn x3

.

- Biến x4

lao động, đƣợc đo bằng số năm đi học của

lao động.

- Biến x5

không lao động so với tổng số ngƣời trong hộ

gia đình đó.

- Biến x6

thu nhập trung bình của hộ có ngƣời lao động

nông nghiệp tại năm 2008.

- Biến x7: diện tích đất nông nghiệp mà những

hộ có đƣợc để sản xuất nông nghiệp.

- Các biến về chính sách: x8 – 135(x8

135, x8

135), x9 – (x9

, x9

), x10 –

(x10

nông, x10

.

0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5

6 6 7 7 8 8 9 9 10 10

. . . . .

. . . . .

y x x x x x

x x x x x

Dựa trên bộ số liệu điều tra mức sống dân cƣ

qua 2 năm là 2008 và 2010 (VHLSS2008 và

VHLSS2010). Sau khi tiến hành lọc tách số

liệu,

.


139

1 -0.0392673 37.36884 -0.05791

2 0.0001749 1629.505 0.00026

3 -0.4453133 1 -0.65669

4 0.1242127 6.970088 0.18317

5 -0.3612773 0.320062 -0.53276

6 -0.000049 4698.318 -0.00007

7 -0.0000157 2764.953 -0.00002

8 0.7903962 1.775031 1.16557 135

9 -0.2738463 1.906771 -0.40383

10 0.1633075 1.950136 0.24082

0 -0.8485689 1 -1.25136

p = 0.014971 p(1-p) = 0.014747

Kiểm định về tính hợp lý của mô hình

Để kiểm định điều này, ta sử dụng kiểm định Log – Likehood. Các giả thiết để tiến hành kiểm định nhƣ sau:

H0: Mô hình đƣa ra là hợp lý

H1: Mô hình đƣợc đƣa ra không hợp lý

, ta thu đƣợc kết quả sau: Log likehood = -1516.8491 với Prob <0.001. Dựa vào kết quả này, ta có thể kết luận mô hình trên đƣợc xây dựng hợp lý.

:

- Tất cả các hệ số đều có ý nghĩa thống kê. Điều đó có nghĩa là những biến đƣa vào trong mô hình đều có tác động đến biến phụ thuộc.

-

nhau đến việc chuyển đổi này. Nguyên nhân là có thể hiểu lao động chỉ có thể chuyển đổi đƣợc khi họ nằm trong một độ tuổi nhất định.

-

hơn lao động nữ là 0.6567.

-

1 năm th

tăng 0.18.

-thấy lao động nông nghiệp sẽ không chịu áp lực quá nhiều từ gia đình.

-dấu âm cho t

chuyển đổi là 0,00007.

- Biến dihƣởng ngƣợc chiều đến việc chuyển đổi. Những lao động có ít đất để sản xuất thƣờng sẽ chuyển đổi nhiều hơn những lao động có nhiều đất nông nghiệp.

-

.

-

.

-


140

.

-d

kiện cho lao động nông nghiệp tham gia sản xuất, đƣa nền nông nghiệp nƣớc ta từ một nền nông nghiệp nhỏ sang một nền nông nghiệp lớn hiện đại. Có thể tiến hành xây dựng các mô hình về trang trại ở những khu vực còn nhiều đất sản xuất.

lao động nữ có khả năng chuyển nghề thấp hơn lao động nam, số năm đi học càng nhiều càng làm tăng khả năng chuyển nghề của lao động, thu nhập từ nông nghiệp và thu nhập bình quân của gia đình họ càng cao càng làm giảm khả năng chuyển nghề của lao động, những ngƣời ở xã 135 khả năng chuyển nghề cao hơn các vùng khác.

.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1.

,

.

2. ,

dân, N

.

3. Nguyễ ), (2012), Kinh

tế lượng (Chương trình nâng cao)

, Nhà xuất bả

, Hà Nội: 396 – 403.

4. , (2005),

, Nhà xuất bản

Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội: 225-235.

5. Hosmer, D. and Lemeshow, S. (2000). Applied

Logistic Regression (Second Edition). New York:

John Wiley and Sons, Inc.

6. Long, J. Scott (1997). Regression Models for

Categorical and Limited Dependent Variables.

Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

7. Mankiw, Romer và Weil. (1992). “A

Contribution to the Empirics of Economic

Growth” Quarterly Journal of Economic 107

SUMMARY

APPLYING LOGIT MODEL TO ANALYZE POTENTIAL FACTORS

THAT AFFECT LABOUR TRANSFORMATION

FROM AGRICULTURAL TO NON -AGRICULTURAL STRUCTURE

Nguyen Thi Thu Hang*

College of Economics and Business Administration - TNU

In Vietnam, the economic growth mostly depends on the labor structure. The labour structure,

which specifies the shift towards increasing the proportion of non-agricultural sectors while

reducing the proportion of workers employed in the agricultural fields, fosters the overall

economic development to catch up with the advancement of global economy. Several factors were

found to have an influence on the labour transformation from agricultural to non-agricultural

structure subjectively and objectively. This paper, under the light of the above discussion, aims to

discuss the application of Logit Model in investigating several factors such as working age,

gender, educational attainment, income or other related policies that affect the decision on career

transformation of Vietnamese agricultural labors. In addition, several recommendations were made

with specific regards to subjective factors, through which enables the balance in terms of quality

and scale of Vietnamese labour forces over the years.

Keywords: Logit model, labor structure, shift, probability

Ngày nhận bài:15/4/2014; Ngày phản biện:27/4/2014; Ngày duyệt đăng:09/6/2014

Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Văn Minh – Trường Đại học Kinh tế & Quản trị Kinh doanh - ĐHTN


Trần Văn Quân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 141 – 146

141

VI MÔ TƠ NHIỆT - ĐIỆN SIÊU NHỎ CHẾ TẠO BẰNG CÔNG NGHỆ MEMS

Trần Văn Quân1, Bùi Hữu Nam

2*, Nguyễn Tiến Dũng

2

1Viện Cơ khí, trường ĐH Bách khoa Hà Nội 2Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT

Ngày nay, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ MEMS, các vi mô tơ đang đƣợc nghiên

cứu, chế tạo và ứng dụng ngày càng phổ biến. Bài báo trình bày thiết kế và mô phỏng một mẫu vi

mô tơ quay sử dụng bộ kích hoạt nhiệt điện dạng chữ V. Vi mô tơ có kích thƣớc ngoài 2,4mm,

hoạt động với điện áp dẫn tối thiểu Umin=19V trong dải tần số hàng trăm Hz. Ƣu điểm nổi bật của

loại vi mô tơ này là tiêu thụ năng lƣợng ít (điện áp dẫn động thấp), hệ thống điều khiển đơn giản,

có thể chế tạo hàng loạt dễ dàng dựa trên công nghệ vi cơ khối (Bulk - micromachining).

Từ khóa: Vi mô tơ quay; Bộ kích hoạt nhiệt điện; Công nghệ vi cơ khối

GIỚI THIỆU

Cùng với sự phát triển của nhiều công nghệ

sản suất mới lan rộng trong MEMS (Micro

Electro Mechanical System), các bộ vi kích

hoạt, vi mô tơ đã đƣợc nghiên cứu, khai thác

và ứng dụng rất rộng rãi [1,2]. Hiệu ứng vật

lý ứng dụng trong MEMS cũng rất đa dạng,

mà điển hình là hiệu ứng giãn nở nhiệt. Khác

với các hiệu ứng khác, hiệu ứng giãn nở nhiệt

có thể cho chuyển vị và lực lớn ở điện áp nhỏ.

Một vài loại vi mô tơ tuyến tính sử dụng các

bộ kích hoạt nhiệt điện nhƣ bộ kích hoạt hình

chữ V [3-9], chữ Z [10-11], hay dầm ”nóng-

lạnh” [12-14] .., chẳng hạn có thể sử dụng 5

bộ kích hoạt nhiệt điện để tạo ra chuyển động

2 chiều của vi mô tơ dạng sâu đo [15]. Cũng

có thể tạo ra chuyển động 2 chiều của vi mô

tơ bằng việc sắp xếp các bộ kích hoạt giống

nhƣ các bánh lái bên ngoài [16]. Nói chung,

các vi mô tơ này có cấu trúc và công nghệ chế

tạo tƣơng đối phức tạp.

Trong bài báo này, nhóm tác giả đề xuất một

mẫu vi mô tơ quay một chiều ứng dụng hiệu

ứng giãn nở nhiệt có thể chế tạo bằng công

nghệ vi cơ khối chỉ sử dụng một mặt nạ giúp

giảm giá thành khi gia công hàng loạt và tăng

độ chính xác. Bốn bộ kích hoạt hệ dầm chữ V

kết hợp với hệ thống thanh răng có để dẫn

động vành răng bên ngoài, cùng với đó là

bốn cơ cấu chống đảo giữ vành răng trong

quá trình hồi vị. Mẫu vi mô tơ này có kết cấu

đơn giản, tỷ trọng công suất lớn, điện áp dẫn

tƣơng đối nhỏ...

CẤU TẠO VÀ NGUYÊN LÝ HOẠT

ĐỘNG CỦA VI MÔ TƠ

Cấu tạo của vi mô tơ đƣợc thể hiện trên hình 1.

Hình 1: Cấu tạo vi mô tơ

*

* Tel: 0913 4483030

12

23

O

4

56

Điểm đàn hồi w = 4 m


142

Nguyên lý hoạt động của vi mô tơ dựa trên lý thuyết giãn nở nhiệt với trung tâm là bốn bộ kích hoạt nhiệt dầm chữ V (1). Khi cấp điện cho các điện cực trên bộ kích hoạt, các dầm

của bộ kích hoạt giãn nở và đẩy đỉnh dầm chuyển động tịnh tiến làm cho thanh (3) quay quanh cổ đàn hồi O. Thông qua các cơ cấu truyền chuyển động (4) đƣợc gắn trên thanh (3) sẽ đẩy bánh răng dẫn (5) quay thuận chiều kim đồng hồ. Khi điện áp dẫn bằng không,

nhờ lực đàn hồi ở cổ dầm O và lực đàn hồi của bộ kích hoạt nhiệt (1), thanh răng cóc dẫn (6) hồi về vị trí ban đầu. Bánh răng dẫn không quay ngƣợc trở lại nhờ cơ cấu chống đảo (2). Sau mỗi chu kỳ đẩy của bộ kích hoạt nhiệt (1), răng cóc dịch chuyển một đoạn i p : với

p là bƣớc của răng cóc ứng với chiều cao răng cóc h , i phụ thuộc vào chuyển vị của thanh răng cóc, tức là phụ thuộc vào độ lớn và tần số của điện áp dẫn.

Bài báo trình bày tính toán, thiết kế vi mô tơ quay có kích thƣớc ngoài 2,5mm sử dụng bộ

kích hoạt nhiệt dạng chữ V dẫn động với các thông số kích thƣớc chính: số cặp dầm: 6n , chiều dài mỗi dầm đơn 300L m , chiều rộng 5b m , chiều sâu 30h m , góc nghiêng của dầm so với phƣơng dịch chuyển của đỉnh dầm 2 (nhƣ hình 2).

Hình 2. Mô hình dầm nhiệt chữ V

TÍNH TOÁN NHIỆT VÀ CHUYỂN VỊ CỦA

DẦM CHỮ V

Tính phân bố nhiệt và lực đẩy của dầm

chữ V

Phƣơng trình truyền nhiệt dạng thu gọn:

2

2

20

d Tk J

dx (1)

Trong đó J là mật độ dòng điện, là điện

trở suất của dầm, k là hệ số dẫn nhiệt.

Giải phƣơng trình (1) ta thu đƣợc phƣơng

trình phân bố nhiệt bên trong dầm chữ V:

1 22( ) Ax Ax

S

BT x T C e C e

A (2)

Trong đó: 2

2

0

UB

l k, 2A B và 2l L ;

2

1 2 2

11AL

AL AL

eC

e e;

2

2 2 2

11AL

AL AL

eC

e e

;

020S

T C ;0 là điện trở suất tại ST (nhiệt độ

môi trƣờng xung quanh) và là hệ số nhiệt

độ tuyến tính. Từ (2) ta có độ giãn dài của

dầm đơn:

1 2

2

0

( ) ( ) 1 1

L

AL AL

S

C CBL T T x T dx L e e

A AA

(3)

Lực đẩy của dầm theo phƣơng dịch chuyển là:

er 2 sinth mal

LF nAE

L (4)

Trong đó: n: là số cặp dầm của mỗi bộ kích

hoạt; A: là tiết diện mặt cắt ngang của dầm

đơn (µm2); E: mô đun đàn hồi của vật liệu

Silicon (Pa).

Tính chuyển vị Dcủa đỉnh dầm chữ V

Chuyển vị D đƣợc tính theo công thức

sau: 2 2' 'D B H BH AB AH BH

2 2os sinL L Lc L (5)

H

B

B'

A

D

L

L+ L

Hình 3. Sơ đồ tính chuyển vị của đỉnh dầm chữ V

Ứng với các giá trị U=15 25(V), n=6,

A=5x30 µm2, E=169.10

9 Pa, L=300 µm,

αT=4.10-6

K-1

, λ=1,25.10-3

, ρo=1200 Ω.m, 4 -1 -11,56.10 Wμm Kk (tại 300K). Ta thu

đƣợc bảng thông số (bảng 1).

Bảng 1: Bảng thông số tính toán nhiệt và chuyển vị của dầm chữ V

Điện áp

U(V) L (μm) ax ( )mT C ( )D m er ( )th malF mN

15 0,1188 200,92 2,9795 4,2

17,5 0,1796 278,28 4,2741 6,4

19 0,2315 334,38 5,2948 8,2

22,5 0,3936 494,52 8,1249 13,9

24 0,47 578,59 9,3189 16,6

25 0,5495 659,83 10,4903 19,4


143

PHÂN TÍCH LỰC TRONG HỆ THỐNG VI

MÔ TƠ

Quá trình dẫn

Vi mô tơ đƣợc dẫn động bằng bốn bộ kích

hoạt nhiệt dầm chữ V đối xứng (hình 4.a).

FeFthermal

FF

r

1r

d

O

A

A

Hình 4. Sơ đồ tính lực dẫn động

Xét riêng một bộ kích hoạt nhiệt dầm chữ V.

Các lực tác dụng lên dầm nhƣ hình vẽ 4.b

er er0th mal e th mal eF F F F F F

er . .th malF F n k (6)

Với: là chuyển vị của đỉnh dầm chữ V (luôn

có D ; Fthermal là lực giãn nở nhiệt của

một cặp dầm chữ V; n là số cặp dầm; Fe là

lực đàn hồi của một cặp dầm; F là nội lực

xuất hiện tại mặt cắt A-A trên phần dẫn

động dầm; 233,05 /k N m là độ cứng

của một cặp dầm.

Gọi d là chuyển vị của thanh răng, đơn giản

hóa dầm dầm quay để tính toán chuyển vị

tại phần đặt lực dẫn động F (hình 4.c).

Trong đó: 1 440r m là khoảng cách từ điểm

đàn hồi đến đỉnh dầm bộ kích hoạt dạng chữ

V. 1040r m là khoảng cách từ điểm đàn hồi

đến răng cóc.Thế vào (6) ta có:

1er er. . . . .th mal th mal

rF F n k F n k d

r (7)

Đối với thanh răng và vành răng dẫn động,

các lực tác động đƣợc thể hiện trong hình 5:

h=

6μm

p=10μm

Thanh răng cóc

Răng cóc

bánh dẫn

Đỉnh cơ cấu chống đảo

30

4fF

3 4fF

elF

F5fF

aF

2fF

Hình 5. Phân tích lực quá trình dẫn động

Trong đó: F đóng vai trò là lực dẫn động

elF là lực đàn hồi của dầm (quanh điểm đàn

hồi); 2fF là lực ma sát giữa răng cóc dẫn và

nền Si; 3fF là lực ma sát giữa bánh răng dẫn

và nền; aF là lực đàn hồi của cơ cấu chống

đảo; 5fF là lực ma sát giữa đỉnh của dầm

chống đảo và bề mặt răng cóc.

Trong trƣờng hợp này, khoảng dịch chuyển d

của thanh răng cóc thỏa mãn điều kiện sau:

.d i p g . Trong đó: i là số nguyên i=1,2…,

p=10 m, g=2 m là khe hở ban đầu giữa các

răng của thanh răng cóc dẫn và vành răng

(xem hình 1). Mômen dẫn động của vi mô tơ đƣợc xác định bởi công thức sau:

3

2 4 5- - - -4

f

d F f f f

MM M M M M (8)

Để cơ cấu có thể hoạt động đƣợc, mô men

dẫn dM phải lớn hơn

elM :d elM M (9)

Trong đó: dM là mô men dẫn động F;

( 2,3,4)fiM i là các mô men ma sát (tính

quanh điểm đàn hồi O). Chúng đƣợc tính theo

các biểu thức:

1.FM F r ; 2 2. . .fM f m G r ; 3 3 2. . .fM f m G r ;

4 4 3. . .fM f m G r ; .a rF k h ; 5 . . os .f aM f F c r ;

. . .( . ).el p pM k d r k i p g r (10)

Trong đó: G là gia tốc trọng trƣờng

( 6 29,81.10 ( / )G m s ); 0,3f là hệ số ma

sát giữa Silicon-Silicon; 2 3 4, ,m m m lần lƣợt là

khối lƣợng của thanh răng cóc, bánh răng dẫn

và bánh răng bị dẫn; 2,88 /pk N m là độ

cứng của dầm quay cổ đàn hồi; 6h m là

chiều cao của răng cóc; 3 1220r m : khoảng

cách từ điểm đàn hồi (cổ đàn hồi) đến điểm

tiếp xúc giữa bánh răng dẫn và bánh răng bị

dẫn; 21,19 /rk N m là độ cứng của cơ cấu

chống đảo; 30 : góc nghiêng của răng

cóc; 2 1180r m là khoảng cách từ điểm đàn

hồi đến tâm vành bánh răng dẫn. Dựa vào (8), (9) và (10) ta có:

3 1er 2 4 5

1

1.( . ). . .( . ).

4

f

th mal f f f p

M rF M M M k i p g r n k i p g

r r (11)

Vậy:1

er

440( . ). 12. 5,07

10401

5,2th mal

ri p g m

ri

F mN

(12)

Hình 4.a Hình 4.b Hình 4.c


144

1

er

440( . ). 22. 9,3

10402

9,452th mal

ri p g m

ri

F mN

(13)

Do chuyển vị thực tế khi dẫn động luôn

nhỏ hơn chuyển vị D vậy từ (12) và (13) tra

bảng 1, kết quả tính toán chuyển vị và lực đẩy

của dầm chữ V ta có kết luận nhƣ sau:

+ Để hệ thống chuyển động đƣợc 1 bƣớc răng

cần điện áp tối thiểu là: Umin =19V

+ Để hệ thống chuyển động đƣợc 2 bƣớc răng

cần điện áp tối thiểu là: Umin = 24V

Quá trình hồi vị

Sơ đồ phân tích lực quá trình hồi vị nhƣ hình

vẽ 6. Trong quá trình hồi vị (khi điện áp dẫn

bằng 0), do ảnh hƣởng của lực đàn hồi của

các dầm, thanh răng cóc hồi về vị trí ban đầu

và tác dụng một lực lên vành răng.

' '

2el ev fF F F

1fF

nFQ

dhrF

2el ev fF F F

xO

y

Hình 6. Sơ đồ phân tích lực quá trình hồi vị

Trong đó: evF là lực đàn hồi của bộ kích hoạt

nhiệt dầm chữ V: . .evF n k ( '

evF : phản lực

đàn hồi: '

ev evF F

); elF là lực đàn hồi của cổ

dầm O ( '

elF : phản lực đàn hồi: '

el elF F

); nF

là phản lực đàn hồi theo phƣơng vuông góc

với bề mặt răng của thanh răng cóc dẫn; 1fF là

lực ma sát trƣợt giữa răng của thanh răng cóc

dẫn và vành răng;

.dhr rc rF k y là lực đàn hồi của cổ thanh răng

cóc dẫn; với 2,5ry m là độ nén lớn nhất

của thanh răng cóc dẫn khi trƣợt hai dãy răng

cóc, 4,88 /rck N m là độ cứng của cổ

thanh răng cóc dẫn.

Để hệ thống có thể hồi vị về vị trí ban đầu

khi ngừng cấp điện áp U thì:

Ở thời điểm bắt đầu quá trình hồi vị, lực đàn

hồi el evF F thắng lực ma sát 1fF và 2fF ; Lực

1fF có thể tính theo công thức sau:

' '

1 2. sinf n el ev fF f F f F F F (14)

Vì .sin 0,3.0,5 0,15 1f vậy từ (14) ta có ' '

1 2f f ev el ev elF F F F F F

Thành phần lực Q theo phƣơng y sẽ làm nén

lò xo và tạo ra sự trƣợt của hai dãy răng cóc:

' ' ' '

2 2

1. os sin os sin 2

2n el ev f el ev fQ F c F F F c F F F

(15)

Điều kiện để rãnh răng cóc có thể hồi về vị trí

ban đầu là: ' ' 2

1 2sin sindhr f dhr el el fQ F F F f F F F

(16)

Từ (15) và (16) ta có:

22

1

2

1 sin 2 2 sin0,19

. .

dhrf

p

FF

fi g

rpk n k

r

Vậy luôn luôn thỏa mãn (16)

Tóm lại: + Điện áp tối thiểu để hệ thống

chuyển động đƣợc 1 bƣớc răng là: min 19U V

+ Điện áp tối thiểu để hệ thống chuyển động

đƣợc 2 bƣớc răng là: min 24U V

MÔ PHỎNG NHIỆT VÀ CHUYỂN VỊ CỦA

BỘ KÍCH HOẠT NHIỆT

Điều kiện biên: hai đế (2 cực) của bộ kích

hoạt nhiệt dầm chữ V đặt rằng buộc ngàm và

thiết lập nhiệt độ ( 20ST C ). Tiến hành mô

phỏng bằng phần mềm Ansys và so sánh với

kết quả tính toán trên phần mềm Matlab ứng

với dải điện áp biến thiên từ 15 25V, ta thu

đƣợc các các kết quả nhƣ hình 7, 8. Từ đó ta

nhận thấy:

- Nhiệt độ lớn nhất xuất hiện ở đỉnh dầm chữ

V. Kết quả này tƣơng đối sát với kết quả tính

toán. Tại 25V sai số lớn nhất Tmax=12,05%

- Ở điện áp càng cao (hay nhiệt độ cao) thì sai

số giữa kết quả tính toán và mô phỏng càng

lớn có thể đƣợc giải thích do trong phần tính

toán, để đơn giản các tác giả bỏ qua tổn thất

nhiệt do bức xạ và đối lƣu và cũng không xét

đến sự thay đổi theo nhiệt độ của hệ số giãn

nở nhiệt αT và độ dẫn nhiệt k.


145

0

100

200

300

400

500

600

700

800

15 17.5 20 22.5 25

Nh

iệt

độ T

max

(ºC

)

Điện áp U (V)

Đồ thị so sánh nhiệt độ Tmax của dầm chữ V

Mô phỏng

Tính toán

Hình 7:a. Nhiệt độ phân bố trên dầm ứng với U=19V; b. Đồ thị so sánh nhiệt độ Tmax trên dầm chữ V

0

2

4

6

8

10

12

14

15 17.5 20 22.5 25

Ch

uyển

vị

D (μ

m)

Điện áp U (V)

Đồ thị so sánh kết quả chuyển vị của đỉnh dầm chữ V

Mô phỏng

Tính toán

Hình 8: a. Chuyển vị của đỉnh dầm chữ V ứng với U=19V; b. Đồ thị so sánh chuyển vị của đỉnh dầm chữ V

KẾT LUẬN

Bài báo đã trình bày nguyên lý hoạt động,

tính toán chuyển vị và động lực học cấu trúc,

mô phỏng một mẫu vi mô tơ quay, dẫn động

bằng các bộ kích hoạt dầm chữ V. Vi mô tơ

có thể hoạt động với điện áp dẫn tối thiểu

Umin=19V trong dải tần số hàng trăm Hz. Các

kết quả mô phỏng trên phần mềm Ansys

tƣơng đối sát với kết quả tính toán. Sai số lớn

nhất giữa tính toán và mô phỏng là 12,05% tại

điện áp dẫn 25V.

Ƣu điểm nổi bật của vi mô tơ là điện áp dẫn

thấp, đơn giản trong thiết kế và điều khiển, sử

dụng công nghệ chế tạo vi cơ khối đơn giản

với chỉ một mặt nạ. Trong tƣơng lai, vi mô tơ

này có thể đƣợc tích hợp vào trong các khớp

quay của vi robot hoặc trong các hệ thống vận

chuyển/lắp ráp micro nằm trên chip.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Phuc Hong Pham,Dzung Viet Dao (2011),

“Micro Transportation Systems: A Review”,

Modern Mechanical Engineering,Vol.1, No.2,pp

31-37.

2. Dang Bao Lam, Vu Ngoc Hung, Pham Hong

Phuc, “Micro mechanisms in the micro robot

systems: case studies of the electrostatic micro

mechanisms”, Hội nghị Cơ học toàn quốc lần thứ

IX, 2012

3. A Geisberger, D Kadylak and M Ellis (2006),

“A silicon electrothermal rotational micro motor

measuring one cubic millimeter”, J. Micromech.

Microeng., 16, pp. 1943–1950.

4. Baker M. et al. (2007), “Design and Reliability of

a MEMS Thermal Rotary Actuator”, Proc.

TEXMEMS IX, September 17, 2007, Lubbock, TX.

5. Jae-Sung Park et al. (2001), “Bent-Beam

Electrothermal Actuators - Part II: Linear and

Rotary Microengines”, J. of

MicroElectroMechanical Sys., Vol. 10, No. 2, pp.

255-62.

6. Jinkui C. et al. (2011), “A novel SU-8

electrothermal microgripper based on the type

synthesis of the kinematic chain method and the

stiffness matrix method” , Journal of Micromech.

Microeng., Vol. 21, 15pp.


146

7. Park J. S. et al. (2000), “Long throw and rotary

output electro-thermal actuators based on bent-

beam suspensions‟: 13rd Annual International

Conference on Micro Electro Mechanical

Systems, pp. 680-685.

8. Byron Shay, Ted Hubbard, Marek Kujath

(2008), “Linear frictional micro-conveyors”,

Sensors and Actuators A 148, pp. 290–298.

9. Nguyen Tuan Khoa. Et al (2012), “Design ang

fabrication of micro bi-directional motor driven

by electro-thermal actuators”, Hội nghị Cơ học

toàn quốc lần thứ IX, Hà Nội, Việt Nam

10. Changhong Guan and Yong Zhu (2010), “An

electrothermal microactuator with Z-shaped

beams”, J. Micromech. Microeng. Vol.20, 9pp.

11. Changhong Guan and Yong Zhu (2012),

“Bidirectional Electrothermal Actuator With Z-

Shaped Beams”, Sensor journal. Vol.12, 7, pp.

2508-9.

12. Kolesar et al. (2004). “Electrothermal MEMS

Micro-engine Capable of Bi-directional Motion”,

Thin Solid Film, pp. 481-488.

13. Johnstone R.W., Parameswaran M. (2005),

“Deflection response of electro-thermal actuators to

voltage and power”, Canadian Conference on

Electrical and Computer Engineering, pp. 478-481.

14. Ang Beng Seng et al. (2009). “Design and

Analysis of Thermal Microactuator”, European

Journal of Scientific Research, pp. 281-292.

15. Ho Nam Kwon et al. (2001): “A

micromachined thermoelastic inchworm

actuator”, Proc. of American Society for

Precision Engineering, 2001 Annual meeting, pp.

127-130.

16. Mathew Stevenson et al. (2007),

“Development of a bidirectional ring thermal

actuator”, Journal of Micromech. Microeng. Vol.

17, pp. 2049–2054.

SUMMARY

ELECTRO - THERMAL MICRO-MOTOR FABRICATED

BY MEMS TECHNOLOGY

Tran Van Quan1, Bui Huu Nam

2*, Nguyen Tien Dzung

2

1School of Mechanical Engineering, Ha Noi University of Science and Technology, 2College of Technology - TNU

Micro-motors based on MEMS technology are recently researched and developed world-wide.

This paper presents design, simulation of a micro-motor using V-shaped electro-themal actuator.

This motor has cover diameter of 2.4mm, can operate with minimum applying voltage Umin = 19V

and driving frequency ranging from 1 to hundreds Hz. Advantages of this motor are lower driving

voltage, simple control and batch fabrication based on bulk-micromachining technology.

Keywords: Micromotor; Electro-thermal Actuator; Bulk-micromachining Technology


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Văn Dự - Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐHTN

* Tel: 0913 4483030

Nguyễn Thu Huyền và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 147 – 152

147

CÔNG TÁC QUẢN LÝ CHẤT THẢI RẮN Y TẾ

TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA TRUNG ƢƠNG THÁI NGUYÊN

Nguyễn Thu Huyền*, Nguyễn Thị Nhâm Tuất

Trường Đại học Khoa học - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo đã đƣa ra công tác quản lý chất thải rắn y tế tại bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng Thái

Nguyên, đặc biệt là việc quản lý chất thải rắn y tế nguy hại. Trên cơ sở đó, đề xuất một số giải

pháp mang tính nguyên tắc nhằm khắc phục những tồn tại của bệnh viện trong việc quản lý chất

thải rắn y tế. Nghiêm ngặt thực hiện phân loại tại nơi phát sinh, thu gom, vận chuyển, lƣu giữ và

xử lý chất thải rắn y tế theo Quy chế quản lý chất thải y tế - Quyết định số 43/2007/QĐ-BYT. Đề

xuất áp dụng công nghệ khử khuẩn bằng thiết bị vi sóng trong điều kiện áp suất thƣờng nhằm giảm

thiểu lƣợng chất thải lây nhiễm phải thiêu hủy đem lại lợi ích kinh tế và góp phần bảo vệ môi

trƣờng cho bệnh viện.

Từ khóa: Chất thải rắn y tế nguy hại, chất thải y tế phóng xạ, nhiễm khuẩn, khử khuẩn, môi trường

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Hiện nay, sự phát triển của các cơ sở y tế đã

và đang góp phần làm tăng hiệu quả trong

việc chăm sóc, bảo vệ sức khỏe của nhân dân.

Đây là những tín hiệu đáng mừng song nếu

nhìn từ góc độ môi trƣờng thì sự phát triển

của các cơ sở y tế lại đang tồn tại nhiều lo

ngại đó là vấn đề quản lý chất thải y tế

(CTYT). Những ảnh hƣởng từ CTYT nói

chung và chất thải rắn y tế (CTRYT) nói

riêng đến con ngƣời và môi trƣờng là rất khó

lƣờng trƣớc.

Đƣợc thành lập từ năm 1951, Bệnh viện Đa

khoa Trung ƣơng Thái Nguyên là bệnh viện

hạng I trực thuộc Bộ Y Tế, có nhiệm vụ khám

chữa bệnh và bảo vệ sức khoẻ cho nhân dân

các dân tộc khu vực miền núi phía Đông Bắc.

Bệnh viện đóng trên địa bàn trung tâm tỉnh

Thái Nguyên, là trung tâm đào tạo cán bộ y tế

cho các tỉnh miền núi phía Bắc, là cơ sở thực

hành chính của các trƣờng Y dƣợc trong tỉnh.

Nhận thức đƣợc mức độ nguy hiểm từ các

CTYT, Bệnh viện không thể không quan tâm

đến vấn đề này. Chính vì vậy, đề tài nghiên

cứu “Công tác quản lý CTRYT tại bệnh viện

Đa khoa Trung ương Thái Nguyên” tạo cơ

sở cho những đề xuất để cải thiện điều kiện

vệ sinh môi trƣờng bệnh viện.


NỘI DUNG, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu hiện trạng CTRYT tại bệnh viện

Đa khoa Trung ƣơng Thái Nguyên (thành

phần, số lƣợng phát sinh).

- Tìm hiểu công tác quản lý CTRYT, đặc biệt

là các CTRYT nguy hại tại bệnh viện Đa

khoa Trung ƣơng Thái Nguyên (phân loại,

vận chuyển, lƣu giữ và xử lý chất thải).

- Đề xuất một số giải pháp trong quản lý

CTRYT tại bệnh viện.


- Phƣơng pháp thu thập, tổng hợp tài liệu

- Phƣơng pháp khảo sát thực địa

- Phƣơng pháp phỏng vấn

- Phƣơng pháp thống kê toán học

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thực trạng quản lý CTRYT tại bệnh viện

Hệ thống quản lý CTRYT

Hệ thống kiểm soát nhiễm khuẩn (KSNK) nói

chung và hệ thống quản lý CTRYT (đặc biệt

là quản lý CTRYT nguy hại) của bệnh viện

nói riêng đƣợc thiết lập tạo cơ sở cho việc

quản lý các chất thải rắn của bệnh viện (đƣợc

thể hiện ở hình 1).

Nguồn phát sinh CTRYT

CTR của bệnh viện gồm: CTRYT nguy hại,

CTR sinh hoạt, CTR tái chế.


148

Các CTRYT nguy hại của bệnh viện phát sinh

trong các hoạt động khám và điều trị cho

ngƣời bệnh nhƣ: bơm kim tiêm, bông băng…

Tuy nhiên, có những loại chất thải nguy hại

mang đặc thù của khoa. CTRYT thông

thƣờng và chất thải tái chế phát sinh trong các

hoạt động chuyên môn, sinh hoạt và từ nhiều

nguồn khác nhau. Tỷ lệ CTRYT đƣợc thể

hiện qua bảng 1.

Bảng 1: Tỷ lệ các chất thải rắn trong bệnh viện

T

T

Chất thải Khối

lƣợng

(Kg/tháng)

Tỷ lệ (%)

1 CTR thông

thƣờng 95.300 95,20

2 CTRYT

nguy hại 3.750 3,75

3 Chất thải tái

chế 1.050 1,05

Tổng 100.100 100

Hình 1. Sơ đồ hệ thống quản lý CTRYT tại Bệnh

viện Đa khoa Trung ương Thái Nguyên

Quản lý CTRYT nguy hại

CTRYT nguy hại là một phần trong toàn bộ

lƣợng CTR của bệnh viện. Thành phần và số

lƣợng CTRYT nguy hại đƣợc thể hiện ở bảng

2 Công tác phân loại, thu gom, lƣu giữ và xử

lý CTRYT đƣợc thực hiện nghiêm túc, đúng

quy định và có sự kiểm tra thƣờng xuyên.

Phân loại, thu gom tại các khoa, phòng

- Đối với chất thải lây nhiễm thuộc các dạng:

+ Chất thải sắc nhọn nhƣ kim tiêm, mảnh thuỷ

tinh vỡ đƣợc cho vào chai nhựa có dung dịch

khử khuẩn Presept 1% hoặc Cloramin B 2%.

+ Các chất thải nhƣ bông băng, gạc, các bệnh

phẩm, bơm tiêm (đã bỏ kim)… đƣợc cho vào

túi màu vàng.

- Đối với các chất hoá học nguy hại, chất

phóng xạ:

+ Các chất thải rắn có liên quan đến phóng xạ

sẽ đƣợc nhân viên tại Khoa cho vào túi màu

đen rồi mang ra bể chứa chất thải phóng xạ.

+ Các vỏ chai, lọ thuốc chứa các chất độc hoá

học tại các khoa nhƣ Khoa U bƣớu, Khoa

Tâm thần… cũng sẽ đƣợc nhân viên thu gom

vào túi màu đen…

Thu gom, vận chuyển

Các chất thải sau khi đƣợc phân loại, thu gom

sẽ đƣợc để trong các thùng đặt ở đầu các khoa,

phòng. Các thùng màu vàng từ 120 – 140 lít, có

ghi “THÙNG BỎ RÁC Y TẾ” và biểu tƣợng.

Thùng màu đen 140 lít, bên ngoài có ghi

“THÙNG ĐỰNG RÁC NGUY HẠI” đặt chủ

yếu tại khoa U bƣớu, khoa Y học hạt nhân. Các

thùng đựng chất thải sẽ đƣợc công nhân thu

gom của Công ty ICT vận chuyển về nhà để rác

của bệnh viện. Thời gian thực hiện 2 lần/ngày;

buổi sáng từ 10h00 – 10h30 và buổi chiều từ

15h30 – 16h00.

Lưu giữ

Do khối lƣợng chất thải có tính phóng xạ

không nhiều nên đƣợc lƣu giữ 3 tháng tại bể

chứa chất thải phóng xạ sau đó mang đi xử lý

nhƣ chất thải nguy hại khác (trong đó có chất

hoá học nguy hại).

Bệnh viện

Đa khoa

Trung

ƣơng Thái

Nguyên

Công ty

kỹ thuật

làm sach

& thƣơng

mại quốc

tế (ICT)

Tổ thu

gom, vận

chuyển

Công

nhân thu

gom –

vận

chuyển và

xử lý

chất thải

Tổ thu

gom,

vận

chuyển

Hội đồng

KSNK

bệnh viện

Công ty Cổ

phần môi

trƣờng &

Công trình

đô thị Thái

Nguyên

Các khoa,

phòng

Khoa

KSNK

Nhân

viên

giám

sát

Nhân

viên y

tế… các

khoa,

phòng

Công nhân

(Thu gom,

vận

chuyển)


149

Bảng 2: Thành phần và số lượng CTRYT nguy hại của bệnh viện

trung bình trong 6 tháng đầu năm 2013 (kg/tháng)

TT Chất thải Đơn vị Số lƣợng Nguồn

1 Chất thải sắc nhọn Kg 28,7 Các khoa

2 Chất thải nguy cơ lây nhiễm Kg 3.691,9 Các khoa

3 Chất thải giải phẫu Kg 28,1 Khoa giải phẫu bệnh, khoa vi sinh

4 Dƣợc phẩm kém chất lƣợng Kg 0,3 Khoa Dƣợc

5 Các sản phẩm gây độc tế bào Kg 1 Các khoa

6 Pin Đôi 20 Các khoa

7 Bóng đèn huỳnh quang Chiếc 50 Các khoa

Tổng khối lƣợng Kg 3.750

Bệnh viện xây dựng nhà để rác từ năm 1990 để

chứa CTR thông thƣờng và CTRYT nguy hại.

Hàng ngày, công nhân Công ty ICT vận chuyển

các chất thải đến nhà để rác. Chất thải đƣợc lƣu

giữ tại đây cho đến cuối ngày sẽ đƣợc công

nhân Công ty CPMT & CT đô thị Thái Nguyên

đến bao gói và mang đi xử lý.

- Xử lý ban đầu: CTR đƣợc xử lý ban đầu

ngay tại các khoa, phòng. Đối với chất thải

nhƣ: lam kính vỡ, ống lấy mẫu bệnh phẩm…

đƣợc hấp ƣớt ở 310C trong 15 phút.

Các CTR có liên quan đến phóng xạ sẽ đƣợc

thu gom vào túi đen ngay tại khoa.

Các chai nhựa đựng dịch truyền và dây truyền

có dính máu đƣợc ngâm trong dung dịch

Javen 10% ít nhất 30 phút

- Xử lý, tiêu hủy: Lƣợng CTRYT nguy hại sẽ

đƣợc Công ty CPMT & CT đô thị Thái

Nguyên vận chuyển từ nhà để rác bệnh viện

đi xử lý tại bãi rác Đá Mài của tỉnh.

Quản lý chất thải thông thường và chất thải

tái chế

Đối với chất thải rắn thông thƣờng trong bệnh

viện bao gồm chất thải rắn từ sinh hoạt của bệnh

nhân, ngƣời nhà, nhân viên của bệnh viện; chất

thải ngoại cảnh… sẽ đƣợc phân loại và thu gom

riêng biệt với CTRYT nguy hại.

Từ năm 2010 bệnh viện chỉ đạo khoa Dƣợc

và khoa KSNK cùng kết hợp thực hiện thu

hồi các chai nhựa đựng dịch truyền, chai lọ

thủy tinh không chứa các thành phần nguy

hại; giấy báo; bìa, thùng catton… với khối

lƣợng khoảng 500kg/tháng. Các chất thải này

đƣợc các khoa mang lên khoa KSNK và phải

kí xác nhận số lƣợng trả.

Những tồn tại trong quản lý CTRYT tại

bệnh viện

Bệnh viện đã thực hiện khá đầy đủ các quy

định về quản lý CTRYT theo quy chế, đặc

biệt là CTRYT nguy hại. Tuy nhiên, còn tồn

tại một số hạn chế sau:

- Các khoa, phòng hầu hết đều có bảng hƣớng

dẫn cách phân loại, thu gom chất thải rắn.

Tuy nhiên, bảng này thƣờng đặt ở phòng hành

chính của các khoa hoặc lƣu trong cặp tài

liệu. [2]

- Bệnh viện có nhà lƣu giữ CTRYT nguy hại

và CTR sinh hoạt chung. Chất thải rắn còn

đựng đầy trong các túi ni long và thùng chứa

đầy trƣớc khi vận chuyển. [2]

- Bệnh viện chƣa quan tâm trang bị cho các

khoa hộp đựng chất thải sắc nhọn theo quy

định. Hiện tại, hộp đựng chất thải sắc nhọn

đƣợc thống nhất làm bằng Inox và có dãn

nhãn. [2]

- CTRYT đƣợc phân loại tƣơng đối tốt từ các

khoa. Những vẫn có hiện tƣợng ngƣời nhà

bệnh nhân trong quá trình chăm sóc đã tự

tháo bông, băng để vào thùng chứa chất thải

rắn sinh hoạt.

Các tồn tại nói trên xuất phát từ nguyên nhân do

thiếu phƣơng tiện thu gom, vận chuyển chất thải

và kiến thức phân loại cũng nhƣ ý thức của

những ngƣời thực hiện.

Một số giải pháp quản lý CTRYT

Để có thể quản lý tốt CTRYT hệ thống quản

lý CTRYT tại Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng

Thái Nguyên cần đƣợc thực hiện nghiêm ngặt

theo quy trình tại hình 2.


150

CTRYT bệnh viện đƣợc phân loại tại khoa

thành ba loại CTR không nguy hại, CTRYT

nguy hại và CTR tái chế. Sau đó, CTR không

nguy hại đƣợc đựng trong túi màu xanh đem

đi chôn lấp. CTR nguy hại đựng trong túi màu

vàng mang đi thiêu đốt và tro cũng đƣợc chôn

lấp. Còn CTR tái chế đƣợc thu gom và bán

cho các cơ sở.

Với việc thiết lập hệ thống trên sẽ góp phần

vạch rõ hƣớng quản lý CTRYT của bệnh

viện. Hiện nay, công tác quản lý CTRYT của

bệnh viện vẫn tồn tại một số hạn chế, khó

khăn. Vì vậy hoạt động của hệ thống quản lý

đƣa ra sẽ góp phần mang lại hiệu quả sau:

Giữ gìn vệ sinh môi trƣờng bệnh viện, nâng

cao chất lƣợng chăm sóc bệnh nhân, góp phần

giảm thiểu những rủi ro trong nghề nghiệp;

Hệ thống đi vào hoạt động tạo ra những

hƣớng rõ ràng và tạo cơ sở trong việc quản lý

triệt để và an toàn lƣợng CRTYT của bệnh

viện; Giảm chi phí trong quản lý CRTYT

thông qua việc bán tái chế và giảm thiểu rác

phát sinh từ đó giảm lƣợng rác đem thiêu hủy.

Đây là mô hình phù hợp để các bệnh viện

khác trong tỉnh nói chung và trên địa bàn

thành phố Thái Nguyên nói riêng thực hiện,

góp phần giữ gìn vệ sinh môi trƣờng và cải

thiện sức khỏe ngƣời dân trong tỉnh.

Hiện nay, Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng

Thái Nguyên đang xử lý chất thải rắn y tế

theo phƣơng pháp thiêu đốt bằng lò đốt Hoval

MZ4. Bộ Khoa học và Công nghệ cũng đã

ban hành các tiêu chuẩn có liên quan đến lò

đốt nhƣ: TCVN 6560 - 2005: "Khí thải lò đốt

chất thải rắn y tế - Giới hạn cho phép và một

số tiêu chuẩn khác về các phƣơng pháp xác

định các chất ô nhiễm trong khí thải, thay thế

cho các tiêu chuẩn ban hành năm 2004". Tuy

vậy, việc kiểm soát khí thải lò đốt và nhiệt độ

buồng đốt còn gặp nhiều khó khăn do có một

số chỉ tiêu hiện nay nhƣ đo nồng độ dioxin

phải gửi mẫu ra nƣớc ngoài với chi phí rất cao

(khoảng 2 nghìn USD/mẫu xét nghiệm

dioxin). Lò đốt chất thải y tế cũng phát sinh ra

dioxin và thủy ngân.

Hình 2. Hệ thống quản lý CTRYT tại Bệnh viện

Đa khoa Trung ương Thái Nguyên

Việc áp dụng các công nghệ thay thế cho

công nghệ đốt là rất cần thiết, phù hợp với xu

hƣớng chung của thế giới, thực hiện các cam

kết giảm phát thải các chất ô nhiễm hữu cơ

khó phân hủy để bảo vệ môi trƣờng và sức

khỏe con ngƣời.

Hiện nay, Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng

Thái Nguyên đang tiến hành dự án xử lý

CTRYT nguy hại bằng công nghệ khử

khuẩn sẽ mang lại nhiều lợi ích về kinh tế,

môi trƣờng và quản lý vì chi phí đầu tƣ và

vận hành rẻ hơn phƣơng pháp thiêu đốt. Công

nghệ khử khuẩn không phát sinh khí thải độc

hại (đặc biệt là dioxin và furan), không phát

sinh tro xỉ độc hại chứa kim loại nặng và chất

thải sau khi khử khuẩn đƣợc chôn lấp nhƣ

chất thải thông thƣờng. Bệnh viện có thể kiểm

soát chất lƣợng khử khuẩn vì có khoa vi sinh

sẽ thuận tiện và khả thi hơn so với việc kiểm

soát khí thải lò đốt chất thải rắn y tế.

Công nghệ không đốt sẽ tiêu diệt vi khuẩn

mầm bệnh trong chất thải y tế lây nhiễm.

Phân loại tại chỗ

(khoa, phòng…)

CTR không

nguy hại

(túi màu xanh)

CTRYT nguy

hại

(túi màu vàng)

Thu gom

(hộ lý, công

nhân)

Thu gom

(hộ lý,

công nhân )

Nguồn phát sinh CTRYT

Thiêu huỷ

(lò đốt)

Xử lý sơ bộ,

khử khuẩn

Tro đốt

Tái chế, tái

sử dụng

Bãi rác

Đá Mài

CTRYT

tái chế

Thu gom

(hộ lý, công

nhân)


151

Chất thải lây nhiễm + khử/tiệt khuẩn = chất

thải không còn khả năng lây nhiễm

Công nghệ không đốt hiện nay có nhiều loại:

Công nghệ hóa học, công nghệ vi sinh, công

nghệ nhiệt khô và công nghệ nhiệt ẩm (công

nghệ hấp ƣớt, công nghệ vi sóng kết hợp hơi

nƣớc bão hòa ở áp suất thƣờng, công nghệ vi

sóng kết hợp hơi nƣớc bão hòa ở áp suất cao).

Từ năm 2010, tại Việt Nam có khoảng 18 hệ

thống xử lý chất thải y tế bằng công nghệ

không đốt đƣợc đầu tƣ và vận hành. Trong

đó, chỉ có 2 hệ thống đƣợc đầu tƣ công nghệ

hấp ƣớt nhƣng đến nay vẫn hoạt động cầm

chừng. Còn lại 16 hệ thống đều dùng công

nghệ vi sóng và đã chứng minh đƣợc hiệu quả

nhất định.

Loại thiết bị công nghệ vi sóng kết hợp hơi

nƣớc bão hòa áp suất cao không có loại công

suất phù hợp với bệnh viện đa khoa TW Thái

Nguyên. Công suất loại này chỉ ở mức tối đa

20 kg/giờ vận hành. Nhƣ vậy, để xử lý hết

lƣợng chất thải y tế của bệnh viện thì 1 thiết

bị phải vận hành 10 giờ (tƣơng lai có thể là 13

giờ). Sẽ cần 2 thiết bị loại này (vận hành 5 – 6

giờ mỗi ngày) để vận hành hợp lý. Tuy nhiên,

rất khó do mức đầu tƣ rất lớn.

Công nghệ áp suất ở điều kiện áp suất thƣờng

có nhiều lựa chọn hơn về công suất xử lý (10

– 35 kg/mẻ) và đƣợc sử dụng ở nhiều nƣớc

trên thế giới nhƣ Mỹ, Canada, một số nƣớc

châu Âu và châu Á khác. Chi phí đầu tƣ thiết

bị công nghệ khử khuẩn bằng vi sóng áp suất

thƣờng thấp hơn loại áp suất cao. Chính vì

vậy, Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng Thái

Nguyên đã lựa chọn trang bị hệ thống xử lý

CTRYT lây nhiễm bằng công nghệ vi sóng áp

suất thƣờng.

Bên cạnh đó bệnh viện cần thực hiện một số

giải pháp sau:

- Trang bị đầy đủ phƣơng tiện, trang thiết bị

phục vụ công tác quản lý CRTYT.

- Tiến hành thƣờng xuyên công tác kiểm tra,

giám sát từ khâu phân loại, thu gom đến xử lý

CTRYT, đặc biệt là các CTRYT nguy hại.

- Xây dựng kế hoạch tập huấn, nâng cao nhận

thức về ý nghĩa của việc quản lý CTRYT cho

toàn thể nhân viên y tế, nhân viên vệ sinh, sinh

viên… Đặc biệt, cần tuân thủ chặt chẽ các quy

định trong Quyết định 43/2007/QĐBYT về

quy chế Quản lý chất thải y tế.

- Có kế hoạch điều chỉnh số lƣợng túi, loại túi,

kích cỡ túi và thùng cho phù hợp với lƣợng chất

thải phát sinh ở các khoa khác nhau.

- Quản lý chặt chẽ các nguồn phóng xạ, hóa

chất, dƣợc phẩm không để phát tán ra môi

trƣờng bên ngoài.

KẾT LUẬN

Công tác quản lý CTRYT tại Bệnh viện Đa

khoa Trung ƣơng Thái Nguyên đƣợc thực

hiện khá tốt về phân loại và xử lý các chất

thải rắn, đặc biệt là CTRYT nguy hại. Tuy

nhiên, trong quá trình quản lý vẫn còn có

những sai sót mang tính chủ quan (ý thức của

những ngƣời trực tiếp thực hiện việc phân

loại, thu gom…) và cả tính khách quan (công

nghệ xử lý CRTYT, sự thiếu hiểu biết của

những ngƣời không liên quan trực tiếp nhƣ:

bệnh nhân, ngƣời chăm sóc…).

Để có đƣợc kết quả tốt cần phải kể đến sự

quan tâm của Ban lãnh đạo bệnh viện, các

Công ty liên quan cũng nhƣ việc tuân thủ các

quy định, quy chế của toàn bộ nhân viên y tế,

công nhân vệ sinh….

Hiện nay, Bệnh viên đã lựa chọn trang bị hệ

thống xử lý CTRYT lây nhiễm bằng công

nghệ vi sóng áp suất thƣờng.


1. Bộ Y tế, Quyết định 43/2007/QĐBYT – Quy

chế quản lý chất thải y tế ngày 30/11/2007

2. Bộ Y tế, Báo cáo kết quả quan trắc và môi

trường bệnh viện Đa khoa Trung ương Thái

Nguyên, 2012

3. Bộ Y tế, (2013) Báo cáo kinh tế kỹ thuật nhiệm vụ

bảo vệ môi trường, Dự án hỗ trợ trang bị hệ thống

xử lý chất thải rắn y tế lây nhiễm bằng công nghệ

không đốt tại đa khoa trung ương Thái Nguyên.

4. Bộ Y tế, (2013) Hướng dẫn công nghệ không

đốt xử lý chất thải rắn y tế, Dự án hỗ trợ xử lý

chất thải bệnh viện.


152

5. Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng Thái Nguyên,

Báo cáo quản lý chất thải nguy hại và chất thải

khác 6 tháng đầu năm 2013.

6. Bệnh viện Đa khoa Trung ƣơng Thái Nguyên,

Hồ sơ đăng ký chủ nguồn chất thải nguy hại,

22/11/2012

SUMMARY

THE MANAGEMENT OF MEDICAL SOLID WASTE

AT THAI NGUYEN IN THE CENTRAL HOPITAL

Nguyen Thu Huyen*, Nguyen Thi Nham Tuat

College of Sciences – TNU

This article about medical solid waste management in Thai Nguyen National General Hospital,

particularly the management of hazardous medical solid wastes. Based on the actual conditions

and proposed some principal solutions to settle some existing problems on medical solid waste

management. Strictly classify the medical solid waste at sources, collection, transportation and

storage according to the Decision No. 43/2007/QD-BYT dated November 30, 2007 of the

Vietnam- Ministry of Health promulgating the Regulation on management of medical solid wastes.

Proposal is applying bacteria sterilizing technology by microwave equipment which operation in

normal pressure conditions in order to reduce the amount of infectious wastes must be treated to

bring economic benefits and improve environmental protection in the hospital.

Key words: hazardous medical solid waste, radioactive medical waste, infection, disinfection,

environment


Phản biện khoa học: TS. Ngô Văn Giới – Trường Đại học Khoa học - ĐHTN


Nguyễn Đăng Đức và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 153 – 160

153

XÁC ĐỊNH KẼM VÀ MANGAN TRONG CHÈ XANH THÁI NGUYÊN

BẰNG PHƢƠNG PHÁP PHỔ HẤP THỤ NGUYÊN TỬ F-AAS

Nguyễn Đăng Đức1*

, Nguyễn Tô Giang1, Đỗ Thị Nga

2

1Trường Đại học Khoa học – ĐH Thái Nguyên, 2Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Thái Nguyên là khu vực sản xuất chè và có nhiều khu công nghiệp, khai thác khoáng sản, do đó

nguồn đất, nƣớc sản xuất nông nghiệp gần khu công nghiệp, khai thác khoáng sản thƣờng bị ô

nhiễm kim loại nặng [1]. Hiện nay việc xác định hàm lƣợng các ion kim loại nặng trong chè xanh

ở Thái Nguyên còn ít đƣợc nghiên cứu. Nhu cầu kiểm tra mức độ ô nhiễm chè xanh bởi các kim

loại nặng là rất cần thiết. Vì vậy việc nghiên cứu xác định hàm lƣợng Zn và Mn trong chè xanh đã

đƣợc tiến hành nhờ phân tích phổ hấp thụ nguyên tử. Từ kết quả thực nghiệm, chúng tôi thấy mức

độ ô nhiễm của Zn và Mn đều dƣới giới hạn cho phép theo tiêu chuẩn Việt Nam.

Từ khoá: Zn, Mn, xác định, kim loại nặng, ô nhiễm, tiêu chuẩn Việt Nam

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Hiện nay việc xác định hàm lƣợng các ion

kim loại nặng có trong chè xanh ở Thái

Nguyên còn ít đƣợc nghiên cứu. Nhu cầu

kiểm tra mức độ ô nhiễm chè xanh bởi các

kim loại nặng là rất cần thiết. Vì vậy, để sản

xuất chè an toàn cần khảo sát đánh giá hiện

trạng một số chỉ tiêu kim loại nặng

trong chè trên khu vực này. Chúng tôi đã

nghiên cứu „„Phương pháp phổ hấp thụ

nguyên tử F-AAS xác định hàm lượng Kẽm

và Mangan trong chè xanh ở Thái

Nguyên‟‟. Trong bài báo này chúng tôi giới

thiệu các kết quả nghiên cứu Zn, Mn trong

chè xanh thuộc 20 xã của 7 khu vực ở tỉnh

Thái Nguyên.

Thực nghiệm

Hoá chất

- Dung dịch chuẩn Zn2+

; Mn2+

dùng cho AAS

(1000ppm, Merck).

- Axit đặc HCl 36%; HNO3 65%; H2O2 30%

(Merck).

- Dung dịch các cation kim loại tinh khiết

(PA).

- Dung dịch rửa sufocromic (hỗn hợp H2SO4

đặc và K2Cr2O7).

Dụng cụ

- Cốc thuỷ tinh loại 50; 100; 150; 500 ml.


- Bình định mức: 10; 25; 50; 100; 250; 500;

1000 ml.

- Pipetman: 0,5; 1; 2; 5; 10 l.

- Bình Kendal; lọ đựng mẫu 25 ml.

Trang thiết bị

- Máy quang phổ hấp thụ nguyên tử

Shimadzu AA – 6300.

- Máy xay; tủ sấy; tủ hút.

- Máy cất nƣớc hai lần Aquatron A4000D.

- Cân phân tích.

Các trang thiết bị này đều đƣợc thực hiện ở

phòng thí nghiệm Khoa Hoá học- Trƣờng Đại

học Khoa học – ĐHTN


Khảo sát các điều kiện đo phổ F – AAS của

Zn và Mn, chúng tôi thu đƣợc bảng 1

Khảo sát các yếu tố ảnh hƣởng đến phép

đo F-AAS

Khảo sát ảnh hưởng của nồng độ axit và

loại axit

Khảo sát ảnh hưởng của axit đối với Kẽm:

Chúng tôi tiến hành khảo sát đối với dung

dịch Zn2+

1ppm trong axit HCl và HNO3 với

nồng độ biến thiên từ 1 đến 3%. Các kết quả

đƣợc chỉ ra, nồng độ HCl, HNO3 trong dung

dịch mẫu <3% không ảnh hƣởng tới phép

đo phổ của Zn. Trong đó nồng độ HNO3 2%

và HCl 1% cho kết quả có độ lặp lại cao, ổn

định nhất.


154

Bảng 1. Tổng kết các điều kiện đo phổ F-AAS của Zn và Mn

Nguyên tố

Các yếu tố Zn Mn

Thông

số máy

Vạch phổ hấp thụ (nm) 213,9 279,5

Khe đo (nm) 0,7 0,2

Cƣờng độ dòng đèn (mA) 8(80%Imax) 12 (60% Imax)

Khí môi trƣờng Argon Argon

Chiều cao burner (mm) 7mm 7mm

Tốc độ dẫn khí axetylen 2 lít/phút 2 lít /phút

Thành

phần

Nồng độ HNO3 (%) 2 2

Nền mẫu (Modiffy) Mg(NO3)2 0,01% Mg(NO3)2 0,01%

Lƣợng mẫu nạp ( l) 20 20

Giới hạn phát hiện (ppm) 0,0465 0,1263

Giới hạn định hƣợng (ppm) 0,1554 0,4209

Vùng tuyến tính (ppm) 0,5-2,5 5-10

Chƣơng trình nguyên tử hóa T(0C) t(s) T(

0C) t(s)

1. Sấy mẫu 120

250

20

10

120

250

20

10

2. Tro hóa có RAMP 400 22 -10 500 22-10

Khảo sát ảnh hưởng của axit đối với

Mangan:Chúng tôi tiến hành khảo sát đối với

dung dịch Mn2+

1ppm trong các axit HCl và

HNO3 với nồng độ biến thiên từ 1 đến 3%.

Các kết quả chỉ ra nồng độ HCl, HNO3 trong

dung dịch mẫu < 3% không ảnh hƣởng tới

phép đo phổ của Mn. Trong đó nồng độ

HNO3 2% và HCl 1% cho kết quả có độ lặp

lại cao, ổn định nhất.

Tiếp theo chúng tôi tiến hành khảo sát để

chọn ra trong hai loại axit HCl 1% và HNO3

2% thì loại axit nào ít ảnh hƣởng tới phép đo

của Mn nhất bằng cách pha các dung dịch với

nồng độ biến thiên của Mn trong các nồng độ

axit đã chọn. Kết quả cho thấy HNO3 2% cho

độ hấp thụ của nguyên tố cao và cho kết quả

ổn định trong phép đo Mn (ứng với đồ thị có

độ thẳng và độ dốc cao). Vì vậy trong quá

trình phân tích mẫu các nguyên tố và Mn

chúng tôi chọn nền là HNO3 2%.

Khảo sát ảnh hưởng của các cation

Để kiểm tra ảnh hƣởng, với mỗi nhóm cation

chúng tôi chuẩn bị 5 mẫu bao gồm Zn2+

1ppm

hoặc Mn2+

1ppm và hàm lƣợng các cation K+,

Na+, Mg

2+, Ca

2+, Ba

2+ Pb

2+, Cd

2+,, Al

3+,

Cr3…với nồng độ tăng dần, định mức và tiến

hành đo phổ thu đƣợc cho thấy với nồng độ

K+ (1500ppm, Na

+ (1200ppm), Mg

2+

(200ppm), Ca2+

(200ppm), Ba2+

(50ppm),

Al3+

(50ppm), Cr3+

(10ppm), Pb2+

(10ppm),

Cd2+

(10ppm), đều không ảnh hƣởng đến phổ

F-AAS của Zn2+

và Mn2+

.

Khảo sát sơ bộ thành phần mẫu

Trong chè xanh có rất nhiều nguyên tố tồn tại

dƣới dạng caion và anion. Cần phải loại bỏ

ảnh hƣởng của các nguyên tố đó đến cƣờng

độ vạch phổ hấp thụ của Zn2+

và Mn2+

. Tác

giả Đặng Quốc Trung [2] đã khảo sát thành

phần mẫu với ba mẫu chè xanh đại diện cho 8

nguyên tố bằng phƣơng pháp ICP – MS, kết

quả đƣợc dẫn ra ở bảng 2.

Xây dựng đường chuẩn đối với phép đo F-AAS

Khảo sát khoảng tuyến tính

Để xác định khoảng tuyến tính của Kẽm và

Mangan, chúng tôi chuẩn bị một dãy mẫu

chuẩn có nồng độ biến thiên từ 0,05ppm –

5ppm đối với Kẽm và 0,5ppm – 10ppm trong

HNO3 2%. Kết quả thu đƣợc trong bảng 2, 3

và hình 1, 2.


155

Bảng 2: Kết quả khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính của Kẽm

Nồng độ (ppm) Abs - Zn

%RSD Lần 1 Lần 2 Lần 3 Trung bình

0,05 0,0173 0,0171 0,0172 0,0172 0,5814

0,1 0,0333 0,0326 0,0322 0,0327 1,7027

0,2 0,0624 0,0631 0,0605 0,0620 2,1699

1 0,2957 0,2953 0,2940 0,2950 0,3013

2 0,5224 0,5197 0,5137 0,5686 0,8587

2,5 0,6730 0,6692 0,6762 0,6728 0,5209

5 0,8989 0,8997 0,8999 0,8995 0,0588

Bảng 3: Kết quả khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính của Mangan

Nồng độ

(ppm)

Abs - Mn %RSD

Lần 1 Lần 2 Lần 3 Trung bình

0,5 0,0391 0,0394 0,0390 0,0392 0,5412

1 0,0782 0,0781 0,0763 0,0775 1,3807

2 0,1484 0,1526 0,1493 0,1501 1,4732

4 0,2856 0,2868 0,2873 0,2866 0,3052

5 0,3550 0,3520 0,3534 0,3535 0,4248

10 0,6562 0,6578 0,6597 0,6579 0,2663

12 0,7024 0,7135 0,7019 0,7059 0,9290

Hình 1: Đồ thị khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính

khi xác định Zn

Qua đồ thị ta thấy khoảng nồng độ tuyến tính của

Zn là 0,05 – 2,5ppm.

Hình 2: Đồ thị khảo sát khoảng nồng độ tuyến tính

khi xác định Mn

Qua đồ thị ta thấy khoảng nồng độ tuyến tính của

Mn là 0,5 – 10 ppm.

Hình 3: Đường chuẩn xác định hàm lượng Zn Hình 4:Đường chuẩn xác định hàm lượng Mn

0 1 2 3 4 5

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Abs_

Zn

Conc_Zn

B

0 2 4 6 8 10 12

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

Abs_

Mn

Conc_Mn(ppm)

B

0 1 2 3 4 5

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

Linear Regression for Data1_B:

Y = A + B * X

Parameter Value Error

------------------------------------------------------------

A 0.00739 0.0023

B 0.0696 7.56422E-4

------------------------------------------------------------

R SD N P

------------------------------------------------------------

0.99982 0.00293 5 <0.0001

------------------------------------------------------------

Abs_M

n

Conc_Mn

B

Data1B

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Linear Regression for Data1_B:

Y = A + B * X

Parameter Value Error

------------------------------------------------------------

A 0.00538 0.00263

B 0.28317 0.00262

------------------------------------------------------------

R SD N P

------------------------------------------------------------

0.99987 0.00439 5 <0.0001

------------------------------------------------------------

Abs_Z

n

Conc_Zn

B

Data1B


156

Xây dựng đường chuẩn

Để xác định hàm lƣợng các nguyên tố Kẽm và Mangan trong mẫu phân tích bằng phƣơng pháp

đƣờng chuẩn, chúng tôi chuẩn bị các dung dịch để xây dựng đƣờng chuẩn có nồng độ trong khoảng

tuyến tính cùng môi trƣờng axit với dung dịch mẫu phân tích. Kết quả xây dựng thu đƣợc trên hình 3

và 4, ngƣợc lại khi nồng độ chất phân tích quá nhỏ thì ta phải làm giàu mẫu trƣớc khi đo.

Đánh giá sai số và độ lặp lại của phép đo

Để đánh giá sai số và độ lặp lại của phép đo, chúng tôi dựng đƣờng chuẩn, pha 3 mẫu có nồng độ

ở điểm đầu, điểm giữa, điểm cuối của đƣờng chuẩn trong các điều kiện và thành phần giống nhƣ

mẫu chuẩn. Thực hiện đo mỗi mẫu 7 lần. Kết quả thu đƣợc biểu diễn trong bảng 4 và bảng 5.

Bảng 4: Kết quả sai số và độ lặp lại của phép đo Kẽm

Mẫu 1 2 3

CZn (ppm) 0,05 1,0 2,5

At (Abs) 0,0172 0,2950 0,6728

Lần đo Ai %X Ai %X Ai %X

Lần 1 0,0173 0,5814 0,2952 0,0678 0,6723 0,0743

Lần 2 0,0171 0,5814 0,2953 0,1017 0,6698 0,4459

Lần 3 0,0170 1,1628 0,2949 0,0339 0,6729 0,0149

Lần 4 0,0171 0,5814 0,2948 0,0678 0,6726 0,0297

Lần 5 0,0170 1,1628 0,2951 0,0339 0,6730 0,0297

Lần 6 0,0173 0,5814 0,2952 0,0678 0,6729 0,0149

Lần 7 0,0171 0,5814 0,2949 0,0339 0,6726 0,0297

Atb (Abs) 0,0171 0,2951 0,6723

SD 1,29.10-4

1,91.10-4

1,13.10-3

%RSD 0,7549 0,0649 0,1678

Nhƣ vậy, theo kết quả khảo sát cho thấy độ lệch chuẩn và hệ số biến động (sai số tƣơng đối) của

phép đo Kẽm nhỏ và nằm trong giới hạn cho phép (10%).

Bảng 5: Kết quả sai số và độ lặp lại của phép đo Mangan

Mẫu 1 2 3

CMn(ppm) 0,5 2 5

At (Abs) 0,0392 0,1501 0,3535

Lần đo Ai %X Ai %X Ai %X

Lần 1 0,0391 0,2551 0,1506 0,3331 0,3540 0,1414

Lần 2 0,0393 0,2551 0,1500 0,0666 0,3531 0,1132

Lần 3 0,0390 0,5102 0,1503 0,1332 0,3534 0,0283

Lần 4 0,0391 0,2551 0,1504 0,0665 0,3538 0,0849

Lần 5 0,0393 0,2551 0,1500 0,1332 0,3532 0,0849

Lần 6 0,0390 0,5102 0,1504 0,1998 0,3534 0,0283

Lần 7 0,0391 0,2551 0,1502 0,0665 0,3540 0,1414

Atb (Abs) 0,0391 0,1503 0,3536

SD 1,29.10-4

2,24.10-4

3,76.10-4

%RSD 0,3302 0,1488 0,1064

Nhƣ vậy, theo kết quả khảo sát cho thấy độ lệch chuẩn và hệ số biến động (sai số tƣơng đối) của

phép đo Mangan nhỏ và nằm trong giới hạn cho phép (10%).

Xác định Zn và Mn trong chè xanh

Địa điểm thời gian lấy mẫu và ký hiệu mẫu

Các mẫu chè xanh đƣợc lấy tại 20 khu vực thuộc 7 huyện trong tỉnh Thái Nguyên.


157

Bảng 6: Địa điểm và thời gian lấy mẫu chè

TT Địa điểm lấy mẫu Ký hiệu Thời gian lấy

mẫu

1 Nhà ông: Phạm Văn Xuất, xóm Hồng Thái 2 – xã Tân

Cƣơng HT – TC 22/11/2012

2 Nhà ông: Nguyễn Văn Tình, xóm Nam Thái – Tân Cƣơng NT – TC 22/11/2012

3 Nhà bà: Hoàng Thị Nguyên, xóm Nam Tân – Tân Cƣơng NT – TC 22/11/2012

4 Nhà ông: Lƣơng Văn Hoà, xã Phúc Trìu – TP Thái Nguyên PT – TN 22/11/2012

5 Nhà bà: Phạm Thị Nguyên, xóm Tân Sơn, xã Vịnh Sơn –

T.X.Sông Công VS – SC 5/12/2012

6 Nhà bà: Hà Thị Xuân, xóm Trung Tâm, xã Bình Sơn –

T.X.Sông Công BS – SC 5/12/2012

7 Nhà ông: Đinh Trung Nghĩa, xóm 3 Thuận Đức, xã Minh

Đức – Phổ Yên MĐ – PY 5/12/2012

8 Nhà ông: Hứa Văn Dụ, xóm An Bình, xã Thành Công –

huyện Phổ Yên TC – PY 5/12/2012

9 Nhà ông: Đoàn Trung, xóm Yên Mễ, xã Hồng Tiến – huyện

Phổ Yên HT – PY 5/12/2012

10 Nhà bà: Đặng Thị Thu, xóm Chòi, xã Mỹ Yên – huyện Đại

Từ MY – ĐT 15/12/2012

11 Nhà ông: Lê Hiền, xóm Cả, xã Ký Phú – huyện Đại Từ KP – ĐT 15/12/2012

12 Nhà bà: Đinh Thị Nhàn, xóm Hiên Bình, xã La Hiên –

huyện Võ Nhai LH - VN 15/12/2012

13 Nhà ông: Nguyễn Chí Dũng, xóm Cao Biền, xã Phú Thƣợng

– huyện Võ Nhai PT – VN 15/12/2012

14 Nhà ông: Vũ Thuận, xóm Bà Đanh I, xã Minh Lập – huyện

Đồng Hỷ ML – ĐH 20/11/2012

15 Nhà bà: Trƣơng Minh Hiền, xóm Tam Thái, xã Hoá Thƣợng

– huyện Đồng Hỷ HT – ĐH 20/11/2012

16 Nhà ông: Nguyễn Văn Tiến, xóm Đồng Tâm, xã Đồng Bẩm

– huyện Đồng Hỷ TC – ĐH 20/11/2012

17 Nhà bà: Hồ Vân, xóm Văn Lƣơng 1, xã Trung Lƣơng –

huyện Định Hoá TL – ĐH 18/12/2012

18 Nhà bà: Triệu Thị Chiên, xóm Sơn Thắng, xã Sơn Phú –

huyện Định Hoá SP – ĐH 18/12/2012

19 Nhà ông: Đỗ Huy Bình, xã Xuân Trƣờng, xã Ôn Lƣơng –

huyện Phú Lƣơng OL – PL 18/12/2012

20 Nhà ông: Lê Xuân Hải, xóm Đồng Sang, xã Cổ Lũng –

huyện Phú Lƣơng CL – PL 18/12/2012

Chuẩn bị mẫu phân tích [3]

Chè xanh đƣợc lấy ở 20 khu vực khác nhau

của tỉnh Thái Nguyên. Lá chè xanh tƣơi rửa

sạch, đƣợc phơi dƣới ánh sáng mặt trời và sau

đó sấy khô ở 400C, xay nhỏ thu đƣợc bột lá

chè xanh khô.

Cân chính xác 2,0000 gam mẫu chè khô đã

xay nhỏ vào bình Kendan, đậy bình bằng

phễu lọc có đuôi dài, thêm 15 ml HNO3 đặc

đun sôi nhẹ trong vòng 2 giờ để mẫu phân

huỷ. Sau đó, thêm tiếp 10ml HNO3 đặc và 5

ml H2O2 30% và đun sôi thêm 2 giờ nữa.

Thêm tiếp H2O2 30% để đuổi HNO3 dƣ, đun

sôi cho đến khi dung dịch trong suốt. Chuyển

toàn bộ dung dịch vào cốc 50ml và định mức

bằng dung dịch HNO3 2% trong bình định

mức 25ml. Sau đó đem đo phổ hấp thụ của

Kẽm ở bƣớc sóng 213,9 nm và đo phổ hấp

thụ nguyên tử Mangan ở bƣớc sóng 279,5 nm.

Kết quả phân tích thu đƣợc ở bảng 7.

Kết quả phân tích các mẫu chè xanh

Sau khi xử lý 20 mẫu chè xanh thuộc 7 khu

vực của tỉnh Thái Nguyên, chúng tôi tiến

hành đo phổ hấp thụ F – AAS đối với Zn và


158

Mn trongnhững điều kiện đã chọn [4]. Hàm

lƣợng Kẽm và Mangan thu đƣợc trong bảng 8.

Từ kết quả hàm lƣợng của Zn trong bảng 7,

chúng tôi đem so sánh với tiêu chuẩn tại

Quyết định số 46/2007/QĐ – BYT ngày 19

tháng 12 năm 2007 (tiêu chuẩn tối đa cho

phép Kẽm trong chè là 40mg/kg ). Hàm lƣợng

Kẽm trong 20 mẫu chè xanh đều nhỏ hơn giới

hạn tối đa cho phép. Vì chƣa có tiêu chuẩn

nào quy định về giới hạn hàm lƣợng cho phép

của Mangan trong chè xanh, do đó chúng tôi

chọn 2 mẫu chè an toàn để so sánh với các

mẫu chè khác của khu vực Thái Nguyên.

Xóm Hồng Thái 2 – xã Tân Cƣơng, Xóm

Nam Thái – xã Tân Cƣơng. Đây là hai đơn vị

đầu tiên của cả nƣớc đƣợc tổ chức IFOAM

(International Federation of Organic

Agriculture Movements) và tổ chức ICEA

(Insulated Cable Engineers Association) cấp

giấy chứng nhận sản phẩm chè sạch theo tiêu

chuẩn châu Âu. Kết quả phân tích thu đƣợc ở

bảng 8.

Kết quả hai mẫu chè an toàn có hàm lƣợng

Mangan là 26,2225 (mg/kg) và 21,9038

(mg/kg). Chúng tôi chọn hàm lƣợng Mangan

là 26,2225 (mg/kg) của xóm Hồng Thái 2 –

xã Tân Cƣơng để so sánh thì thấy đa số các

địa điểm mà chúng tôi lấy mẫu đều có hàm

lƣợng Mangan nhỏ hơn so với mẫu chè an

toàn. Nhƣng ở địa điểm Hồng Tiến – Phổ

Yên; Minh Lập – Đồng Hỷ có hàm lƣợng

Mangan lớn hơn so với mẫu chè an toàn là 1,10

và 1,06 lần cao hơn không đáng kể nên không

ảnh hƣởng đến sức khỏe ngƣời sử dụng.

Bảng 7: Kết quả đo phổ hấp thụ nguyên tử của Kẽm và Mangan

TT Mẫu

chè xanh

Độ hấp thụ Nồng độ (ppm) Hàm lƣợng

(mg/kg)

Zn Mn Zn Mn Zn Mn

1 HT-TC 0,2368 0,1391 0,8003 2,0978 10,0038 26,2225

2 NT-TC 0,2310 0,1167 0,7671 1,7523 9,5888 21,9038

3 NT 0,2105 0,0997 0,7652 1,2050 9,5650 15,0625

4 PT-TN 0,1442 0,1104 0,4830 1,6006 6,0375 20,0075

5 VS-SC 0,1245 0,1065 0,4155 1,5947 5,1938 19,9338

6 BS-SC 0,1531 0,1216 0,5020 1,7668 6,2750 22,0850

7 MĐ-PY 0,1359 0,0886 0,4842 0,9857 6,0525 12,3438

8 TC-PY 0,1428 0,1307 0,4857 2,0021 6,0713 25,0263

9 HT-PY 0,1298 0,1482 0,4377 2,3145 5,4713 28,9313

10 MY-ĐT 0,1762 0,1269 0,6012 1,8142 7,5150 22,6775

11 KP-ĐT 0,1773 0,0739 0,6219 0,8683 7,7738 10,8538

12 LH-VN 0,2450 0,0956 0,8120 1,0052 10,1500 12,5650

13 PT-VN 0,2331 0,1168 0,7956 1,6380 9,9450 20,4750

14 ML-ĐH 0,1536 0,1460 0,4978 2,2251 6,2225 27,8175

15 HT-ĐH 0,2408 0,1328 0,9021 2,0046 11,2763 25,0575

16 ĐB-ĐH 0,1543 0,0792 0,5209 0,8795 6,5113 10,9938

17 TL-ĐH 0,2333 0,0985 0,7883 1,1036 9,8538 13,7950

18 SP-ĐH 0,1069 0,1290 0,3552 1,8423 4,4400 23,0375

19 OL-PL 0,1967 0,1373 0,7053 2,0878 8,8163 26,0975

20 CL-PL 0,2038 0,1232 0,7107 1,8283 8,8838 22,8538

Bảng 8: Kết quả đo mẫu chè an toàn

TT Mẫu chè xanh Độ hấp thụ Nồng độ (ppm) Hàm lƣợng (mg/kg)

1 Hồng Thái 2 – Tân Cƣơng 0,1391 2,0978 26,2225

2 Nam Thái – Tân Cƣơng 0,1167 1,7523 21,9038


159

Bảng 9: Kết quả phân tích mẫu thêm chuẩn của Kẽm

T

T Mẫu chè

Nồng độ

(ppm)

Nồng độ

thêm vào

(ppm)

Nồng độ thêm

vào thu đƣợc

(ppm)

Nồng độ thu đƣợc

theo PP thêm chuẩn

(ppm)

Sai số

(%)

1 Tân Cƣơng 0,8003 0,5 1,2886 0,7886 1,4619

2 2,7912 0,7912 1,1371

2 Phổ Yên 0,4842 0,5 0,9535 0,4535 6,3404

2 2,4671 0,4671 3,5316

Bảng 10: Kết quả phân tích mẫu thêm chuẩn của Mangan

T

T Mẫu chè

Nồng

độ

(ppm)

Nồng độ

thêm vào

(ppm)

Nồng độ thêm

vào thu đƣợc

(ppm)

Nồng độ thu đƣợc

theo phƣơng pháp

thêm chuẩn (ppm)

Sai số

(%)

1 Phúc Trìu 1,6006 0,5 2,0520 1,5520 3,0364

2 3,4983 1,4983 6,3914

2 La Hiên 1,0052 0,5 1,4302 0,9302 7,4612

2 2,9720 0,9720 3,3028

Mẫu thêm chuẩn

Chọn hai mẫu chè đại diện để tiến hành làm

bằng phƣơng pháp thêm chuẩn. Đối với Kẽm

chúng tôi chọn Hồng Thái – Tân Cƣơng;

Minh Đức – Phổ Yên. Đối với Mangan chúng

tôi chọn Phúc Trìu – Thái Nguyên; La Hiên –

Võ Nhai. Đối với mỗi mẫu thì chúng tôi thêm

những lƣợng Kẽm và Mangan nhất định ở điểm

đầu, điểm giữa và điểm cuối của đƣờng chuẩn.

Kết quả đƣợc dẫn ra ở bảng 9 và bảng 10.

Nhƣ vậy, qua kết quả thu đƣợc ở bảng 10 và

bảng 11 cho thấy sai số giữa hai phép đo xác

định Zn và Mn nhỏ hơn 10%.

Vì vậy, phép đo F – AAS đã cho kết quả

nghiên cứu là đáng tin cậy.

KẾT LUẬN

Bằng phƣơng pháp phổ hấp thụ nguyên tử F –

AAS xác định hàm lƣợng Kẽm và Mangan

trong chè xanh của 7 khu vực thuộc tỉnh Thái

Nguyên, hàm lƣợng Kẽm đều nhỏ hơn giới

hạn cho phép là 40mg/kg của Quyết định số

46 /2007/QĐ - BYT ngày 19 tháng 12 năm

2007. Hàm lƣợng Mangan trong các mẫu chè

xanh đều nhỏ hơn so với mẫu chè an toàn với

hàm lƣợng Mangan là 26,2225 (mg/kg), riêng

ở địa điểm Hồng Tiến – Phổ Yên; Minh Lập –

Đồng Hỷ có hàm lƣợng Mangan trong chè lớn

hơn so với mẫu chè an toàn là 1,10 và 1,06

lần, nhƣng vẫn không ảnh hƣởng đến sức

khỏe ngƣời sử dụng.


1. Trịnh Thị Thanh (2003). Độc học môi trƣờng và

sức khỏe con ngƣời Nxb – ĐHQG Hà Nội

2. Đặng Quốc Trung (2011), Luận văn thạc sĩ, Xác

đinh Asen trong chè xanh ở Thái Nguyên bằng

phương pháp phổ hấp thụ nguyên tử, Trƣờng Đại

học Sƣ phạm – ĐHTN.

3. Phạm Luận (1998), Sổ tay hướng dẫn về các kỹ

thuật xử lý mẫu phân tích cho phép đo AES + AAS

+ ICP – AES+ ICP – MS để xác định kim loại và

một số phi kim, Trƣờng Đại học Khoa học Tự

nhiên – ĐHQGHN.

4. Phạm Luận (2003), Ví dụ về điều kiện xác định

một số kim loại bằng kỹ thuật phân tích phổ hấp

thụ nguyên tử, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên

– ĐHQGHN


160

SUMMARY

DETERMINATION ZN AND MN CONTENTS

IN GREEN TEA IN THAI NGUYEN

BY ANALYZING ATOMIC ABSORPTION SPECTROMETRY

Nguyen Dang Duc1*

, Nguyen To Giang1, Do Thi Nga

2

1College of Sciences – TNU, 2College of Information and Communication Technology - TNU

At present, the determination of heavy metan ions in green tea in Thai Nguyen has not been

studied much. The demand for cheking pollution level made by above heavy metals in carried out

and reseach to determinate contents of Zn and Mn in green tea in Thai Nguyen. So the study of the

determination of Zn and Mn in green tea have been conducted by analyzing atomic absorption

spectrometry. From the result of experiment, the pollution of Zn and Mn there belover than more

compared with Viet Nam Standars.

Key words: Zn, Mn determination, heavy metal, pollution, Viet Nam standars


Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Duy Lương – Liên hiệp hội Khoa học Kỹ thuật tỉnh Thái Nguyên


Đỗ Năng Toàn và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 161 – 169

161

TÍNH TOÁN VA CHẠM SỬ DỤNG KỸ THUẬT HỘP BAO THEO HƢỚNG VÀ

ỨNG DỤNG TRONG TUYÊN TRUYỀN GIAO THÔNG

Đỗ Năng Toàn

1, Nông Minh Ngọc

2*

1Viện Công nghệ thông tin, 2Đại học Thái Nguyên

TÓM TẮT Va chạm là vấn đề không thể thiếu trong bất kỳ một hệ thống thực tại ảo nào (VR). Do đó, nghiên

cứu các phƣơng pháp phát hiện va chạm là một mục tiêu hàng đầu mà các hệ thống thực tại ảo

quan tâm. Bài báo này trình bày một kỹ thuật phát hiện va chạm dựa trên việc tính toán các hộp

bao theo hƣớng (Oriented Bounding Boxes) và có cải tiến để phát hiện va chạm.

Kỹ thuật nghiên cứu đã đƣợc áp dụng vào hệ thống “Giúp bạn đi an toàn” - một hệ thống thực tại

ảo mô phỏng giao thông. Hệ thống có thể trợ giúp con ngƣời biết cách đi nhƣ thế nào để an toàn

khi tham gia giao thông.

Từ khóa: Phát hiện va chạm, OBBs, AABB, Thực tại ảo.

GIỚI THIỆU*

Phát hiện va chạm là một trong những vấn đề

trọng tâm của mỗi hệ thống thực tại ảo. Các

đối tƣợng trong mỗi hệ thống đồ hoạ có

những chuyển động riêng của nó, trong khi

chuyển động đó có thể va chạm với đối tƣợng

khác, hoặc có thể va chạm với môi trƣờng,

chƣớng ngại vật,...

Đối với phƣơng pháp phát hiện va chạm theo

các hộp bao thì ta có hai kỹ thuật khác nhau

đó là sử dụng hộp bao có các cạnh song song

với các trục toạ độ (axis-aligned bounding

boxes - AABBs) hoặc là hộp bao theo hƣớng

của đối tƣợng (Oriented Bounding Boxe -

OBBs ). Việc phát hiện va chạm giữa các hộp

bao AABBs đƣợc thực hiện nhanh chóng

nhƣng sai số lớn, trong khi đó phát hiện va

chạm giữa các hộp bao OBBs tuy phức tạp

hơn nhƣng lại cho sai số nhỏ hơn nhiều.

Bài báo này sẽ trình bày kỹ thuật phát hiện va

chạm dựa vào các hộp bao OBBs và đƣa ra

một cải tiến để giảm thời gian xử lý các hộp

bao. Cuối cùng, chúng tôi đã áp dụng kỹ thuật

trên vào hệ thống “Giúp bạn đi an toàn khi

tham giao thông ” - một hệ thống thực tại ảo mô

phỏng các tình huống giao thông nhằm tuyên

truyền, trợ giúp ngƣời dùng biết cách đi nhƣ thế

nào để an toàn nhất khi tham gia giao thông.

* Tel: 0968 595888

KỸ THUẬT HỘP BAO THEO HƢỚNG

(ORIENTED BOUNDING BOXES)

Định nghĩa hộp bao theo hƣớng (Oriented

Bounding Boxes-OBBs)

Trong phần này, tất cả các vectors đƣợc hiểu

là trong không gian R3.

Một hình hộp OBB bao gồm một tâm C, ba

vector 210 ,, AAA

chỉ hƣớng của hình hộp và

3 hệ số độ dài tƣơng ứng với kích thƣớc của

hình hộp là a0 >0, a1>0, a2>0. Khi đó, 8 đỉnh

của hình hộp sẽ đƣợc xác định nhƣ sau:

2

0

.2,1,0,1||*i

iiii isAasC

(1)

Kỹ thuật phát hiện hộp bao theo hƣớng đƣợc

chia làm hai mức. Mức một là kiểm tra

“nhanh” xem có va chạm nào xảy ra không?

Nếu không có va chạm nào xảy ra thì hệ

thống vẫn làm việc bình thƣờng, có ít nhất

một va chạm xảy ra thì sẽ chuyển sang mức

hai là tìm chính xác điểm va chạm của các

hộp bao.

Định lý: Việc kiểm tra hai khối đa diện lồi

không giao nhau nếu có thể cô lập đƣợc

chúng bằng một mặt phẳng P thoả mãn một

trong hai điều kiện sau:

- P song song với một mặt nào đó của một

trong hai khối đa diện.

- Hoặc là P chứa một cạnh thuộc đa diện thứ

nhất và một đỉnh thuộc đa diện thứ hai.


162

Từ định lý trên, ta rút ra nhận xét sau cho

phép kiểm tra nhanh sự giao nhau của hai hai

khối đa diện lồi: Điều kiện cần và đủ để kiểm

tra hai khối đa diện lồi có giao nhau hay

không là kiểm tra giao nhau giữa các hình

chiếu của chúng lên đƣờng thẳng vuông góc

với mặt phẳng P ở trên, đƣờng thẳng này

đƣợc gọi là trục cô lập. Ta thấy rằng các hộp

bao OBBs là những khối đa diện lồi, bởi vậy

ta hoàn toàn có thể áp dụng định lý trên để

kiểm tra va chạm giữa chúng.

Phƣơng pháp kiểm tra va chạm giữa hai

hộp bao OBBs

Cho hai hình bao OBBs xác định bởi các

thông số [C0,A0,A1,A2,a0,a1,a2] và

[C1,B0,B1,B2,b0,b1,b2]. Ta thấy rằng các tình

huống mà hai OBBs tiếp xúc với nhau (không

cắt nhau) chỉ có thể là một trong 6 trƣờng hợp

sau đây: mặt - mặt, mặt - cạnh, mặt - đỉnh,

cạnh - cạnh, cạnh - đỉnh, đỉnh - đỉnh. Do vậy,

tập ứng cử viên các trục cô lập chỉ tối đa là 15

trục sau:

- 3 trục chỉ hƣớng của hộp bao thứ nhất ( iA

)

- 3 trục chỉ hƣớng của hộp bao thứ hai ( jB

)

- 9 trục tạo bởi tích có hƣớng của một trục

thuộc hộp bao thứ nhất và một trục thuộc hộp

bao thứ hai ( ji BA

).

Mặt khác, ta biết rằng nếu một trục là trục cô

lập thì khi tịnh tiến đến vị trí nào, nó vẫn là

trục cô lập. Bởi vậy, không mất tính tổng quát

ta sẽ gọi trục cô lập có vector chỉ phƣơng là V

và đi qua tâm C0 của hộp bao thứ nhất, do vậy

nó có phƣơng trình nhƣ sau:

d = 0C

+ t*V

Trong đó: t là tham số. V

là iA

hoặc jB

hoặc ji BA

với i, j = 0,1,2.

Gọi P là một điểm bất kỳ, hình chiếu của P

lên đƣờng thẳng d với gốc C0 sẽ là đoạn thẳng

C0H xác định nhƣ sau :

||

*)(),( 0

V

VCPdPhc

Nhƣ vậy, khi chiếu 8 đỉnh của hộp bao thứ

nhất lên trục cô lập d với gốc C0 thì sẽ thu

đƣợc 4 cặp đoạn thẳng có độ dài bằng nhau

nằm về hai phía so với C0 (hình 2), độ dài của

mỗi đoạn thẳng đƣợc xác định nhƣ sau :

|||

*)**(

|),**(

2

02

0

0V

VAas

dAasChc i

iii

i

iii

(2)

Hình 2. Chiếu 8 đỉnh của hình hộp lên trục cô lập d

Nhƣ vậy, khoảng cách nhỏ nhất chứa 8 đoạng

thẳng (2) sẽ có tâm có tâm là C0 và bán kính

r0 đƣợc xác định nhƣ sau :

r0 = max |||

*)**(

|

2

0

V

VAasi

iii

Với mọi |si| = 1. (3)

Đặt R0 = r0* ||V

, ta có:

R0 = max| a0* VA

*0 + a1* VA

*1 +

a2* VA

*2 |

| a0* VA

*0 + a1* VA

*1 - a2* VA

*2 |

d

C0

P

H

Hình 1. Hình chiếu của P lên đường thẳng d


163

| a0* VA

*0 - a1* VA

*1 + a2* VA

*2

|

| a0* VA

*0 - a1* VA

*1 - a2* VA

*2

|

|-a0* VA

*0 + a1* VA

*1 + a2* VA

*2

|

|-a0* VA

*0 + a1* VA

*1 - a2* VA

*2

|

|-a0* VA

*0 - a1* VA

*1 + a2* VA

*2

|

|-a0* VA

*0 - a1* VA

*1 - a2* VA

*2

|

= a0*| VA

*0 | + a1*| VA

*1 | + a2*| VA

*2 |

Tƣơng tự, ta xác định hình chiếu 8 đỉnh của

hộp bao thứ hai lên d với gốc C0 nhƣ sau.

|||

*)**(

|||

*),**(

2

02

0

1V

VBbs

V

DVdBbsChc i

iii

i

iii

(4)

Với 01 CCD

Chú ý rằng, 8 đoạn thẳng này đƣợc nhóm

thành 4 cặp đối xứng nhau qua C1. Do vậy,

khoảng cách nhỏ nhất chứa 8 đoạng thẳng (4)

sẽ có tâm là C1 và bán kính R1 đƣợc xác định

nhƣ sau :

r1 = max |||

*)**(

|

2

0

V

VBbsi

iii

Với mọi

|si| = 1.

Đặt R1 = r1* ||V

, tƣơng tự nhƣ trên ta suy ra :

R1 = b0*| VB

*0 | + b1*| VB

*1 | +

b2*| VB

*2 |.

Hai khoảng cách trên sẽ không giao nhau nếu:

C0C1 > r0+r1 ||V

*C0C1 > ||V

*r0 +

||V

*r1 R > R0 + R1 (5)

Trong đó: R = C0C1* ||V

.

Giải cụ thể các phƣơng trình trên. Với mỗi

vector iB

ta có thể viết

thành: 221100 AcAcAcB iiii

với i =

0,1,2.

Đặt : A = (A0, A1, A2) và B= (B0, B1, B2)

222120

121110

020100

ccc

ccc

ccc

C (6)

B = C*A AT*B = C C =

210

2

1

0

* BBB

A

A

A

=

221202

211101

201000

BABABA

BABABA

BABABA

(7)

Từ (6) và (7) suy ra: jiij BAc

* , hay cij

chính là tích vô hƣớng của hai vector Ai, Bj.

Mặt khác, từ B = C*A A = CT*B

221100 BcBcBcA iiii

Nhƣ trong tập các trục cô lập ứng cử viên V

= iA

, jB

, ji BA

với i, j = 0,1,2. Để tính

toán các hệ số R0, R1, R ở trên thì ta sẽ làm

minh họa cho hai trƣờng hợp V

= iA

và V

= ji BA

, các trƣờng hợp còn lại đƣợc tính

toán tƣơng tự.

- Xét trƣờng hợp V

= 0A

:

+ R0 = a0*| VA

*0 | + a1*| VA

*1 | +

a2*| VA

*2 | = a0.

+ R1 = b0*| VB

*0 | + b1*| VB

*1 | +

b2*| VB

*2 | = b0*|c00| + b1*|c01| + b2*|c02|.

+ R = 0A

* D

- Xét trƣờng hợp V

= 00 BA

:

+ R0 = a0*| 000 * BAA

| +

a1*| 001 * BAA

| + a2*| 002 * BAA

|

Mặt khác : V

= 00 BA

=

)( 2201100000 AcAcAcA

=

120210 AcAc

R0 = a1*|c20| + a2*|c10|

+ R = V

* D

= DAcAc

*)( 120210

C0 C1

R1

R0

d

Hình 3. Kết quả chiếu 2 hình hộp lên trục cô lập d


164

+ R1 = b0*| VB

*0 | + b1*| VB

*1| +

b2*| VB

*2|.

Ta có viết lại V

dƣới dạng:

V

= 00 BA

=

0202101000 )( BBcBcBc

= -

102201 BcBc

VB

*0 = )(* 1022010 BcBcB

= 0

VB

*1 = )(* 1022011 BcBcB

= c02

VB

*2 = )(* 1022012 BcBcB

= -c01

R1 = b1*|c02|+ b2*|c01|

Tiếp tục, ta xây dựng đƣợc bảng các giá trị

cho R, R0, R1 nhƣ thể hiện tại bảng 1.

Tính toán điểm va chạm giữa hai OBBs

Khi có va chạm giữa các OBBs xảy ra, ta sẽ

thực hiện việc tìm chính xác điểm va chạm.

Đối với hai hộp bao, nếu chúng va chạm với

nhau ở dạng đỉnh - đỉnh, đỉnh - cạnh, cạnh -

cạnh, đỉnh - mặt thì điểm tiếp xúc là duy nhất.

Nhƣng nếu chúng va chạm với nhau ở dạng

mặt - mặt, cạnh - mặt thì sẽ có vô số điểm

tiếp xúc, khi đó chúng ta chỉ cần đƣa ra một

điểm bất kỳ là đƣợc.

Ý tưởng để tìm thời điểm va chạm như sau:

Mỗi khi ta thực hiện công việc kiểm nhanh va

chạm ở mức thứ nhất, nếu tìm đƣợc một trục

cô lập thì ta sẽ ghi lại nhãn thời gian cho trục

cô lập đó. Nếu không tìm đƣợc một trục cô

lập nào thì có nghĩa là hai hộp bao đã va

chạm với nhau, khi đó nhãn thời gian đƣợc

gán cho trục cô lập ở lần kiểm tra liền trƣớc

sẽ là thời điểm đầu tiên mà hai hộp bao va

chạm nhau, gọi T là nhãn thời gian đó. Khi

đó, ta có thế coi nhƣ R = R0+R1(thời điểm hai

hình hộp tiếp xúc nhau).

Bảng 1. Các giá trị R, R0, R1


165

Gọi P là điểm tiếp xúc của hai hộp bao thì suy

ra tồn tại một vector x = x0, x1, x2 và y =

y0, y1, y2 sao cho:

2

0

2

0

**j

jj

i

ii ByDAx

với |xi| ai, |yj|

bj và i,j = 0,1,2. (8)

Việc tìm điểm va chạm sẽ phụ thuộc vào trục

cô lập V

ở thời điểm T là trục nào trong số

15 trục cô lập ứng cử viên. Ta xét 3 trƣờng

hợp sau.

V

là vector iA

:Nhân hai vế của (8) với iA

ta thu đƣợc:

xi = 2

0

**j

jiji BAyDA

=

Sign( DAi

* )*(R0+R1) +

2

0

*j

ijj cy

Đặt = Sign( DAi

* ) xi = *(R0+R1) +

2

0

*j

ijj cy . Thay giá trị các R0, R1 tại bảng 1:

xi = *(ai +

2

0

||*j

jij cb ) + 2

0

*j

ijj cy Nhân

cả hai vế với ta đƣợc.

(ai- *xi) +2

0

||*j

jij cb + 2

0

*j

ijj cy = 0

(ai- *xi)

+ )*)(**(||2

0

jij

j

jij ycSignbc = 0 (9)

Ta thấy: (ai- *xi) 0 và

)*)(*( jijj ycSignb 0

0*)(*

0*

jijj

i

ycSignb

xia

Nếu cij 0

.2,1,0*)(*

*

jbjcSigny

ax

ijj

ii

Nếu cij = 0 (ứng với trƣờng hợp cạnh va chạm

mặt, mặt va chạm mặt). Khi đó, nhân hai vế

của (8) với jB

ta đƣợc:

yj = -2

0

**k

kjkj cxDB

Mặt khác, vì |yj| bj nên ta có:

Do vậy, ta chỉ cần chọn một giá trị yj thuộc

đoạn trên.

V

là vector iB

:Tƣơng tự nhƣ trƣờng hợp

trên, ta tính đƣợc.

Nếu cji 0

.2,1,0*)(*

*

jacSignx

by

jjij

ii

Nếu cji = 0, nhân hai vế của (6) với iA

ta có:

Tƣơng tự nhƣ trên, ta có:

Khi đó, chọn xj thuộc đoạn sau làm điểm tiếp

xúc:

V

là vector ji BA

: Để dễ trình bày,

chúng ta sẽ làm minh hoạ cho một trƣờng

hợpV

= 00 BA

= 120210 AcAc

=

102201 BcBc

, các trƣờng hợp khác sẽ

đƣợc tính tƣơng tự.

Nhân hai vế (8) với 00 BA

ta đƣợc:

x2*c10 - x1*c20 = DBA

*)( 00 +

)(** 102201

2

0

BcBcByj

jj

x2*c10 - x1*c20 = DBA

*)( 00 + y1*c02 -

y2*c01 (10)

Chú ý rằng, theo hàng 7 trong bảng 1 thì:

||*||*||*||*

|*)(|||

012021102201

1000

cbcbcaca

RRDBAR


166

||*||*||*||

**)*)((

01202110220

100

cbcbcac

aDBASignR

Đặt )*)(( 00 DBASign

, ta có (10)

tƣơng đƣơng với :

x2*c10 - x1*c20 =

*(

||*||*||*||* 012021102201 cbcbcaca )

+ y1*c02 - y2*c01

|c20|*(a1+ *Sign(c20)*x1)+|c10|*(a2-

*Sign(c10)*x2)

+ |c01|*(b2- *Sign(c01)*y2)+

|c02|*(b1+ *Sign(c02)*y1) = 0 (11)

Nhận thấy:

Từ (11) suy ra:

Để tìm x0 và y0, nhân 2 vế của (6) với 0A

và

0B

:

00220110000

020210100000

****

****

yDBxcxcxc

ycycycDAx

Giải hệ phƣơng trình trên, cùng với các hệ số

y1, y2, x1, x2 ở trên

2201102021

010000

2

00

0

2021012201

100000

2

00

0

**)**

*(**

1

1

**)**

*(**

1

1

xcxcycy

cDAcDB

cy

ycycxcx

cDBcDA

cx

Đối với các trƣờng hợp V

= 10 BA

,

20 BA

, 01 BA

, 11 BA

, 21 BA

,

02 BA

, 12 BA

, 22 BA

cũng tính

toán tƣơng tự nhƣ trên để tìm điểm tiếp xúc.

Cuối cùng ta có bảng tổng hợp về toạ độ của

tiếp điểm trong mọi trƣờng hợp sau (bảng 2).

Nhƣ vậy, quá trình phát hiện va chạm đƣợc

thực hiện nhanh chóng, ở mức thứ nhất cho

phép phát hiện nhanh các va chạm. Việc phân

chia các mức phát hiện va chạm nhƣ trên là

rất hợp lý, dựa trên nhận xét là trong một hệ

thống đồ hoạ 3D có rất nhiều đối tƣợng thì

không phải lúc nào các đối tƣợng cũng va

chạm nhau, thậm chí là số lần va chạm có thể

rất thƣa.

Kỹ thuật phát hiện va chạm với các tƣợng

di chuyển

Giả sử hai đối tƣợng (mà ta coi nhƣ là các

hình hộp) C0 và C1 chuyển động với gia tốc

khác nhau. Ta xây dựng một lớp hình hộp

chứa các thông tin cần thiết về đối tƣợng nhƣ:

toạ độ tâm hình hộp, 3 vector chỉ hƣớng, độ

dài của 3 chiều hình hộp, gia tốc chuyển

động, vận tốc chuyển động, trọng lƣợng hình

hộp,…Những thông số này còn đƣợc gọi là

các thông số trạng thái của đối tƣợng. Khi đó

các đối tƣợng chuyển động với các thông số

riêng của nó. Giả sử ở thời điểm t0 ta đã có

các vector trạng thái của đối tƣợng, sang thời

điểm t1 > t0 vector trạng thái mới của đối

tƣợng có thể đƣợc tính toán bằng các phƣơng

pháp lấy tích phân số gần đúng. Có hai

phƣơng pháp tính tích phân số hay đƣợc dùng

đó là phƣơng pháp Euler và Runge–Kutta

Fourth 4. Phƣơng pháp Euler đơn giản, sai số

lớn và chỉ cho độ chính xác tốt khi t = t1 - t0

lớn, ngƣợc lại khi t bé thì phƣơng pháp

Runge–Kutta Fourth 4 lại cho độ chính xác

cao hơn. Sau đây chúng tôi sẽ trình bày

phƣơng pháp lấy tích phân số Runge–Kutta

Fourth 4, là phƣơng pháp mà đã đƣợc sử

dụng trong ứng dụng của chúng tôi.

x1 = - *Sign(c20)*a1

x2 = *Sign(c10)*a2

y1 = - *Sign(c02)*b1

y2 = *Sign(c01)*b2

a1+ *Sign(c20)*x1 0

a2- *Sign(c10)*x2 0

b2- *Sign(c01)*y2 0

b1+ *Sign(c02)*y1 0

a1+ *Sign(c20)*x1 = 0

a2- *Sign(c10)*x2 = 0

b2- *Sign(c01)*y2 = 0

b1+ *Sign(c02)*y1 = 0


167

Bảng 2. Toạ độ của tiếp điểm trong các trường hợp

Gọi Sn là vector trạng thái của đối tƣợng ở

thời điểm tn, để tính vector trạng thái Sn+1 ở

thời điểm tiếp theo tn+1 bằng phƣơng pháp

Runge–Kutta Fourth 4 nhƣ sau:

Đặt h = tn+1 - tn.

Gọi F(Sn, tn) là đạo hàm của Sn ở thời điểm tn

Tính A1 = F(Sn, tn)

Tính A2 = F(Sn + h*A1/2, tn + h/2)

Tính A3 = F(Sn + h*A2/2, tn + h/2)

Tính A4 = F(Sn + h*A3, tn+ h/2)

Khi đó:

)*2*2(*6

43211 AAAAh

SS nn

Nhƣ vậy, sau khi tính toán đƣợc vector trạng

thái mới cho đối tƣợng, chúng ta sẽ cập nhật

đƣợc vị trí và hƣớng ở thời điểm mới. Sau đó

sẽ làm lại thủ tục phát hiện va chạm cho các

đối tƣợng ở thời điểm mới này với các hộp

bao mới cập nhật.

ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN AN TOÀN

GIAO THÔNG.

An toàn giao thông là vấn cấp thiết của mỗi

quốc gia, đặc biệt trong điều kiện Việt Nam

với hệ thống giao thông còn chƣa hoàn thiện,

ý thức của ngƣời dân khi tham gia giao thông

còn yếu kém và bản thân vẫn chƣa có các hệ

thống giám sát và cảnh báo giao thông hiệu

quả. Thực tại ảo là một lĩnh vực nghiên cứu

mới trong công nghệ thông tin và đã tỏ ra

hiệu quả trên nhiều lĩnh vực. Trong đó, lĩnh

vực liên quan đến an toàn giao thông là một

ví dụ.

Viện CNTT đã và đang nghiên cứu về thực tại

ảo và các ứng dụng của nó. Việc ứng dụng

công nghệ thực tại ảo vào an toàn giao thông


168

là một trong những hƣớng nghiên cứu trọng

điểm. Một trong những phƣơng pháp hữu

hiệu để làm giảm thiểu tai nạn giao thông đó

là tuyên truyền, phổ biến và cảnh báo hậu quả

của tai nạn giao thông đến cho mỗi ngƣời để

nâng cao ý thức chấp hành luật lệ giao thông.

Do đó, việc nghiên cứu các kỹ thuật va chạm

trong các hệ thống thực tại ảo nhằm ứng dụng

vào mô phỏng các tình huống giao thông

thƣờng nhật để tuyên truyền, trợ giúp ngƣời

tham gia giao thông biết cách đi nhƣ thế nào

để an toàn nhất.

Tại Việt Nam, việc tuyên truyền về an toàn

giao thông đã đƣợc quan tâm thông qua các

chƣơng trình truyền hình: “Tôi yêu Việt

Nam”, “Dạy và học luật giao thông”… Tuy

nhiên, những chƣơng trình này có nhƣợc

điểm cố hữu đó là chúng đƣợc xây dựng bởi

những diễn viên thật cho nên nhiều khi ngƣời

xem thấy nó “không thật” bởi các lý do an

toàn khi đóng phim. Do vậy, hiệu quả tuyên

truyền không cao.

Sử dụng công nghệ thực tại ảo kết hợp với

các kết quả nghiên cứu va chạm ở trên, chúng

tôi xây dựng hệ thống “Giúp bạn đi an toàn

khi tham gia giao thông” để mô phỏng các

tính huống giao thông thƣờng xảy ra trong

thực tế. Mỗi tính huống sẽ dạy cho bạn biết

cách đi nhƣ thế nào để an toàn nhất khi bạn

gặp tình huống tƣơng tự

Hiện tại, chúng tôi đã xây dựng đƣợc một tình

huống đó là “Đỗ đúng phần đường quy định”,

một tình huống mà theo các báo cáo về tai

nạn giao thông là thƣờng xảy ra nhất.

Một số cảnh của tình huống này đƣợc demo

bên dƣới.

Hình 4. Các phương tiện giao thông Hình 5. Chiếc xe máy đỗ sai làn đường

Hình 6. Một chiếc xe tô không kịp phanh đã đâm

vào xe máy đỗ sai đường đó

Hình 7. Mở rộng mô phỏng với phương tiện ôtô

tham gia giao thông


169

KẾT LUẬN

Va chạm là vấn đề không thể thiếu trong bất

kỳ một hệ thống thực tại ảo nào. Do vậy, đã

có rất nhiều kết quả nghiên cứu về vấn đề này

và hầu nhƣ các nghiên cứu đó đều tập trung

vào các phƣơng pháp phát hiện gần đúng va

chạm dựa vào các hình bao. Bài báo này trình

bày một kỹ thuật phát hiện va chạm dựa trên

việc tính toán các hộp bao theo hƣớng

(Oriented Bounding Boxes -OBBs). Việc áp

dụng kỹ thuật phát hiện va chạm dựa vào các

hộp bao OBBs vào hệ thống “Giúp bạn đi an

toàn khi tham gia giao thông” cho thấy kỹ

thuật này đảm bảo các yêu cầu về tốc độ (tính

thời gian thực) và đặc biệt là độ chính xác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. David Eberly, “Dynamic Collision Detection

using Oriented Bounding Boxes”, Geometric

Tools, Inc, 1999.

2. Devid Eberly, “Dynamic Collision Detection

using Oriented Bounding Boxes”,

http://www.geometrictools.com ,1999

3. Eugene Laptev, “Collision Detection - Fastcar”,

Oxford Dynamics”, www.oxforddynamics.co.uk,

2002.

4. Diego Ruspini, Oussama Khatib, “A Framework

for Multi-Contact Multi-Body Dynamic Simulation

and Haptic Display”, Proceedings of the 2000

IEEE/RSj International Conference on Intelligent

Robots and Systems, 2000.

5. Nick Bobic,”Advanced Collision Detection

Techniques”, http://www.gamasutra.com, 2000.

6. Russell Smith, “Open Dynamics Engine”,

http://www.ode.org, 2006.

7. WANG Xiao-rong, WANG Meng, Li Chun-gui,

“Research on Collision Detection Algorithm Based

on AABB”, 2009 Fifth International Conference on

Natural Computation, pp 422-424, 2009.

8. Hu Songhua, Yu Lizhen, “Optimization of

Collision Detection Algorithm based on OBB”,

International Conference on Measuring

Technology and Mechatronics Automation,

pp853-855, 2010.

SUMMARY

THE COLLISION CALCULATION BASED ON OBBS TECHNIQUE APPLIED

FOR A VIRTUAL REALITY SYSTEM SIMULATED TRAFFIC

Do Nang Toan, Nong Minh Ngoc

*

Institute of Information Technology, Thai Nguyen University

Collision is an indispensable issue in any virtual reality (VR) system. Therefore, the research on

collision detection is a top target that the virtual reality system to pays attention. This paper

presents a collision detection technique based on the calculation of the oriented bounding box

(OBB) and the improvement of it for collision detection.

Its result has been applied to our system is "Helping you in safety traffic" - a virtual reality system

simulated traffic. It can be helps human been know how to safely in traffic..

Keywords: Collision Detection, OBBs, AABB, VR


Phản biện khoa học: TS. Vũ Vinh Quang – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN

* Tel: 0968 595888


170

Đặng Ngọc Trung và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 171 – 176

171

MỘT PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN VỊ TRÍ VÀ LỰC TƢƠNG TÁC

VỚI MÔI TRƢỜNG TRONG HỆ TELEOPERATION

Đặng Ngọc Trung*, Nguyễn Văn Trọng

Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Trong lĩnh vực điều khiển từ xa việc thực thi chính xác các tác vụ là điều cần thiết. Với mục đích

đó, bài báo này tập trung xem xét về điều khiển vị trí của hệ Teleoperation gồm hệ thống Master

(chủ động) và hệ thống Slave (bị động) – Hệ SMSS. Ở đây có sử dụng luật điều khiển PD kinh

điển kết hợp với điều khiển lực thụ động, đảm bảo đƣợc vị trí và lực tƣơng tác giữa robot Slave

với môi trƣờng đồng nhất với robot Master khi có kể đến độ trễ trên kênh truyền thông. Kết quả

bài báo thông qua sự mô phỏng hệ thống trên Matlab cho thấy tính ƣu việt của phƣơng pháp điều

khiển đƣợc đề xuất.

Từ khóa: Điều khiển hệ thống Teleoperation

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Teleoperation là một hệ thống thiết bị có sự

tƣơng tác ở khoảng cách khác nhau tƣơng tự

nhƣ một hệ thống “điều khiển từ xa” thƣờng

gặp trong học thuật và môi trƣờng kỹ thuật.

Trong các thiết bị thuộc hệ thống này, Robot

điều khiển từ xa (cố định hoặc di động) đƣợc

sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học kỹ

thuật và cuộc sống hàng ngày. Teleoperation

bao gồm một hệ thống chủ động, gọi là

“Master” và một hệ thống phụ thuộc gọi là

“Slave”. Ngƣời điều khiển sử dụng một hệ

thống Teleoperation để gửi các tín hiệu thông

tin và yêu cầu đến hệ “Slave” thông qua hệ

“Master”. Căn cứ vào kênh truyền thông tin,

hệ thống Teleoperation đƣợc gọi là hệ thống

kín hoặc hệ thống hở. Trong hệ hở, không có

phản hồi nào từ hệ “Slave” về hệ “Master”, và

hệ “Slave” đƣợc thúc đẩy làm việc nhờ những

tín hiệu đƣợc gửi từ “Master”[1]. Trong hệ

kín, ngoài tín hiệu đƣợc gửi từ “Master” đến

“Slave” thì còn có tín hiệu phản hồi ngƣợc từ

hệ “Slave” gửi về hệ “Master”, những tín hiệu

phản hồi có thể là về vị trí, vận tốc, gia tốc

của robot, lực tƣơng tác với môi trƣờng làm

việc và thậm chí là hình ảnh, âm thanh, nhiệt

độ… tại khu vực làm việc ở cả hai phía trong

hệ [2], [3].


Trong vài thập niên gần đây, hệ thống

Teleoperation đã đƣợc phát triển với nhiều

ứng dụng khác nhau nhƣ là đƣợc sử dụng ở

ngoài vũ trụ, dƣới đáy biển, trong các thiết bị

hạt nhân, trong hoạt động phẫu thuật, trong

điều khiển lái xe từ xa, trong cứu hộ… Các

ứng dụng của hệ thống Teleoperation và các

nghiên cứu về hệ thống này vẫn đang đƣợc

các nhà khoa học theo đuổi.

Bài báo này đề xuất một phƣơng pháp điều

khiển song phƣơng mới cho hệ Teleoperation

SMSS với một robot Master và một robot

Slave. Trong thuật giải này, chúng tôi đề xuất

kết hợp điều khiển PD kinh điển với điều

khiển lực thụ động. Việc sử dụng phƣơng

pháp Lyapunov đã chỉ ra sự ổn định toàn cục

của hệ thống điều khiển đã đề xuất. Kết quả

nhận đƣợc của phƣơng pháp đã cải tiến đƣợc

tính đồng nhất về vị trí và lực tƣơng tác ở cả

hai phía của hệ thống Teleoeration. Kết quả

mô phỏng đã cho thấy tính hiệu quả của

phƣơng pháp đề xuất này.

Hình 1. Hệ thống Teleoperation


172

ĐỘNG LỰC HỌC CHO HỆ SMSS

Giới thiệu

Xét một cặp của hệ thống robot của hệ thống

SMSS đƣợc liên kết thông qua đƣờng liên lạc

với thời gian trễ biến thiên. Cấu hình của hệ

thống này đƣợc thể hiện trong hình dƣới.

Hình 2. Hệ thống điều khiển từ xa một robot

Master một robot Slave (SMSS)

Giả sử bỏ qua tác dụng của ma sát, các nhiễu

khác và trọng lực, phƣơng trình động lực học

của robot Master và robot Slave với n bậc tự

do đƣợc mô tả nhƣ sau [4],[6]:

( ) ( , )

( ) ( , )

T

m m m m m m m m m op

T

s s s s s s s s s e

M q q C q q q J F

M q q C q q q J F

(2.1)

Trong đó: m, s biểu thị chỉ số robot Master

và Slave tƣơng ứng.

Xét hệ số cho biết tọa độ tay máy iq , với i =

m, s, hệ tọa độ đề các có quan hệ với hệ tọa

độ này theo:

))(( tqhz iii

Trong đó: ih là hàm chuyển tọa độ từ không

gian khớp tới không gian làm việc.

iz là vị trí làm việc cuối của robot trong

không gian làm việc.

Đạo hàm biểu thức trên thu đƣợc ma trận

Jacobi nhƣ sau: iiii qqJz )(

Động lực học của hệ Teleoperation trong

miền không gian làm việc

Ta giả sử 2 robot Master và Slave trong hệ

thống SMSS có kết cấu giống nhau.

Áp dụng định nghĩa hàm Lagrange ta có:

L = K –

Từ đó đƣa ra đƣợc phƣơng trình động lực học

của robot Master đƣợc viết lại dƣới dạng sử

dụng hàm Lagrange nhƣ sau:

( ) ( , ) T

m m mM q q C q q q J F

Tƣơng tự tính toán cho Robot Slave

( ) ( , ) T

s s sM q q C q q q J F

Giả thiết 2.3.1 Jm và Js là khả đảo và không

kỳ dị ở tất các thời điểm hoạt động.

Ta có z là vị trí khâu cuối, đạo hàm z theo

thời gian ta có mối quan hệ giữa vận tốc trong

không gian làm việc với vận tốc góc :

( ) ( ) ( )kz t J q q t k = m, s (2.2)

Đạo hàm tiếp theo thời gian ta có :

k kz(t)= J(q )q(t)+J(q )q(t) k = m, s (2.3)

Với z là vecto gia tốc khâu cuối. Thay (2.2),

(2.3) vào (2.1) chúng ta có thể nhận đƣợc

hệ động lực học trong không gian làm việc

nhƣ sau: '

'

( ) ( , )

( ) ( , )

m m m m m m m m op

s s s s s s s s e

M q z C q q z F

M q z C q q z F

(2.4)

Trong đó : 1T

k k k kM J M J

1 1( )T

m k k k k k kC J C M J J J

' T

k k kJ (k = m, s)

Giả thiết 2.3.2 Lực tác động của ngƣời Fop và

lực môi trƣờng Fe là bị giới hạn

Giả thiết 2.3.3 Ngƣời tác động và môi trƣờng

có thể đƣợc mô hình nhƣ những hệ thống thụ

động tƣơng ứng.

Với giả thiết này ngƣời tác động đƣợc mô tả

nhƣ sau:

( ) ( ) 0

t

T

op m

o

F z d

và môi trƣờng từ xa đƣợc mô tả nhƣ sau:

( ) ( ) 0

t

T

e s

o

F z d

Trong đó ,m sz z là các vận tốc của Robot

Master và Robot Slave.

Độ trễ trên kênh truyền thông

Đặt smiRRTi ,,: là thời gian phụ

thuộc thời gian trễ trên kênh truyền thông đi

(i=m) và về (i=s) tƣơng ứng. Mô hình độ trễ

đƣợc đƣa ra trong hình dƣới, ( )u t là đầu vào,

( ( ))y t T t là đâu ra trễ, ( )t là sai số điều

chỉnh của hệ thống.


173

Hình 3. Mô hình thời gian trễ

Nếu vị trí và vận tốc của Master và Slave

truyền tới nhau với độ trễ / (.)m sT , các tín

hiệu trễ đƣợc biểu diễn nhƣ sau:

)())(()(ˆ));(()(ˆ tTtTtztztTtztz mmmmmmm

)())(()(ˆ));(()(ˆ tTtTtztztTtztz sssssss

Trong đó: )(tTm và )(tTs đƣợc giả thiết là

thời gian trễ biến thiên.

THIẾT KẾ ĐIỀU KHIỂN CHO HỆ SMSS

Mục tiêu điều khiển

Ta sẽ thiết kế m và s để đạt đƣợc sự đồng

bộ trong không gian làm việc cho hệ

teleoperation với cấu hình robot Master, Slave

khác nhau và có độ trễ trên kênh truyền thông.

Ta xác định sai lệch vị trí của khâu chấp hành

cuối nhƣ sau:

( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

m s s m

s m m s

e t z t T z t

e t z t T z t (3.1)

Trong đó: Tm và Ts là thời gian trễ

zm , zs là vị trí của khâu chấp hành cuối.

Thiết kế điều khiển

Từ 2.4 ta có thể đề xuất luật điều khiển kết

hợp phƣơng pháp PD & điều khiển lực thụ

động nhƣ sau :

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1 ) ( )

( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (1 )

( )

m D s m P s m op

e

s D m s P m s env

op

t K z t z t K z t z t C F t

CF t

t K z t z t K z t z t C F

CF t

(3.2)

KD và KP Rmxn

là các ma trận hệ số điều

khiển vị trí.

C Rmxn

là ma trận hệ số điều khiển lực.

Phân tích tính ổn định

Chứng minh: Tính ổn định của hệ thống

bằng phƣơng pháp ISS - Lyapunov:

Căn cứ trên phƣơng trình động lực học của

hệ thống ta chọn một hàm xác định dƣơng

nhƣ sau :

0

2 ( ) ( )t

T T T

m m m m m p m op mV z M z z K z C F z d

với , ,m PM K C là các ma trận xác định

dƣơng. Theo giả thiết môi trƣờng và tay

máy là thụ động, do đó Vm là hàm xác định

dƣơng

Lấy đạo hàm của Vm với các điều kiện cho

phép sau đó biến đổi ta đƣợc:

2 2 2

2 2 2

2 ( ) ( ) 2 ( ) ( )

2 ( ) ( ) 2

T T T T

m m m m m m m P m op m

T T T T

m m m m op m m m m m P m op m

T T

m m D s m m P s m

T T

m op e m m m

T

m m m

V z M z z Mz z K z CF z

V z C z F z M z z K z CF z

V z K z t z t z K z t z t

z C F t F t z C z

z M z

2 2

2 ( ) 2 ( ) 2 ( )

2 ( ) 2 2

2 ( ) ( ) 2 ( ) ( )

( ) 0

T T

m P m op m

T T T

m m D s m D m m P s

T T T

m e m m m m m m

T T

m m D m m m D s P s

e m m

z K z CF z

V z K z t z K z t z K z t

z C F t z z z z

V z K z t z K z t K z t

C F t z

Do vậy quỹ đạo chuyển động robot Master

là ổn định cục bộ. Tƣơng tự chứng minh với

robot Slave ta cũng dẫn đến đc sự ổn định

về quỹ đạo chuyển động.

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Kết quả mô phỏng với thời gian trễ trên kênh

truyền thông. Giả thiết hai robot Master và

Slave sử dụng trong quá trình mô phỏng có

cấu hình giống nhau. Các kết quả mô phỏng

nhận đƣợc bằng việc sử dụng phần mềm

Matlab Simulink.

+ Trƣờng hợp 1 : Khi robot Slave không va

chạm với môi trường

+ Trƣờng hợp 2 : Khi robot Slave va chạm

với môi trường

Nhận xét: Trong nghiên cứu này, các tác giả

đã đƣa ra một phƣơng pháp điều khiển mới và

đã đạt đƣợc các mục tiêu điều khiển đƣa ra ở

phần trên.. Tuy nhiên trong các hƣớng nghiên

cứu tiếp theo chúng ta cần quan tâm với thời

gian trễ lớn và áp dụng mở rộng cho các robot

có kích thƣớc không đồng nhất.


174

Hình 4. Sơ đồ khối điều khiển hệ thống SMSS

Hình 5. Khối Master

Hình 6. Khối Slave


175

Hình 7. Khối Human Hình 8. Khối Delay

Hình 9. Vị trí của robot Master và slave khi có trễ Hình 10. Lực tác động của người và lực tương tác

của môi trường

Hình 11. Vị trí của robot Master và slave khi có trễ Hình 12. Lực tác động của người và lực tương tác

của môi trường


1. L. Basanez, J. Rosell, L. Palomo, Emmanuel

Nuno and H. Portilla: A Framework for Robotized

Teleoperated Tasks.

2. R.J Anderson and M.W Spong: Bilateral

control of Teleoperators with Time Delay. IEEE

Trans on Automatic Control, Vol.43, Issue 5,

p.494-501,1989.

3. Nam D. D. and T. Namerikawa: Impedance

Control for Force – Reflecting Teleoperation with

Varying Damping under Communication Delays.

Proc. of the 1st IFToMM International Symposium

on Robotics and Mechatrocnics (ISRM), Hanoi,

Vietnam, September 21st-23

rd, 2009.

4. Nguyễn Văn Khang (2007), Động lực học hệ

nhiều vật (Dynamics of Multibody Systems),Nxb

Khoa học Kỹ thuật.

0 10 20 30 40 50 60

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

t (s)

Zy

(m)

Master

Slave

0 10 20 30 40 50 60-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

t (s)

Fy (N

)

Master

Slave

0 10 20 30 40 50 60

-0.1

-0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

t (s)

Zy (m

)

Master

Slave

Va cham

0 10 20 30 40 50 60-15

-10

-5

0

5

10

15

t (s)

Fy (N

)

Master

Slave

Va cham


176

SUMMARY

A CONTROL METHOD FOR LOCATION AND HUMAN INTERACTION

WITH THE ENVIRONMENT IN THE TELEOPERATION

Dang Ngoc Trung*, Nguyen Van Trong

College of Technology - TNU

In the field of remote control, the task of the correct execution is essential. For that purpose, this

paper focuses on the position control of the Teleoperation system including Master (active) and

Slave system (passive) - SMSS system. This system applied the combination between classical PD

control law and Scattering parameters to ensure the position and interactive force between the Slave

robot and homogeneous medium with the Master robot regarding to the delay of communication. The

illustrative results in Matlab shows the preeminent of control method suggested.

Keywords: Teleoperation control systems, robot control, SMSS robot systems, bilateral robot

control, passive control


Phản biện khoa học: PGS.TS Lại Khắc Lãi – Đại học Thái Nguyên


Phạm Xuân Nghĩa và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 177 – 181

177

- LDPC

Phạm Xuân Nghĩa

1, Nguyễn Anh Tuấn

2*, Nguyễn Đức Đài

1 1Học viện Kỹ thuật quân sự

2Trường Đại học Công nghệ thông tin và truyền thông – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC-Low

Density Parity Check)

-

1,2 dB trên kênh pha-đinh.

Từ khóa: Mã LDPC, ma trận kiểm tra tương đương, giải mã BPA, kênh Gauss, kênh fadinh

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC-Low

Density Parity Check)

, tuy nhi

.

có rất nhiều công trình nghiên cứu nhằm cải

thiện hiệu quả bộ giải mã này, trong đó cải

tiến nâng cao chất lƣợng giải mã vẫn là nội

dung đang tiếp tục đƣợc nghiên cứu.

H. Mặt khác,

. T

.

CÁC THUẬT TOÁN GIẢI MÃ BPA, BPA-

EH VÀ Ý TƢỞNG NGHIÊN CỨU

Thuật toán giải mã BPA

Xét mã LDPC ( , )n k với tỷ lệ mã

/R k n ( m n k là số lƣợng các bit kiểm

tra). Các bit tin 1 2, ,... ku u u u đƣợc mã hóa

thành từ mã 1 2, ,... ny y y y sau đó đƣợc

điều chế và truyền trên kênh. Đầu vào bộ giải

mã BPA là tỷ lệ ƣớc lƣợng theo hàm log (Log

Likelihood Ratio – LLR) [2,3]:


Pr( 0 | )( ) log

Pr( 1| )

ii

i

y rL y

y r

(1)

Ở đây r là tập các symbol nhận từ kênh và

xác suất điều kiện Pr( 0 | )iy r . Thuật toán

BPA [2,3] là thuật toán giải mã lặp có hai

công đoạn chính:

1. Cập nhật bản tin cho tất cả các nút kiểm tra

và gửi bản tin rji(b) từ nút kiểm tra tới các nút

bít nối với nó.

2. Cập nhật bản tin cho tất cả các nút bít và

gửi bản tin qji(b) từ các nút bit tới nút các

kiểm tra nối với nó.

Đầu ra của bộ giải mã là giá trị LLR của các

bít mã đƣợc sử dụng để quyết định thành từ

mã thăm dò ^ ^ ^ ^

1 2, ,..., ny y y y . Khi hội chứng

s thỏa mãn điều kiện:

^

. [0,0,...,0]Ts y H (2)

Thì dừng lặp đƣa ra từ mã hợp lệ ^

y . Nếu

điều kiện (2) không thỏa mãn thì quá trình

đƣợc thực hiện lại cho đến khi đạt số lần lặp

cực đại axm và đƣa ra từ mã.

-EH

Nhƣ ta đã biết thuật toán BPA-EH là thuật

toán sử dụng các ma trận kiểm tra tƣơng

đƣơng [1]. Từ lý thuyết của mã tuyến tính, ta

thấ y


178

(2). Đây là một hệ

phƣơng trình tuyến tính nên việc thay thế một

hàng bằng việc cộng các hàng bất kỳ với nhau

đểeH

ỉ xét trƣờng hợ eH

ế h(a) của ma trận H bằng

cách cộng modulo 2 hàng h(b) và h(c). Việc

lựa chọn các hàng h(a), h(b), h(c) đƣợ

ụ thể trong [1].

[1] vẫn còn

các hạn chế

-

, việ

.

CÁC ĐỀ XUẤT MỚI ĐỐI VỚI PHƢƠNG

PHÁP GIẢI MÃ BPA-EH

- –

ố

- –

^ ^ ^ ^

1 2, ,...,i nY y y y

hần kết quả mô

phỏng, đánh giá.

, trong [1] thực hiện

thuật toán BPA-EH bằng việc sử dụng các ma

trậ eH , các ma trậ

ợc tạo ra bằng việc thay thế

ểm tra kém tin cậy).

Điều này dẫn đến khối lƣợ

ớn. Ở ề xuấ

nhƣ sau: Ngoài việc thay thế hàng có độ tin

cậ ậ , chúng ta cũng có

thể thay thế một số ại bằ

toàn “0” điều này sẽ làm giảm khối lƣợ

đáng kể

, một nút bit

đƣợc nối tới nhiều nút kiểm tra, nên khi ta bỏ

bớt một số nút kiểm tra vẫn đảm bảo là nút bit

tin cậy dựa vào các bản tin từ nút kiể

.

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG, ĐÁNH GIÁ

Sơ đồ mô phỏng hệ thống

Nguồn tin Mã LDPCĐiều chế

BPSK

Kênh truyền

Giải điều chế

BPSKGiải mã LDPC

So sánh

BPSKmods y

ŷŝ

BER

Hình 1. Sơ đồ mô phỏng hệ thống

Trong sơ đồ

[4]. Thuật toán giải mã dựa


179

trên thuật toán BPA-EH cải tiến. Theo lý

thuyết mã tuyến tính, thì từ ma trận H gốc có

thể tạo ra các ma trận He bằng việc thay thế 1

hàng h(a) bằng tổng module 2 hàng h(b) và

h(c):

ow( ) ow( ) ow( ),|e r a r b r c a b cH H

(3)

Việc lựa chọn các hàng h(a), h(b), h(c) đƣợc

chọn trên việc xét giá trị syndrome mềm [1]:

( ) ( ( ))min | ( |i i

i j j

j V j V

L s sign L y L y

(4) min1,2... 1,2...

| ( ) | min | ( ) | min | ( ) |i ji m j n

L s L s L y

(5)

Ở đây smin là nút có giá trị tuyệt đối của

syndrome là nhỏ nhất trong lần giải mã đầu

tiên. Nhƣ ta đã biết nút kiểm tra có syndrome

nhỏ nhất sẽ kết nối với nút tin có độ tin cậy

thấp nhất, nên ta chọn a là hàng ứng với

L(smin) có giá trị nhỏ nhất mang dấu dƣơng

(việc lựa chọn dấu dƣơng đảm bảo chắc chắn

syndrome này bị lỗi), hàng b ứng với L(smax)

có giá trị lớn nhất mang dấu âm, còn hàng c

ứng với L(si) có giá trị tăng dần với

a b c .

Ngoài việc thay thế hàng n

0”) ngẫu nhiên một số

hàng trừ những hàng có độ tin cậy kém đã

thay và hàng có độ tin cậy lớn nhất.

Kết quả mô phỏng

-

-

AWGN.

2

-

H60x120 H120x240.

h , đối với bộ mã C1

H60x120, khi thực hiện thuậ

BPA-EH cải tiế - - -

He -

-

nhau việ

Pe=10-4

, nhƣng nếu tăng số hàng bị

-

-EH.

Hình 2.

, BPA-EH, BPA-EH cải tiế

60x120 trên kênh AWGN

Hình 3.


120x240 trên kênh AWGN

Trên h , k

He

. Vì vậy, việc sử dụng ma

trận H tƣơng đƣơng kết hợp xóa một số

ảm sự phức tạp trong quá

trình tính toán cỡ (10%) đối với bộ

H60x120 và 20 % đối với bộ

H120x240

-

1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.510

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Eb/No

BE

R

Danh gia do thi BER cua ma LDPC bat quy tac

BPA

BPA-EH

BPA-EH erase 12 rows




180

.

-

-

pha – đinh:

Dựa vào kết quả mô phỏng trên kênh AWGN,

ta tiến hành thực hiện thuật toán BPA-EH cải

tiến trên kênh pha – đinh với bộ mã C1 đã xóa

6 hàng và bộ mã C2

h

Eb/N0

H60x120 -

- –

-

10%). Khi Eb/N0

˃

–

-

-

Pe=10-5

.

Hình 4.


60x120 trên kênh pha – đinh

1 2

H(120x240 b/N0

- -

Pe=10-4

b/N0 ˃

-

-

-

Pe=10-5

.

Hình 5.


n H120x240 trên kênh pha - đinh

KẾT LUẬN

ả ẳ

-

-

-

–

e = 10-4

-

-

t .

-

-

-

H.


1. Nguyen Tung Hung, “A new decoding

algorithm based on equivalent parity check matrix

for LDPC codes,” REV Journall on Electronics

and Communications, Vol.3, No. 1-2, Jannuary –

June, 2013

2. R,Gallager, “Low-density parity-check codes,”

IRE Trans, Information Theory, pp. 21-28.

January 1962.

3. William E. Ryan, “An introduction to LDPC

codes,” Department of Electrical and Computer

Engineering, the University of Arizona, August

19,2003.

4. Thomas J. Richardson, M. Amin Shokrollahi,

Member, IEEE, and Rudiger L.Urbanker “Design

of capacity-Approaching irregular low-density

parity-check codes,”IEEE Transactions on

Information Theory, Vol. 47,No. 2, February 2001.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010

-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Eb/No

BE

R


BPA

BPA-EH cai tien

BPA-EH

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1010

-8

10-7

10-6

10-5

10-4

10-3

10-2

10-1

100

Eb/No

BE

R


BPA

BPA-EH cai tien

BPA-EH

Trần Ngọc Bích và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 171 – 176

181

SUMMARY

RESEARCH, QUALITY ASSESSMENT OF IMPROVED

BPA-EH ALGORITHM FOR LDPC CODES

Pham Xuan Nghia1, Nguyen Anh Tuan

2*, Nguyen Duc Dai

1

1Le Quy Don Technical University, 2College of Information and Communication Technology - TNU

This paper presents the decoding method for LDPC code based on Equivalent parity check matrix.

This method did not allow significant reduction in decoding time compared with BPA decoding

techniques, but also improve LDPC decoding perfomance. Simulation results show that the new

LDPC decoding algorithm can improve LDPC decoding perfomance compared with traditional

BPA approximately 0.75 dB on Gaussian channels and 1.2 dB on fadinh channels.

Keywords: LDPC code, Equivalent parity check matrix, BPA decoding, Gaussian channels,

fadinh channels.


Phản biện khoa học: TS. Phùng Trung Nghĩa – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông- ĐHTN



182


183

NÂNG CAO HIỆU QUẢ DẠY HỌC MÔN TOÁN Ở CÁC LỚP CUỐI CẤP TIỂU HỌC TRÊN CƠ SỞ VẬN DỤNG LÝ THUYẾT KIẾN TẠO

Trần Ngọc Bích*, Trần Thị Ngọc Anh, Ngô Thị Duyên,

Đinh Thị Hƣơng, Phạm Thị Nhung, Lại Thị Thu Thủy

Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Vận dụng lý thuyết kiến tạo trong dạy học nói chung, dạy học môn Toán nói riêng sẽ góp phần

phát triển năng lực ngƣời học, nâng cao hiệu quả dạy học. Qua các hoạt động dạy học, học sinh tự

kiến tạo kiến thức dƣới sự điều khiển, định hƣớng của GV. Đặc biệt, đối với các lớp cuối cấp tiểu

học (lớp 4, lớp 5) thì việc rèn luyện cho học sinh năng lực sáng tạo, năng lực hợp tác, khả năng tự

học … là cần thiết. Do đó, chúng tôi đề xuất một số biện pháp góp phần nâng cao hiệu quả dạy

học môn Toán ở các lớp cuối cấp tiểu học trên cơ sở vận dụng lý thuyết kiến tạo.

Từ khóa: toán tiểu học, Giáo dục tiểu học, dạy học môn Toán, kiến tạo, dạy học kiến tạo.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Toán học là môn học không chỉ trang bị cho

HS kiến thức toán học mà còn góp phần hình

thành ở học sinh (HS) năng lực tƣ duy,

phƣơng pháp làm việc khoa học. Thực tế hoạt

động dạy học (DH) môn Toán hiện nay đƣợc

quy về hoạt động định hƣớng, tổ chức, giúp

đỡ, điều khiển các hoạt động học tập của HS.

Một trong những yếu tố quan trọng dẫn tới

thành công trong quá trình này là ngƣời dạy

phải biết tổ chức cho ngƣời học KT tri thức.

Do đó, vận dụng lý thuyết kiến tạo (KT) trong

DH môn Toán ở tiểu học sẽ góp phần nâng

cao hiệu quả DH, phát huy đƣợc tính tích cực

học tập của HS.

NỘI DUNG

Đôi nét về dạy học kiến tạo

DH KT là DH tổ chức cho HS KT tri thức. Tƣ

tƣởng nền tảng của lý thuyết KT là đặt vai trò

của chủ thể nhận thức lên vị trí hàng đầu của

quá trình nhận thức. Xuất phát từ bản chất của

KT trong nhận thức, nhiều nhà nghiên cứu đã

phân chia KT thành hai lại: KT cơ bản và KT

xã hội.

Học tập theo lý thuyết KT có những ƣu điểm

sau: Tri thức đƣợc KT một cách tích cực bởi

chủ thể nhận thức, không phải tiếp thu một

cách thụ động từ bên ngoài hay bản thân HS


là ngƣời tích cực chủ động KT ra tri thức.

Nhận thức là một quá trình thích nghi và tổ

chức lại thế giới quan của chính mỗi ngƣời, vì

vậy, học tập theo lý thuyết KT sẽ giúp chủ thể

nhận thức khám phá ra một thế giới mới chƣa

biết tới hoặc chƣa biết đầy đủ [3].

Thực tiễn vận dụng lý thuyết KT trong DH

ở trƣờng tiểu học hiện nay

Chúng tôi đã tiến hành khảo sát 110 giáo viên

(GV) ở một số trƣờng tiểu học của tỉnh Nam

Định, Thái Bình, Thái Nguyên về việc vận

dụng lý thuyết KT trong DH. Kết quả khảo

sát cho thấy 100% GV đều nhận thức đƣợc

vai trò của DH theo thuyết KT nhằm phát huy

đƣợc tính tích cực, chủ động, sáng tạo của

HS, góp phần nâng cao hiệu quả DH môn

Toán. 100% GV đều vận dụng lý thuyết KT

trong dạy học, trong đó 30% GV sử dụng

phƣơng pháp này thƣờng xuyên trong DH,

còn lại 70% GV có vận dụng nhƣng không

thƣờng xuyên. Tuy nhiên, GV còn nhiều lúng

túng vì chƣa có đƣợc những biện pháp cụ thể

vận dụng trong thực tiễn DH.

Một số biện pháp nâng cao hiệu quả DH

môn Toán các lớp cuối cấp tiểu học trên cơ

sở vận dụng lý thuyết KT

Trên cơ sở nghiên cứu lý luận về dạy học KT,

nội dung chƣơng trình môn Toán các lớp cuối

cấp nói riêng, thực tiễn DH môn Toán ở

trƣờng tiểu học hiện nay … chúng tôi đề xuất


184

một số biện pháp nâng cao hiệu quả DH môn

Toán ở lớp 4, lớp 5 trên cơ sở vận dụng lý

thuyết KT.

Biện pháp 1: DH khái niệm theo hướng tổ

chức các hoạt động KT

Mục đích của biện pháp

Biện pháp đƣợc xây dựng nhằm: Giúp HS

lĩnh hội kiến thức một cách chủ động, đƣợc

học theo đúng nhịp độ của bản thân; Góp

phần bồi dƣỡng năng lực dự đoán, khái quát

hóa, phát hiện vấn đề … cho HS.

Cách tiến hành biện pháp

Bƣớc 1: Tiếp cận vấn đề

GV lựa chọn các vấn đề toán học, yêu cầu HS

hoạt động trên các đối tƣợng đƣợc lựa chọn.

Các vấn đề toán học gắn với nội dung của bài,

đồng thời, hƣớng dẫn HS lựa chọn các đối

tƣợng và hoạt động trên các đối tƣợng đƣợc

lựa chọn.

Bƣớc 2: Hình thành khái niệm

Tổ chức cho HS hoạt động trên các đối tƣợng

để làm bộc lộ rõ các đặc điểm cơ bản của khái

niệm cần hình thành. Từ đó giúp HS dự đoán

về khái niệm.

Bƣớc 3: Hoàn thiện và củng cố khái niệm

Tổ chức cho HS hoàn thiện và củng cố sử

dụng khái niệm thông qua hệ thống bài tập

hoặc các trò chơi toán học. Ở bƣớc này, GV

nên toát yếu lại khái niệm để giúp HS hiểu

đúng, hình thành đúng, chính xác khái niệm.

Những lưu ý khi thực hiện biện pháp

GV phải tổ chức các hoạt động KT phải phù

hợp với trình độ, đặc điểm nhận thức của HS.

Trong bƣớc tiếp cận vấn đề hay hình thành

khái niệm, GV nên tổ chức cho HS thảo luận

nhóm để tăng hiệu quả trong quá trình hình

thành kiến thức.

Ví dụ minh họa: Dạy bài “Giây. Thế kỉ”[1]

theo hướng tổ chức các hoạt động KT

Bƣớc 1: Tiếp cận vấn đề

HS hoàn thành phiếu học tập.

Bƣớc 2: Hình thành khái niệm

GV yêu cầu HS quan sát mặt đồng hồ và

hƣớng dẫn:

Ngoài kim giờ, kim phút ta còn thấy kim giây.

Khoảng thời gian kim giây đi từ một vạch đến

vạch liền sau nó trên mặt đồng hồ là một giây.

Khi kim giây chạy đƣợc một vòng trên mặt

đồng hồ qua 60 vạch thì kim phút chạy đƣợc

1 phút.

GV giúp HS nhận xét: Giây là một đơn vị đo

thời gian. 1 phút = 60 giây.

GV giới thiệu cho HS: 1 thế kỉ = 100 năm và

xác định các thế kỉ.

PHIẾU HỌC TẬP

Bài 1. Đồng hổ chỉ mấy giờ?

Hình A Hình B Hình C Hình A đồng hồ chỉ ……………………

Hình B đồng hồ chỉ ……………………

Hình C đồng hồ chỉ ……………………

Bài 2. Điển số thích hợp vào chỗ chấm

1 ngày = …. giờ 1 giờ = …. phút


185

Sau đó, GV tổ chức cho HS hoạt động cặp

đôi: Một HS nêu năm và hỏi năm đó thuộc thế

kỉ thứ bao nhiêu ? Chẳng hạn, một HS hỏi:

Năm 1906 thuộc thế kỉ thứ bao nhiêu? HS

còn lại phải trả lời: Năm 1906 thuộc thế kỉ

XX. Sau đó, hai HS đổi vai trò cho nhau.

Bƣớc 3: Hoàn thiện và củng cố khái niệm

Để hoàn thiện và củng cố khái niệm thì GV tổ

chức cho HS hoạt động cá nhân làm bài tập

trong sách giáo khoa và sau đó gọi một vài

HS thực hiện trên bảng.

GV cho HS liên hệ thực tiễn cuộc sống:

- Yêu cầu HS kể tên các hoạt động trong thực

tiễn có sử dụng đơn vị đo thời gian là giây.

- HS năm sinh của mình và xác định xem năm

đó thuộc thế kỉ nào?

Biện pháp 2: DH quy tắc, phương pháp trên

cơ sở vận dụng lý thuyết KT


Biện pháp đƣợc xây dựng nhằm mục đích:

Giúp HS hình thành đƣợc các quy tắc,

phƣơng pháp trong toán học; Giúp HS biết

vận dụng quy tắc, phƣơng pháp vào giải bài

tập; Rèn luyện khả năng tƣ duy, năng lực suy

luận, phán đoán, … cho HS; Giúp HS nắm

đƣợc bản chất của kiến thức, tạo niềm tin

vững chắc cho HS về tri thức mới.

Cách tiến hành biện pháp

Bƣớc 1: Hình thành quy tắc, phƣơng pháp

GV lựa chọn tình huống toán học, yêu cầu HS

lựa chọn đối tƣợng và hoạt động trên các đối

tƣợng đƣợc lựa chọn nhằm giúp HS củng cố

kiến thức cũ và hình thành kiến thức mới.

GV tổ chức cho HS hoạt động trên các đối

tƣợng đã lựa chọn để giúp HS nắm rõ đƣợc

các đặc điểm của đối tƣợng, tạo cơ sở cho

việc hình thành quy tắc và phƣơng pháp mới.

Từ đó, HS hoạt động, xem xét và phát hiện ra

các đặc điểm của quy tắc cần hình thành và

đƣa ra dự đoán về quy tắc, phƣơng pháp.

Bƣớc 2: Thực hành sử dụng quy tắc, phƣơng pháp

GV có thể thiết kế các phiếu học tập để HS

làm việc cá nhân hoặc thảo luận nhóm nhỏ để

thực hành sử dụng quy tắc, phƣơng pháp. HS

trình bày kết quả hoạt động của bản thân với

nhóm và cùng với nhóm thống nhất kết quả

hoạt động. Các nhóm báo cáo kết quả hoạt

động của mình trƣớc lớp và đƣa ra ví dụ để

chứng minh cho hoạt động của nhóm.

Bƣớc 3: Củng cố quy tắc, phƣơng pháp

GV thiết kế các hoạt động củng cố quy tắc,

phƣơng pháp giúp HS nắm chắc hơn kiến

thức vừa hình thành. GV có thể thiết kế các

phiếu học tập với các bài tập trắc nghiệm

khách quan vận dụng quy tắc, phƣơng pháp

để kiểm tra mức độ vận dụng quy tắc, phƣơng

pháp và sự linh hoạt trong quá trình vận dụng

của HS. Ngoài ra, GV tổ chức cho HS hoạt

động vận dụng quy tắc, phƣơng pháp vào giải

quyết các vấn đề thực tiễn.

Những lưu ý khi thực hiện biện pháp

- Quá trình KT tri thức phải phù hợp với trình

độ nhận thức và khả năng tƣ duy của HS.

- GV cần tổ chức các hoạt động cho HS tự KT

tri thức mới về các quy tắc và các phƣơng

pháp đã hình thành.

Ví dụ minh họa: Dạy bài “Diện tích hình tam

giác”[2] trên cơ sở vận dụng lý thuyết KT.

Bƣớc 1: Hình thành quy tắc, phƣơng pháp

GV tổ chức cho HS hoạt động nhƣ sau: Cho

hai hình tam giác bằng nhau, GV yêu cầu HS

cắt ghép hai hình tam giác đó thành hình chữ

nhật. HS thực hành cắt ghép theo hình vẽ.

1 2

Đƣờng cắt

1 2

A D

B C

E

H


186

GV giúp HS hình thành công thức tính diện

tích hình tam giác qua hoạt động cắt ghép

hình. Dựa vào kiến thức đã có, HS biết đƣợc

công thức diện tích của hình chữ nhật ABCD

là BC × AB = BC × EH. Từ đó, HS đƣa ra dự

đoán của mình về công thức tính diện tích của

hình tam giác. HS thảo luận nhóm và thống

nhất dự đoán, đƣa ra ví dụ kiểm chứng để trình

bày trƣớc lớp. Các nhóm tranh luận và thống

nhất quy tắc. GV chốt lại quy tắc và công thức

tính diện tích hình tam giác.

Bƣớc 2: Thực hành sử dụng quy tắc, phƣơng pháp

GV tổ chức cho HS thực hành sử dụng quy

tắc, phƣơng pháp vào giải các bài tập trong

sách giáo khoa dƣới dạng hoạt động cá nhân

hoặc hoạt động nhóm. GV cũng có thể đƣa ra

các mô hình của hình tam giác yêu cầu HS đo

độ dài cạnh đáy, đƣờng cao và tính diện tích.

Bƣớc 3: Củng cố quy tắc, phƣơng pháp

GV tổ chức hoàn thiện và củng cố quy tắc cho

HS thông qua bài tập khắc sâu kiến thức cho

HS. Chẳng hạn: “Cho hình bình tam giác

ABC, có chiều cao bằng cạnh đáy. Biết tổng

độ dài của cạnh đáy và chiều cao là 35 m.

Tính diện tích hình tam giác đó?”

GV cho HS liên hệ thực tiễn cuộc sống, chẳng

hạn: Tìm 3 đồ dùng có hình tam giác và tính

diện tích 3 hình tam giác đó.

Biện pháp 3: Tổ chức hoạt động KT trong

DH giải toán


Biện pháp đƣợc xây dựng nhằm mục đích:

Giúp HS biết tìm tòi lời giải và trình bày bài

giải; Rèn luyện khả năng tƣ duy, khả năng lập

luận cho HS.

Cách thực hiện biện pháp

Bƣớc 1: Tìm hiểu bài toán

Bài toán gồm: Những dữ kiện là những cái đã

cho, đã biết trong bài toán, những ẩn số là

những cái chƣa biết và phải tìm. GV đặt câu

hỏi giúp HS nắm đƣợc nội dung của bài toán.

Bƣớc 2: Lập kế hoạch giải

GV thiết kế các hoạt động giúp HS đƣa bài

toán về dạng quen thuộc (quy lạ về quen)

bằng cách huy động kiến thức, kĩ năng đã có

trong kinh nghiệm để xem xét bài toán. Ngoài

ra, GV có thể thiết kế hệ thống câu hỏi giúp

HS hình thành cách giải bài toán, biết vận

dụng các phƣơng pháp giải đã biết để thực

hiện giải.

Bƣớc 3: Trình bày bài giải

Trình bày bài giải là quá trình hoàn thiện lời giải

một bài toán. Sau khi tiến hành tìm hiểu nội

dung bài toán, thực hiện lập kế hoạch giải toán,

tiến đến việc thực hiện trình bày bài giải.

Bƣớc 4: Kiểm tra và nghiên cứu lời giải

Việc nghiên cứu lời giải còn cho phép HS

nhìn lại xem đã xét đầy đủ các trƣờng hợp có

thể xảy ra của bài toán hay chƣa, nhất là các

bài toán có liên quan đến những đối tƣợng

hay quan hệ có nhiều khả năng xảy ra. Bằng

cách này dần luyện tập cho HS thói quen

nhìn nhận vấn đề một cách khá toàn diện,

theo nhiều khía cạnh, tránh phiến diện, hời

hợt. GV có thể yêu cầu tìm cách giải khác cho

bài toán để giúp phát triển tƣ duy, khả năng

tìm tòi, khám phá của HS.

Những lưu ý khi tiến hành biện pháp

- GV tổ chức các hoạt động giúp HS suy nghĩ

và tự tìm lời giải cho bài toán.

-

và phải phân loại đƣợc dạng của bài toán.

Ví dụ minh họa

Ví dụ: Lúc 6 giờ một xe ô tô đi từ A đến B với

vận tốc là 50 km/giờ. Lúc 7 giờ 30 phút một

xe du lịch đi từ B đến A với vận tốc là 65

km/giờ. Hỏi hai xe gặp nhau lúc mấy giờ?

Biết quãng đường từ A đến B dài 420 km.

Bƣớc 1: Tìm hiểu đề bài

GV yêu cầu HS đọc kĩ bài toán và trả lời câu

hỏi. Chẳng hạn:

- Bài toán cho biết gì? (Lúc 6 giờ sáng một xe

ô tô đi từ A đến B với vận tốc là 50 km/giờ.

Lúc 7 giờ 30 phút một xe du lịch đi từ B đến

A với vận tốc là 65 km/giờ. Quãng đƣờng từ

A đến B dài 420 km).

- Bài toán hỏi gì? (Hai xe gặp nhau lúc mấy giờ?)

GV yêu cầu HS tóm tắt bài toán.

Bƣớc 2: Lập kế hoạch giải

GV đƣa ra hệ thống câu hỏi giúp HS xác định

đƣợc kế hoạch giải bài toán. Chẳng hạn:


187

Giáo viên Học sinh

+ Xe ô tô xuất phát từ lúc mấy giờ?

+ Xe du lịch xuất phát từ lúc mấy giờ?

+ Thời gian xe ô tô đi từ A đến B trƣớc xe du lịch từ B

đến A đã biết chƣa?

+ Muốn tìm thời gian xe ô tô đi từ A đến B trƣớc xe du

lịch đi từ B đến A ta làm nhƣ thế nào?

+ Muốn biết trong thời gian 1 giờ 30 phút thì xe ô tô đi

đƣợc bao nhiêu quãng đƣờng thì phải làm nhƣ thế nào?

+ Muốn biết khoảng cách giữa hai xe khi xe du lịch bắt

đầu đi từ B ta làm nhƣ thế nào?

+Muốn biết mỗi giờ cả hai xe đi đƣợc bao nhiêu quãng

đƣờng ta phải làm nhƣ thế nào?

+ Thời gian để hai xe gặp nhau kể từ lúc 7 giờ 30 phút

là bao lâu?

+ Bài toán thuộc dạng toán nào?

6 giờ

7 giờ 30 phút

Chƣa biết

7giờ 30 phút – 6 giờ =1 giờ 30 phút

Đổi 1 giờ 30 phút = giờ

50 × = 75 (km)

420 – 75 = 345 (km)

50 + 65 = 115 (km/h)

345 : 115 = 3 (giờ)

Toán chuyển động đều

Bƣớc 3: Trình bày lời giải

HS nêu các bƣớc tính, có nhận xét, bổ sung.

Sau đó yêu cầu HS trình bày bài giải.

Bƣớc 4: Kiểm tra và nghiên cứu lời giải

HS tự kiểm tra kết quả và rút ra kinh nghiệm.

HS suy nghĩ và tự đặt câu hỏi: Cách giải nhƣ

vậy đã ngắn gọn chƣa ? Có cách giải nào ngắn

hơn không? Còn cách nào nữa không? …

KẾT LUẬN

DH theo thuyết KT sẽ góp phần phát triển

năng lực tìm tòi, khám phá, năng lực giải

quyết vấn đề, tƣ duy toán học, … cho HS.

Tuy nhiên, trong DH, GV cần vận dụng linh

hoạt các biện pháp sao cho đạt hiệu quả cao

nhất, góp phần nâng cao chất lƣợng DH môn

Toán trong trƣờng tiểu học. Các biện pháp

đƣợc đề xuất là phù hợp với thực tiễn giáo

dục, vận dụng đƣợc vào quá trình DH môn

Toán ở các lớp cuối cấp tiểu học.


1. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2007), Toán 4, Nhà

xuất bản Giáo dục.

2. Bộ Giáo dục và Đào tạo (2007), Toán 5, Nhà

xuất bản Giáo dục.

3. Phạm Sỹ Nam (2013), Nâng cao hiệu quả dạy

học một số khái niệm giải tích cho học sinh trung

học phổ thông chuyên toán trên cơ sở vận dụng lý

thuyết kiến tạo, Luận án Tiến sĩ Khoa học Giáo

dục, Đại học Vinh.


188

SUMMARY

RAISING EFFECTIVE TEACHING OF MATH

IN FINAL GRADE IN PRIMARY SCHOOL BASED

ON CONSTRUCT THEORY IMPLICATION

Tran Ngoc Bich

*, Tran Thi Ngoc Anh, Ngo Thi Duyen,

Dinh Thi Huong, Pham Thi Nhung, Lai Thi Thu Thuy

College of Education - TNU Applying the theory of construct in general teaching, teaching math in particular will contribute to

develop the capacity to learn and improve teaching effectiveness. Through learning activities,

pupils construct knowledge themselves under the direction and orientation of teachers. In

particular, for the end of primary school classes (grades 4, 5), the training for pupils having

creativity, collaboration capabilities, the ability to self-learning, self- study, ... is necessary. For

this reason, we propose a number of measures to contribute to improving the effectiveness of

teaching math at the end of primary school classes base on construct theory.

Keyword: Primary EducationMathematics, Primary Education, teaching mathematics, construct,

construct teaching


Phản biện khoa học: TS. Trần Việt Cường – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


Mai Thị Ngọc An Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 189 – 192

189

THỰC TRẠNG, VIỆC GIẢNG DẠY XÁC SUẤT THỐNG KÊ

TẠI TRƢỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM- ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Mai Thị Ngọc An*

Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Năng lực vận dụng kiến thức của xác suất thống kê (XSTK) trong nghiên cứu khoa học cũng nhƣ

trong trong công tác chuyên môn sau này là một trong những năng lực đặc thù không thể thiếu của

sinh viên trƣờng Đại học Nông Lâm. Trên cơ sở nghiên cứu kết quả giảng dạy môn học xác suất

thống kê cho sinh viên trƣờng Đại học Nông lâm-ĐHTN, bài báo đã phân tích đƣa ra một số

nguyên nhân chủ quan và khách quan và đề xuất một số biện pháp cụ thể để nâng cao chất lƣợng

giảng dạy học phần này.

Từ khóa: Dạy học XSTK; Năng lực ứng dụng XSTK; Đổi mới phương pháp dạy học XSTK.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Trƣờng Đại học Nông lâm - Đại học Thái

Nguyên (ĐHNL) có sứ mệnh là đào tạo cán

bộ có trình độ đại học và sau đại học, nghiên

cứu và chuyển giao khoa học công nghệ về

lĩnh vực nông lâm nghiệp, phát triển nông

thôn và quản lý tài nguyên môi trƣờng, phục

vụ phát triển kinh tế xã hội các tỉnh trung du,

miền núi phía Bắc Việt Nam. Hiện nay trƣờng

ĐHNL đang triển khai đào tạo 23 ngành trình

độ đại học, 07 ngành trình độ Thạc sỹ và 07

chuyên ngành Tiến sĩ thuộc lĩnh vực nông,

lâm, ngƣ nghiệp, môi trƣờng… nhằm cung

cấp nguồn nhân lực có trình độ cao cho đất

nƣớc trong đó chủ yếu địa bàn trung du, miền

núi phía Bắc.

Trong chƣơng trình đào tạo, với khối kiến

thức giáo dục đại cƣơng thì xác suất thống kê

(XSTK) là học phần (HP) bắt buộc chung cho

toàn bộ 23 ngành đào tạo đại học với thời

lƣợng 2 hoặc 3 tín chỉ nhằm cung cấp cho

sinh viên (SV) những kiến thức cơ bản nhất

về XSTK, qua đó hình thành khả năng vận

dụng kiến thức XSTK vào công tác nghiên

cứu khoa học và nghiệp vụ thuộc lĩnh vực

đƣợc đào tạo [2].

Yêu cầu đầu ra đối với SV sau khi học xong

nội dung XSTK:

Về kiến thức: SV hiểu đƣợc các vấn đề sau:


- Giải tích tổ hợp, định nghĩa về xác suất, các

định lý cơ bản của xác suất, biến ngẫu nhiên,

các tham số đặc trƣng và một số quy luật

phân phối xác suất thông dụng;

- Các dạng mẫu và các tham số đặc trƣng: kỳ

vọng mẫu, phƣơng sai mẫu, phƣơng sai điều

chỉnh mẫu, độ lệch mẫu, độ lệch điều chỉnh

mẫu, tần suất mẫu.

- Bài toán ƣớc lƣợng tham số, bài toán kiểm

định giả thuyết thống kê và bài toán tƣơng

quan hồi quy.

Về kỹ năng: SV biết thực hiện tính toán các

dạng bài toán cơ bản:

- Tính xác suất bằng định nghĩa cổ điển và

các định lý cơ bản.

- Lập bảng phân phối, hàm phân phối xác

suất, tính toán kỳ vọng, phƣơng sai; Tìm hàm

mật độ thông qua hàm phân phối và ngƣợc

lại; Tính xác suất của biến ngẫu nhiên thông

qua hàm mật độ, hàm phân phối.

- Tính các tham số đặc trƣng của mẫu: kỳ

vọng mẫu, phƣơng sai mẫu.

- Ƣớc lƣợng tham số và kiểm định giả thuyết

thống kê, bài toán tƣơng quan hồi quy...

Về khả năng vận dụng: SV bƣớc đầu vận

dụng đƣợc các kiến thức và kỹ năng đƣợc

trang bị trong HP XSTK vào giải quyết các

bài toán cụ thể thuộc lĩnh vực thống kê sinh

học, kinh tế và nông lâm nghiệp...


190

Bảng: Kết quả tích lũy tín chỉ học phần XSTK

Khóa Khối/SV Điểm A Điểm B Điểm C Điểm D Điểm F

41 A: 330 SV 25,15 % 31,51 % 21,21 % 20,30 % 1,83 %

41 B: 721 SV 13,04 % 22,75 % 32,67 % 25,80 % 5,74 %

42 A: 607 SV 19,93 % 28,34 % 30,64 % 16,64 % 4,45 %

42 B: 991 SV 9,79 % 25,57 % 29,92 % 27,96 % 6,76 %

43 A: 562 SV 21,35 % 20,11 % 23,67 % 20,28 % 14,59 %

43 B: 1118 SV 12,25 % 19,95 % 25,58 % 23,35 % 18,87 %

44 A, B: 564 SV 22,52 % 21,63 % 15,96 % 17,37 % 22,52 %

Tổng 4821 SV 772

(16,1%)

1133

(23,5 %)

1276

(26,48%)

1084

(22,48%)

557

(11,54%)

KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC PHẦN XÁC

SUẤT THỐNG KÊ CỦA SINH VIÊN

Trong chƣơng trình đào tạo khóa 41, 42, học

phần XSTK đƣợc thiết kế riêng thành 2

chƣơng trình, trong đó chƣơng trình dành cho

nhóm A (gồm các ngành quản lý đất đai, phát

triển nông thôn, kinh tế nông nghiệp, công

nghệ thực phẩm, bảo quản và chế biến nông

sản) là 3TC, nhóm B (17 ngành còn lại) là 2

TC, Từ khóa 44 về đây học phần XSTK đƣợc

giảng dạy chung cho hai nhóm A, B với khối

lƣợng 3 TC. Kết quả học tập XSTK trong thời

gian gần đây [3] thể hiện ở bảng trên.

Phân tích thực trạng kết quả tích lũy tín chỉ ta thấy:

- Theo quy chế đào tạo học chế tín thì chỉ 557

SV bị điểm F bắt buộc phải học lại (chiếm tỷ

lệ 11,54%).

- Những SV đạt điểm D (chiếm tỷ lệ 22,48%)

cũng không có ý nghĩa nhiều về mặt tích lũy

tín chỉ vì điểm D đƣợc quy đổi ra điểm tích

lũy là 1.

- Muốn tốt nghiệp đại học thì trung bình

chung tích lũy của SV phải đạt từ 2,0 trở lên

nên thực tế những SV thuộc nhóm này tuyệt

đại đa số vẫn phải học cải thiện để có thể tích

lũy đƣợc điểm C (quy đổi ra điểm tích lũy là

2). Nhƣ vậy, thực chất là có đến 34% số SV

chƣa đạt yêu cầu khi học môn XSTK.

NGUYÊN NHÂN DẪN ĐẾN NHỮNG HẠN

CHẾ TRONG DẠY HỌC XÁC SUẤT

THỐNG KÊ

Thực tế cho thấy kết quả giảng dạy học phần

XSTK ở trƣờng ĐHNL thời gian qua chƣa đạt

đƣợc nhƣ mong muốn, theo chúng tôi thực

trạng trên bắt nguồn từ các nguyên nhân

chính sau:

Xét về góc độ đặc thù môn học xác suất

thống kê

Nội dung XSTK là nội dung khó. Một số kiến

thức của học phần XSTK liên quan đến nội

dung của các học phần toán cao cấp, đại số

tuyến tính… mà những học phần vốn dĩ SV

thƣờng gặp rất nhiều khó khăn trong học tập.

Với quỹ thời gian 45 tiết (30 tiết lý thuyết, 15

tiết bài tập) đối với các ngành nhóm A, 30 tiết

(15 tiết lý thuyết, 15 tiết bài tập) đối với các

ngành nhóm B, nhƣng chƣơng trình lại bao

hàm các kiến thức cơ bản của XSTK nên

không đủ thời gian để truyển tải kỹ kiến thức

cũng nhƣ rèn luyện các kỹ năng (trong đào

tạo niên chế trƣớc đây, nội dung này đƣợc

giảng dạy với quỹ thời gian 75 tiết cho SV

nhóm A và 60 tiết cho SV nhóm B).[2]

Xét về góc độ người học

Trƣớc hết có thể kể đến một số nguyên nhân

nhƣ: Mặt bằng trình độ SV của trƣờng ĐHNL

còn rất nhiều hạn chế, tỷ lệ SV thuộc chế độ

cử tuyển, 30A chiếm một tỷ lệ không nhỏ;

Học phần XSTK đƣợc giảng dạy ở năm học

thứ nhất nên SV chƣa bắt nhịp đƣợc với cách

học ở đại học, đặc biệt là SV không có

phƣơng pháp tự học phù hợp.

Tuy nhiên theo chúng tôi, nguyên nhân chính

dẫn đến kết quả học tập môn XSTK rất hạn

chế là do SV không có động cơ học tập. SV

chƣa nhận thức đƣợc rõ ràng vai trò, ý nghĩa

của các kiến thức, kỹ năng mà qua quá trình

học môn XSTK SV tích lũy đƣợc đối với

công tác chuyên môn sau này.

Xét về góc độ phương pháp dạy học

Việc giảng dạy học phần XSTK do khoa

Khoa học cơ bản trƣờng ĐHNL đảm nhận.

Đội ngũ giảng viên gồm 8, trong đó có 1 TS,


191

6 Ths. Các điều kiện giảng dạy nhƣ giáo

trình, bài giảng, phòng học đa năng… luôn

đƣợc nhà trƣờng đầu tƣ. Tuy nhiên:

- Việc đầu tƣ đổi mới phƣơng pháp dạy học nói

chung, dạy học học phần XSTK chƣa thực sự

có hiệu quả, thậm chí đôi khi còn hình thức.

- Chƣa xác định đƣợc những biện pháp sƣ

phạm đặc thù phù hợp với đối tƣợng SV.

Giảng viên tập trung vào thuyết trình lý

thuyết, chƣa chú ý đến việc giúp SV vận dụng

lý thuyết vào bài tập và đƣa ra các biện pháp

hƣớng dẫn và kiểm tra chất lƣợng tự học của

SV một cách hiệu quả.

- Chƣa xây dựng đƣợc một chƣơng trình

XSTK phù hợp với mô hình đào tạo tín chỉ.

Chƣơng trình học phần XSTK hiện nay chủ

yếu tập trung vào hệ thống kiến thức chung.

Chƣa có những nội dung gắn với nghề

nghiệp. Đặc biệt chƣa làm rõ đƣợc mối liên

hệ giữa kiến thức học phần XSTK với công

tác NCKH và nghiệp vụ sau này của ngành

nghề mà SV đang theo học nên không tạo

đƣợc động cơ và gây đƣợc hứng thú học tập

cho SV.

KẾT LUẬN

Để nâng cao chất lƣợng giảng dạy nội dung

XSTK trong trƣờng ĐHNL đòi hỏi phải có

các giải pháp đồng bộ, theo chúng tôi một

trong những giải pháp cần xem xét, đầu tƣ là:

- Xây dựng một chƣơng trình XSTK phù

hợp, thể hiện rõ đặc thù của việc vận dụng

XSTK trong khoa học nông nghiệp và các

bài toán thƣờng gặp trong lĩnh vực nông,

lâm, ngƣ nghiệp.

- Đầu tƣ, bồi dƣỡng một đội ngũ giảng viên

đƣợc đào tạo sâu về chuyên ngành XSTK nhƣ

cử giảng viên đi đào tạo Thạc sỹ, Tiến sĩ về

chuyên ngành Toán ứng dụng và làm luận

văn, luận án về XSTK để đảm bảo có một đội

ngũ dạy XSTK mạnh.

- Cán bộ giảng dạy môn XSTK cần đầu tƣ

nghiên cứu về khoa học giáo dục để có đủ

năng lực góp phần tạo ra một sự đột biến

trong đổi mới phƣơng pháp dạy học nói

chung, dạy học XSTK nói riêng cho SV theo

định hƣớng tăng cƣờng bồi dƣỡng năng lực

ứng dụng tri thức XSTK vào trong công tác

nghiên cứu khoa học nông nghiệp cũng nhƣ

trong công tác sau khi sinh viên ra trƣờng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Trần Kiều (1988). Nội dung và phương pháp

dạy học thống kê mô tả trong chương trình toán

cải cách ở trường phổ thông cơ sở Việt Nam. Luận

án phó tiến sĩ khoa học giáo dục-Viện Khoa học

Giáo dục, Hà Nội.

2. Chương trình khung học phần xác suất thống kê

hiện hành. Trƣờng ĐHNL-ĐHTN.

3. Số liệu thống kê của phòng Đào tạo, trƣờng

ĐHNL-ĐHTN.


192

SUMMARY

THE TEACHING SITUATION OF PROBABILITY AND STATISTICS

IN COLLEGE OF AGRICULTURE AND FORESTRY - TNU

Mai Thi Ngoc An*

College of Agriculture and Forestry - TNU

Some basic subjects in science such as: Matthematics, Physics, Chemistry and Biology are

important knowledge that provides for undergraduate students essential skills for learning

specialized courses every major. Students in the sector of Agriculture and Forestry are no

exception. Particularly, probality and statistics play a crucial role in establishing these skills. This

paper is devoted for presenting and analyzing the teaching results of this subject for undergraduate

students in University of Agriculture and Forestry - Thai Nguyen University in order to find out

and recommend some appropriate solutions to enhance the performance of teaching in module

probality and statistics.

Keywords: probability and statistics teaching, skill of probability and statistics learning


Phản biện khoa học: PGS.TS Trịnh Thanh Hải – Trường Đại học Khoa học - ĐHTN


Nguyễn Thị Loan Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 193 – 196

193

THỰC TRẠNG VIỆC KIỂM TRA ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP

HỌC PHẦN TOÁN CAO CẤP Ở TRƢỜNG CAO ĐẲNG KINH TẾ-KỸ THUẬT,

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

Nguyễn Thị Loan*

Trường Cao đẳng Kinh tế Kỹ thuật – ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo đề cập một cách tổng quan về thực trạng công tác kiểm tra đánh giá kết quả học tập và

những bài toán đặt ra đối với công tác này trong quá trình giảng dạy học phần toán cao cấp cho

sinh viên trƣờng Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật - ĐHTN.

Từ khóa: Đổi mới kiểm tra đánh giá; Đánh giá kết quả học tập; Đánh giá năng lực người học.

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Trong dạy học, việc đánh ngƣời học nhằm các

mục đích sau:

- Làm sáng tỏ mức độ đạt đƣợc và chƣa đạt

đƣợc về kết quả tích lũy kiến thức, rèn luyện

kỹ năng…của ngƣời học so với các mục tiêu

dạy học, chuẩn đầu ra của chƣơng trình. Phát

hiện những nguyên nhân sai sót và đƣa ra giải

pháp điều chỉnh hoạt động dạy và học.[2]

- Công khai hóa các hoạt động về đánh giá

năng lực và kết quả học tập của mỗi cá nhân

và của tập thể lớp, tạo cơ hội cho ngƣời học

phát triển kỹ năng tự đánh giá, nhận ra sự tiến

bộ của bản thân qua đó tạo ra động cơ học

tập.[2]

- Giúp cho giáo viên (GV) có cơ sở để tự điều

chỉnh, tự hoàn thiện hoạt động dạy, phấn đấu

không ngừng nâng cao chất lƣợng và hiệu quả

dạy học…

Nhƣ vậy, kiểm tra đánh giá là một khâu quan

trọng trong quá trình đào tạo, nó gắn liền với

mối quan hệ giữa thầy và trò, giữa đổi mới

phƣơng pháp giảng dạy của GV và phƣơng

pháp học tập của sinh viên (SV). Đánh giá

không những phản ánh năng lực tiếp thu của

SV mà còn phản ánh một phần phƣơng pháp

giảng dạy của GV. Kiểm tra đánh giá là một

hoạt động thƣờng xuyên mang tính chất pháp

quy tạo động cơ, theo dõi và điều chỉnh quá

trình dạy học, cho biết kết quả giảng dạy của


GV và kết quả học tập của SV thông qua

kiểm nghiệm thực tế. Đánh giá có liên hệ mật

thiết với quá trình dạy học, có thể coi đánh

giá là giai đoạn cuối cùng của quá trình dạy

học nếu tiếp cận quá trình đào tạo là chu trình

khép kín; cũng có thể coi đánh giá là thƣớc đo

quá trình dạy học hay là đòn bẩy để thúc đẩy

quá trình dạy học.[1]

Trƣờng Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật là một

đơn vị thành viên của Đại học Thái Nguyên

(CĐ KT-KT), có nhiệm vụ đào tạo nguồn

nhân lực trong các lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật

công nghiệp, kỹ thuật nông – lâm, kỹ thuật

xây dựng, kỹ thuật giao thông và đào tạo nghề

ở trình độ trung cấp và cao đẳng. Song song

với với việc đào tạo 32 ngành nghề, nhà

trƣờng còn có nhiệm vụ nghiên cứu khoa

học, chuyển giao công nghệ phục vụ yêu

cầu phát triển kinh tế vùng trung du và miền

núi phía bắc.

Một trong những khâu quan trọng của quá

trình đào tạo nghề cho SV nói chung, trong

giảng dạy học phần toán cao cấp nói riêng của

nhà trƣờng là kiểm tra đánh giá. Việc đánh

giá SV không chỉ nhằm mục đích nhận định

thực trạng và định hƣớng điều chỉnh hoạt

động học của học trò mà còn đồng thời tạo

điều kiện nhận định thực trạng và định hƣớng

hoạt động dạy của GV trong quá trình dạy

học học phần Toán cao cấp nói riêng, trong

toàn bộ quá trình đào tạo nghề cho sinh viên

nói chung.


194

THỰC TRẠNG CÔNG TÁC KIỂM TRA

ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ HỌC TẬP HỌC

PHẦN TOÁN CAO CẤP

Học phần (HP) Toán cao cấp (TCC) là HP bắt

buộc trong chƣơng trình đào tạo đối với tất cả

các hệ cao đẳng chính qui của trƣờng CĐ KT-

KT. Chƣơng trình đƣợc thiết kế với thời lƣợng

03 tín chỉ, học ở kỳ thứ nhất, bao gồm hai nội

dung cơ bản là Đại số tuyến tính và Giải tích.

Mục tiêu cụ thể của học phần TCC là:

Trang bị cho SV các kiến thức cơ bản:

- Hệ thống các khái niệm cơ bản nhƣ: Ma

trận, hạng ma trận, định thức, hệ phƣơng trình

tuyến tính… Tính liên tục, đạo hàm, vi phân,

giới hạn của hàm số, các dạng vô định…

- Phƣơng pháp tính định thức, hạng ma trận,

giải hệ phƣơng trình tuyến tính tổng quát.

Tìm đạo hàm, giới hạn dạng vô định, các

phƣơng pháp tính tích phân hai lớp, tích phân

đƣờng…

Rèn luyện cho SV các kỹ năng:

- Biến đổi ma trận, tính định thức, giải hệ

phƣơng trình tuyến tính và tìm hạng của

ma trận.

- Khảo sát sự liên tục, tính đạo hàm, tích phân

của hàm số. Sử dụng qui tắc Lôpitan để khử

các dạng vô định. Giải một số bài tập về tích

phân hai lớp, tích phân đƣờng dạng cơ bản...

Trong thời gian qua, việc kiểm tra, đánh giá

chủ yếu đƣợc thực hiện theo định hƣớng đánh

giá mức độ hiểu về khái niệm, kỹ năng giải

bài tập và bao gồm điểm kiểm tra giữa HP

(tỷ trọng 0,4) và điểm thi kết thúc HP (tỷ

trọng 0,6).

Hình thức kiểm tra chủ yếu theo hình thức

viết với các yêu cầu cụ thể:

- Lý thuyết: Nhắc lại các khái niệm, các định

lý, các công thức, các phƣơng pháp tính toán

mà không cần chứng minh

- Bài tập: Giải một số dạng bài tập cơ bản,

đơn giản.

Ví dụ về các bài tập cụ thể trong các đề kiểm

tra đã đƣợc sử dụng trong thời gian qua:

a) Tính Định thức của ma trận

A =

431

132

112

;

B =

431

112

132

Kết quả cho thấy có sự phân hóa:

- SV yếu: Không biết cách tính.

- SV trung bình: Tính đúng 1 định thức A

hoặc B.

- SV khá: Tính đúng cả 2 định thức một cách

độc lập.

- SV giỏi: Tính đúng det(A) rồi suy ra

det(B)(hoặc ngƣợc lại).

b) Tính định thức của ma trận:

A =

2422

1322

2110

1211

Quan sát khả năng vận dụng kiến thức của

SV, chúng tôi thấy:

- SV yếu, kém: Không biết cách tính.

- SV trung bình: Sử dụng tính định thức bằng

cách triển khai theo cột (dòng) hoặc biến đổi

sơ cấp để đi đến kết quả det(A) = 0

- SV khá giỏi: Quan sát định thức để đƣa ra

ngay kết quả det(A) = 0.

c) Xác định sự liên tục, gián đoạn và phân

loại gian đoạn của hàm số:

sin

0( )

01

xkhi x

xf xkhi x

Thực tế cho thấy đa số SV chỉ dừng ở mức độ

tính đƣợc

1sin

limsin

limlim000 x

x

x

xxf

xxx


195

Bảng 1: Kết quả học tập các khóa đào tạo theo niên chế

Khóa Giỏi Khá TB Yếu Kém

3 0,68 % 5,67 % 49,66 % 41,04 % 2,95 %

4 2,43 % 10,18 % 45,58 % 39,82 % 1,99 %

Bảng 2: Kết quả học tập các khóa đào tạo theo tín chỉ

Khóa Điểm A Điểm B Điểm C Điểm D Điểm F

5 0 % 4 % 51,08 % 34,62 % 10,30 %

6 0 % 5,33 % 56,41 % 27,36 % 10,90 %

Chỉ có một số ít SV đƣa ra đƣợc kết luận

chính xác là: Hàm số f(x) gián đoạn tại điểm x

= 0 và x = 0 là điểm gián đoạn loại I.

d) Xác định sự liên tục, gián đoạn và phân

loại gian đoạn của hàm số:

cos 1

( ) 21

1

xkhi x

f xkhi x

x

Yêu cầu của bài tập này là SV phải tính đƣợc:

1 1

1 1

lim lim cos 0 1 ;2

lim lim 1 0

x x

x x

xf x f

f x x

để đƣa ra kết luận f(x) liên tục tại x = 1. Tiếp

theo, vì:

1 1

1 1

lim lim cos 0 1 ;2

lim lim 1 2

x x

x x

xf x f

f x x

nên hàm số f(x) gián đoạn tại điểm x = -1 và x

= -1 là điểm gián đoạn loại I.

Kết quả tích lũy của SV trong những năm vừa

qua đƣợc đƣợc tổng hợp trong bảng 1, 2.

KẾT LUẬN

Qua các đề kiểm tra cụ thể trên, ta thấy rõ

việc kiểm tra, đánh giá kết quả tích lũy học

phần toán cao cấp của SV vẫn nặng về yêu

cầu học thuộc và giải đƣợc các bài tập ở dạng

đơn giản.

Để thực hiện việc đổi mới công tác đào tạo,

trong đó tập trung vào việc trang bị cho sinh

viên các năng lực nghề đòi hỏi nhà trƣờng

phải nghiên cứu, đầu từ đổi phƣơng pháp

đánh giá. Việc đổi mới phƣơng pháp đánh giá

phải đạt đƣợc các mục tiêu cơ bản:

- Đánh giá đƣợc toàn bộ quá trình học tập của SV;

- Đánh giá đƣợc năng lực của SV.

- Kết hợp việc đánh giá của thầy và việc tự

đánh giá của trò…

Một trong những công việc cần triển khai là

xây dựng ngân hàng đề thi. Chỉ khi có đƣợc

một ngân hàng đề thi cho phép phân hóa,

đánh giá đúng năng lực vận dụng kiến thức

HP TCC vào các công việc nghề nghiệp của

SV mới cho phép kiểm định đƣợc năng lực

ngƣời học có đáp ứng đƣợc chuẩn đầu ra đã

công bố hay không.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Trần Bá Hoành (1996). Đánh giá trong giáo

dục. Nxb Đại học Sƣ phạm Hà Nội

2. Trần Vui – Nguyễn Đăng Minh Phúc (2013)

Đánh giá trong giáo dục Toán. Nxb Đại học Sƣ

phạm Huế

3. Số liệu thống kê của phòng Đào tạo, trƣờng CĐ

KT – KT, ĐHTN


196

SUMMARY

THE REALITY OF TESTING AND ASSESSING THE LEARNING

OF HIGHER MATHEMATICS MODULE AMONG THE STUDENTS

OF THE COLLEGE OF ECONOMICS AND TECHNOLOGY

Nguyen Thi Loan*

College of Economics and Technology - TNU

The article objectively mentions the reality of testing and assessing the learning of Higher

Mathematics Module among the students of the College of Economics and Technology, Thai

Nguyen University as well as the problems facing its teachers in teaching this module to the

students of the College of Economics and Technology, Thai Nguyen University.

Keywords: Innovating testing and assessment; Assessing learning result; assessing learner‟

capability.




Nguyễn Ngọc Tuấn và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 197 – 202

197

THIẾT KẾ VÀ SỬ DỤNG BẢN ĐỒ TƢ DUY

TRONG DẠY HỌC HÓA HỌC ĐẠI CƢƠNG Ở TRƢỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT

Nguyễn Ngọc Tuấn

1,Trần Trung Ninh

2

1Trường ĐH Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên, 2Trường ĐH Sư phạm Hà Nội

TÓM TẮT Bản đồ tƣ duy là một sơ đồ đƣợc sử dụng để phác thảo trực quan thông tin. Bản đồ tƣ duy thƣờng

đƣợc tạo ra xung quanh một từ hoặc văn bản và đặt ở trung tâm, những ý tƣởng liên quan, lời nói

và khái niệm đƣợc thêm vào. Nội dung chính đƣợc tạo ra từ một nút trung tâm, và loại nhỏ hơn là

các chi nhánh của nội dung chính. Sử dụng bản đồ tƣ duy trong dạy học là một trong những

phƣơng pháp giảng dạy tích cực, sáng kiến này sẽ giúp giảng viên tính linh hoạt, tiết kiệm thời

gian trong giảng dạy, giúp sinh viên phát huy tối đa sự sáng tạo, khả năng tƣ duy, ghi nhớ, kỹ

năng hội họa, tạo tâm lý thoải mái, kích thích sự quan tâm của sinh viên trong học tập.

Bài viết này sẽ hƣớng dẫn giáo viên và sinh viên trong trƣờng đại học kỹ thuật sử dụng bản đồ tƣ

duy trong hoạt động dạy và học môn hóa học để góp phần vào việc đổi mới phƣơng pháp dạy và

học. Từ đó thu đƣợc kết quả học tập cao hơn và tạo ra một môi trƣờng học tập tích cực hơn.

Từ khóa: Bản đồ tư duy, kĩ thuật dạy học, dạy học tích cực, thực nghiệm, thí nghiệm

MỞ ĐẦU*

Đổi mới phƣơng pháp dạy học là một trong

những nhiệm vụ trọng tâm của ngành Giáo dục Việt Nam trong việc nâng cao chất lƣợng giáo dục và đào tạo. Tuy nhiên có thể thấy một thực tế là trong khi các trƣờng phổ thông đang tích cực tiến hành đổi mới phƣơng pháp giảng dạy và đem lại kết quả khả quan thì hầu

nhƣ các trƣờng trung cấp, cao đẳng, đại học vẫn chƣa quan tâm nhiều tới điều này.

Phƣơng pháp giảng dạy chủ yếu ở các trƣờng chuyên nghiệp vẫn là giảng viên thuyết trình, sinh viên thụ động trong việc tiếp nhận và làm chủ kiến thức, chƣa phát huy đƣợc tính

tích cực, khả năng tƣ duy sáng tạo và hứng thú học tập của sinh viên.

Bài báo này giới thiệu kỹ thuật dạy học sử dụng bản đồ tƣ duy (BĐTD) khi dạy các bài thực hành ở môn Hóa học Đại cƣơng ở các trƣờng đại học kỹ thuật nhằm nâng cao hiệu

quả dạy học.

NỘI DUNG

Giới thiệu về bản đồ tƣ duy (BĐTD) và các

bƣớc thiết kế dạy học theo BĐTD

Giới thiệu bản đồ tư duy

Bản đồ tƣ duy (BĐTD) còn gọi là lƣợc đồ tƣ

duy, sơ đồ tƣ duy... là một hình thức ghi chép


sử dụng màu sắc, hình ảnh để mở rộng và đào

sâu các ý tƣởng, đƣợc xây dựng và phát triển

bởi tác giả Tony Buzan. BĐTD đƣợc đánh giá

là công cụ tƣ duy của thế kỷ 21, đƣợc ứng

dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực trong

đó có giáo dục[4].

Sử dụng BĐTD trong dạy học là một kỹ thuật

dạy học tích cực, giúp giảng viên chủ động,

linh hoạt, tiết kiệm thời gian trong việc giảng

dạy, giúp sinh viên phát huy tối đa tính sáng

tạo, khả năng tƣ duy, ghi nhớ, năng khiếu hội

họa, đồng thời tạo tâm lí thoải mái, kích thích

hứng thú học tập của sinh viên.

Các bước thiết kế dạy học theo BĐTD

Bước 1: Xác định kiến thức trọng tâm

Trƣớc khi thiết kế bài dạy, việc đầu tiên là

cần xác định rõ kiến thức trọng tâm của bài.

Từ đó, rút ra những yêu cầu cần thiết ở ngƣời

học và phƣơng pháp dạy học của giảng viên.

Bước 2: Xác định mục tiêu của bài học. Mục

tiêu của bài học gồm ba thành tố: Kiến thức,

kĩ năng, thái độ (khi xác định mục tiêu bài học

cần chú ý tới những kiến thức và đặc biệt là các

kĩ năng, thái độ ẩn chứa trong nội dung bài).

Mục tiêu đƣợc thể hiện bằng các động từ có

thể lƣợng hóa đƣợc với các mức độ: Biết –

Hiểu – Vận dụng và vận dụng sáng tạo.


198

Bước 3: Lựa chọn phương pháp và phương

tiện dạy học

Lựa chọn phương pháp dạy học

Căn cứ vào mục tiêu dạy học, nội dung kiến

thức truyền đạt và kiểu bài lên lớp để lựa

chọn phƣơng pháp dạy học sao cho thích hợp.

Khi đã chọn đƣợc phƣơng pháp dạy học cho

tiết học, giảng viên cần phải ghi vào sơ đồ và

thực hiện nghiêm túc theo kế hoạch. Hiện

nay, phƣơng pháp sử dụng có hiệu quả hơn cả

là phƣơng pháp dạy học phức hợp, tức là,

giảng viên sử dụng phối hợp các phƣơng pháp

và kĩ thuật dạy học tích cực để đạt hiệu quả

cao nhất cho tiết học.

Chuẩn bị phương tiện dạy học

Chuẩn bị thiết bị dạy học cần thiết cho một

tiết học nhƣ sau:

Dụng cụ, hóa chất, các thiết bị, máy móc nhƣ

Projector, máy tính . . . Các phần mềm mô

phỏng, thí nghiệm ảo, các video clip…Các

bảng phụ hoặc phiếu học tập có ghi các bài

tập, các câu hỏi hoặc dụng cụ học tập cần có

và thứ tự sử dụng và thực hiện nó.

Cần chỉ rõ công việc của giảng viên, công

việc của từng cá nhân hoặc nhóm sinh viên

trong việc chuẩn bị này.

Bước 4: Lựa chọn phương pháp kiểm tra và

đánh giá sinh viên

Có thể lựa chọn một trong hai cách để tiến

hành kiểm tra và đánh giá sinh viên nhƣ sau:

Phiếu giao nhiệm vụ có tác dụng rất mạnh

trong học tập hợp tác, thảo luận nhóm. Cần

phải xây dựng câu hỏi và bài tập trong phiếu

học tập sao cho phát huy đƣợc năng lực nhận

thức và phát triển năng lực giải quyết vấn đề

cho sinh viên.

Bài tập củng cố phải có tác dụng hệ thống hóa

kiến thức hoặc vận dụng kiến thức vừa học

xong [6].

Bước 5:Thiết kế hoạt động dạy học theo bản

đồ tư duy dựa vào phần mềm Mindjet

Mindmanager Pro 8.0.

Sử dụng BĐTD để dạy các bài thực hành

hóa học ở trƣờng Đại học kỹ thuật

Hóa học là một môn khoa học lý thuyết và

thực nghiệm, bài thực hành hóa học là cầu nối

giữa lý thuyết và thực hành. Vì vậy các bài

thực hành hóa học có một ý nghĩa quan trọng

trong việc dạy học hóa học. Qua bài thực

hành, sinh viên có điều kiện kiểm chứng lại

các kiến thức đã học, từ đó thêm hiểu, khắc

sâu và nhớ lâu kiến thức, bài thực hành còn

giúp nâng cao lòng tin của sinh viên vào khoa

học, hình thành ở sinh viên các kỹ năng thực

hành, từ đó giúp sinh viên phát triển tƣ duy

một cách toàn diện, hệ thống.

Học phần Hóa học đại cƣơng ở các trƣờng

Đại học kỹ thuật không chuyên Hóa thƣờng

gồm hai phần: Lý thuyết và thực hành đƣợc

tách riêng, phần thực hành thƣờng đƣợc tiến

hành sau khi kết thúc phần lý thuyết, mỗi bài

thực hành thƣờng gồm từ 3 đến 4 thí nghiệm.

Có thể tóm tắt hoạt động dạy và học bài thực

hành với BĐTD thành các bƣớc chính nhƣ sau:

Bƣớc 1. Chuẩn bị

Để chuẩn bị tốt cho tiết thực hành, giảng viên

chia lớp thành các nhóm nhỏ, yêu cầu các

nhóm thiết kế BĐTD cho các thí nghiệm có

trong bài thực hành gồm các nhánh chính:

Dụng cụ, hóa chất, cách tiến hành, hiện

tƣợng, giải thích (Hình 1). Có thể đính kèm

hoặc Hyperlink đến các video hƣớng (dẫn

thao tác thí nghiệm)[4],[7].

Bước 2. Tổ chức hoạt động dạy và học trên lớp

Một buổi thực hành thƣờng gồm 4 phần:

Ôn lại cơ sở lý thuyết và cách tiến hành thí

nghiệm (25 - 30 phút)

Hoạt động 1: Mỗi nhóm cử một sinh viên lên

trình bày một thí nghiệm gồm mục đích, yêu

cầu, cách tiến hành, những điểm cần lƣu ý.

Sinh viên cụ thể hóa bằng BĐTD gồm các

nhánh chính: dụng cụ, hóa chất, cách tiến

hành (mô tả bằng hình ảnh).

Hoạt động 2: Sinh viên các nhóm khác đóng

góp, bổ sung ý kiến cho nhóm bạn.

Hoạt động 3: Giảng viên hƣớng dẫn, bổ sung,

chỉnh sửa và nhấn mạnh những điểm cần lƣu

ý khi tiến hành thí nghiệm để đảm bảo thí

nghiệm tiến hành an toàn, thành công.


199

Hình 1: Thiết kế bản đồ tư duy cho một thí nghiệm hóa học

Hình 2: BĐTD thí nghiệm tốc độ phản ứng hóa học

Tiến hành làm thí nghiệm (110 – 120 phút)

Các nhóm tiến hành làm

.

Báo cáo kết quả thí nghiệm (25 - 30 phút)

Các nhóm báo cáo kết quả thí nghiệm, giải

thích các hiện tƣợng xẩy ra.

Giảng viên chỉnh sửa, bổ sung và kết luận.

Công việc cuối buổi thực hành (5 – 10 phút)

Giảng viên yêu cầu sinh viên về nhà hoàn

thiện báo cáo thực hành bằng BĐTD (Mỗi thí

nghiệm là một BĐTD ) gồm các nhánh chính:

Dụng cụ, hóa chất, cách tiến hành, hiện

tƣợng, giải thích, những điểm cần lƣu ý.

Ví dụ: Dạy bài thực hành “Các yếu tố ảnh

hƣởng tới tốc độ phản ứng”

Sinh viên đã đƣợc tìm hiểu các yếu tố ảnh

hƣởng tới tốc độ phản ứng trong phần lý

thuyết. Bài thực hành sẽ giúp sinh viên kiểm

chứng và làm rõ hơn các kiến thức đã học.

Giảng viên yêu cầu các nhóm sinh viên thiết

kế BĐTD cho các thí nghiệm để chuẩn bị cho

buổi thực hành, khuyến khích sinh viên phát

huy tối đa năng khiếu hội họa, trí tƣởng

tƣợng, khả năng tƣ duy sáng tạo.

Trong giờ thực hành, giảng viên tổ chức sinh

viên thực hiện các hoạt động dạy học nhƣ đã

trình bày ở bƣớc 2

BĐTD của một trong các thí nghiệm sử dụng

trong bài dạy đƣợc trình bày ở hình 2.

Kết quả thực nghiệm sƣ phạm

Chúng tôi thực hiện điều tra sinh viên bằng

việc phát phiếu điều tra và xử lý kết quả điều

tra, từ đó chúng tôi so sánh việc sử dụng bản

đồ tƣ duy trong dạy học với các phƣơng pháp

dạy học truyền thống.


200

PHIẾU ĐIỀU TRA DÀNH CHO SINH VIÊN

Họ và tên: ………………………………………………………………………………..

Lớp : ………………………………………………………………………………….......

1. Sau khi học các bài học đƣợc thiết kế theo lƣợc đồ tƣ duy và tự mình thiết các hoạt động

trƣớc khi lên lớp bằng bản đồ tƣ duy, hãy cho biết ý kiến của bản thân ( đánh dấu x vào ô

chọn )

Không thích

Bình thƣờng

Rất thích

Ý kiến khác:

……………………………………………………………………………........................

…………………………………………………………………………………………….

2. Khả năng tiếp thu kiến thức của em nhƣ thế nào khi học và tự học các bài thiết kế theo sơ

đồ tƣ duy?

Khó tiếp thu

Bình thƣờng

Dễ tiếp thu

Rất dễ tiếp thu

3. Là ngƣời sử dụng bản đồ tƣ duy, theo em việc sử dụng bản đồ tƣ duy dễ hay khó ?

Quá khó

Bình thƣờng

Dễ

4. Để SVcó thể học tốt các bài sử dụng bản đồ tƣ duy các thầy, cô nên:

Thƣờng xuyên dạy học các bài học bằng bản đồ tƣ duy

Chia các nhóm và giao nhiệm vụ tìm hiểu, nghiên cứu cho các nhóm

Khuyến khích học sinh xây dựng hoạt động học tập trƣớc khi lên lớp

Ý kiến khác: ……………………………………………………………………………

……………………………………………………………………………………………

Qua thống kê phiếu điều tra của 100 sinh viên, các em đều cho rằng các bài dạy sử dụng bản đồ

tƣ duy giúp các em dễ tiếp thu kiến thức, 98% các em cho rằng việc sử dụng bản đồ tƣ để thiết kế

các hoạt động học tập trƣớc khi lên lớp là rất tốt, nó giúp các em chủ động trong việc tiếp thu

kiến thức trên lớp.

So sánh kỹ thuật dạy học truyền thống và sử dụng BĐTD

Qua thực nghiệm sƣ phạm, đã nhận thấy sự khác biệt giữa kỹ thuật dạy truyền thống và sử dụng

BĐTD nhƣ sau:


201

So sánh kỹ thuật dạy học truyền thống và sử dụng BĐTD

Dạy học truyền thống Kỹ thuật sử dụng BĐTD

* Đối với giảng viên

GV bị động và phụ thuộc về thời gian theo cách

trình bày của SV.

* Đối với sinh viên

- Phần ôn tập kiến thức: Với cách trình bày thí

nghiệm theo một trình tự cố định (Thƣờng là

tên thí nghiệm, dụng cụ, hóa chất, cách tiến

hành, hiện tƣợng, giải thích, những điểm cần

lƣu ý), dƣới hình thức liệt kê thông thƣờng

(mục 1, 2, *, gạch đầu dòng,…), tạo cho SV

cảm giác nhàm chán vì các bƣớc lặp đi lặp lại,

khi thuyết trình luôn trong tâm lý căng thẳng,

sợ quên kiến thức và nhầm lẫn giữa các bƣớc.

- Phần tiến hành thí nghiệm: SV lúng túng khi

chuẩn bị dụng cụ, hóa chất, đặc biệt hay quên

trình tự và thao tác tiến hành thí nghiệm.

- Phần viết báo cáo thực hành: SV gần nhƣ hệ

thống lại toàn bộ kiến thức dƣới hình thức liệt

kê.

* Nhận xét chung

Phƣơng pháp dạy học truyền thống chƣa kích

thích đƣợc sự sáng tạo, hứng thú học tập của

SV.

* Đối với giảng viên

- GV chủ động, tiết kiệm thời gian, dễ theo dõi và bổ

sung cho SV trong quá trình thực hành.

* Đối với sinh viên

- Phần ôn tập kiến thức: BĐTD trình bày các thí

nghiệm theo 1 trình tự logic, khoa học nhƣng không

cố định và cứng nhắc, giúp SV chủ động, linh hoạt

khi thuyết trình nhƣng vẫn đảm bảo kiểm soát đƣợc

thời gian cũng nhƣ nội dung cần trình bày. BĐTD

giúp SV phát huy đƣợc tính sáng tạo, năng khiếu hội

họa khi sử dụng màu sắc, hình ảnh, từ ngữ theo ý

chủ quan để vẽ các dụng cụ, hóa chất và mô tả cách

tiến hành thí nghiệm.

- Phần tiến hành thí nghiệm: chỉ cần nhìn qua BĐTD

sinh viên có thể biết ngay các dụng cụ, hóa chất cần

chuẩn bị và hình dung ra cách tiến hành thí nghiệm

từ đó giúp SV thực hành theo một quy trình khoa

học, tiết kiệm thời gian, nâng cao chất lƣợng giờ

học.

- Phần viết báo cáo thực hành: sử dụng BĐTD giúp

sinh viên hệ thống kiến thức một cách ngắn ngọn,

súc tích, dễ đọc, dễ nhớ nhƣng vẫn bao quát đƣợc cả

thí nghiệm.

* Nhận xét chung

Sử dụng BĐTD trong dạy và học các buổi thực hành

đã tạo ra một môi trƣờng học tập tích cực, SV hứng

thú, sôi nổi, sáng tạo trong giờ học, khả năng tiếp

thu và nhớ bài tốt hơn, bên cạnh đó còn hình thành

cho SV một số kỹ năng mềm nhƣ làm việc theo

nhóm, thuyết trình trƣớc đám đông.

KẾT LUẬN

Sử dụng BĐTD trong dạy và học thực hành

hóa học là một kỹ thuật dạy học tích cực, giúp

giảng viên chủ động, linh hoạt, tiết kiệm thời

gian, sinh viên hiểu đƣợc nội dung bài học

một cách rõ ràng và nhanh nhất theo sơ đồ

kiến thức đƣợc hệ thống một cách khoa học,

việc ghi nhớ, ôn tập cũng hiệu quả hơn, nhìn

vào BĐTD sinh viên có thể hình dung ra ngay

các dụng cụ, hóa chất cần chuẩn bị và cách

tiến hành thí nghiệm. Khi thiết kế BĐTD sinh

viên phát huy tối đa trí tƣởng tƣợng, năng

khiếu hội họa, khả năng tƣ duy logic khoa

học. Ngoài ra sử dụng BĐTD còn giúp sinh

viên kết hợp trí tuệ cá nhân với trí tuệ tập thể

một cách hiệu quả, hình thành cho sinh viên

các kĩ năng thực hành, kĩ năng thuyết trình, kĩ

năng làm việc theo nhóm.

BĐTD thực sự là một công cụ tƣ duy hệ

thống, hiệu quả mang lại những lợi ích to lớn

trong hoạt động dạy và học ở các trƣờng đại

học kỹ thuật, góp phần đổi mới phƣơng pháp,

nâng cao chất lƣợng giáo dục, hƣớng sinh

viên đến sự phát triển toàn diện, đáp ứng các

nhu cầu nhân lực cho quá trình công nghiệp

hóa, hiện đại hóa đất nƣớc.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Trần Đình Châu, “Sử dụng Bản đồ tƣ duy-một

biện pháp hiệu quả hỗ trợ HS học tập môn toán”,

Tạp chí Giáo dục, kì 2, tháng 9-2009.

2. Trần Đình Châu, Đặng Thị Thu Thủy; Bản đồ

tư duy-công cụ hiệu quả hỗ trợ dạy học và công


202

tác quản lý nhà trường, Báo Giáo dục&Thời đại,

số 147 ngày 14/9/2010.

3. Nguyễn Cƣơng (2005), Phương pháp dạy học

Hóa học – tập 1, Nxb Giáo dục

4. Tony Buzan (2008), Sơ đồ tư duy, Nxb Tổng

hợp – TP Hồ Chí Minh

5. Đặng Xuân Hải(2013), Kỹ thuật dạy học trong

đào tạo tín chỉ, Nxb Bách Khoa, Hà Nội

6. Nguyễn Ngọc Tuấn(2008), Luận văn thạc sĩ ,

Đại học Giáo dục

7. Joyce Wycoff, (2008) Ứng dụng Bản đồ tư duy,

Nxb Lao động – Xã hội.

SUMMARY

DESIGN AND USE MAP OF THOUGHT IN GENERAL TEACHING

IN CHEMICAL ENGINEERING UNIVERSITY

Nguyen Ngoc Tuan1*

, Tran Trung Ninh2

1College of Information and Communication Technology – TNU, 2Ha Noi National University of Education

A mind map is a diagram used to visually outline information. A mind map is often created around

a single word or text, placed in the center, to which associated ideas, words and concepts are

added. Major categories radiate from a central node, and lesser categories are sub-branches of

larger branches. Categories can represent words, ideas, tasks, or other items related to a central key

word or idea.. Using mind maps in teaching is a positive teaching technicts, help faculty initiative,

flexibility, saving time in teaching, help students maximize their creativity, ability from only,

remember, painting skills, and create psychological comfort, stimulate students' interest in

learning.

This article will guide teachers and students in Technical University use mind maps in chemical

practices to contribute to the renewal of teaching and learning methods, resulted in higher learning

and building create a more positive learning environment.

Keywords: Mind map, teaching techniques, active teaching, experiment, experiment

Ngày nhận bài:31/12/2014; Ngày phản biện:22/1/2014; Ngày duyệt đăng:09/6/2014

Phản biện khoa học: PGS.TS Nguyễn Thị Hiền Lan – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


Hoàng Hùng Cƣờng và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 203 – 206

203

SỬ DỤNG PHẦN MỀM GEO MATH HỖ DẠY HỌC QUỸ TÍCH

CHO HỌC SINH TRUNG HỌC PHỔ THÔNG MIỀN NÖI

Hoàng Hùng Cƣờng1, Đào Tiến Dũng

2

1Trường THPT Yên Hoa, Na Hang, Tuyên Quang, 2Trường THPT Chuyên Lai Châu

TÓM TẮT

Bài báo trình bày các hình thức, phƣơng pháp, thời điểm, cấp độ sử dụng phần mềm Geo Math

theo định hƣớng vừa đảm bảo mục tiêu rèn luyện phát triển tƣ duy, trí tƣởng tƣởng không gian vừa

khai thác một cách phù hợp các yếu tố trực quan của phần mềm trong dạy học quỹ tích cho học

sinh trung học phổ thông miền núi phía Bắc.

Từ khóa: phần mềm Geo Math, dạy học quỹ tích, học sinh trung học phổ thông miền núi

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Phần mềm (PM) Geo Math là sản phẩm của

công ty Tin học và nhà trƣờng Schoolnet với

chức năng chính là hỗ trợ giáo viên (GV) thiết

kế các bài giảng môn Toán với các ƣu điểm sau:

- Có một hệ thống các công cụ cho phép vẽ,

dựng hình, thiết kế mô hình động của hầu

hết các bài toán hình học trong chƣơng trình

phổ thông.

- Cho phép lƣu trữ, thay đổi, bổ sung, cập

nhật các file và quản lý chúng nhƣ một cơ sở

dữ liệu để sử dụng lâu dài và chia sẻ cho

nhiều ngƣời.

- Cho phép tích hợp các hình vẽ đƣợc tạo bởi

các PM khác nhƣ Geogebra, Cabri3D, C.A.R

...và sử dụng chúng mà không cần có PM gốc.

- Có cơ chế tƣơng tác hết sức thân thiện, tạo

ra một vi thế giới...

Mặt khác, một trong những biện pháp nhằm

khắc phục những hạn chế trong tƣ duy toán

của học sinh (HS) miền núi là sử dụng

phƣơng pháp trực quan một cách hợp lý. Nhƣ

vậy việc khai thác sử dụng các PM hình học

động nói chung, PM Geo Math nói riêng

trong dạy học quỹ tích cho HS miền núi là

phù hợp với lý luận và thực tiễn dạy học.

SỬ DỤNG GEO MATH TRONG DẠY HỌC

QUỸ TÍCH

Qua thực tế giảng dạy hình học ở trƣờng phổ

thông, chúng tôi đã khai thác PM Geo Math

* Tel:

hỗ trợ giải bài tập quỹ tích thông qua việc tổ

chức cho HS tham gia các hoạt động sau:

- Vẽ, dựng hình và lựa chọn góc độ sao cho

hình vẽ đƣợc thể hiện một cách trực quan nhất,

để HS dễ dàng nhận diện rõ các yếu tố ban đầu

và các yếu tố cần làm sáng tỏ của bài toán.

- Tìm tòi hƣớng giải quyết bài toán bằng

cách cho thay đổi một vài yếu tố của hình vẽ

kết hợp với sử dụng các công cụ của PM để

HS phát hiện đƣợc những mối quan hệ ẩn

chứa trong hình vẽ. Trong quá trình này HS

đƣa ra các dự đoán của mình và cũng có thể

sử dụng ngay PM để bác bỏ hay củng cố niềm

tin vào các dự đoán, phát hiện của mình.

- Thay đổi, đƣa hình vẽ về trƣờng hợp đặc

biệt để xác định lời giải của bài toán trong

trƣờng hợp riêng này và từ đó sẽ đƣa ra đƣợc

lời giải cho bài toán ban đầu.

- Minh họa kết quả lời giải một cách trực

quan, sinh động.

- Nghiên cứu mở rộng bài toán bằng cách cho

thay đổi một vài yếu tố ban đầu để đƣa đến

bài toán mới và đặt HS trƣớc tình huống gợi

vấn đề: Liệu kết quả bài toán ban đầu có còn

đúng trong trƣờng hợp này không?

Trong phạm vi bài viết, chúng tôi đƣa ra một

vài ví dụ minh họa việc sử dụng PM Geo

Math trong quá trình hƣớng dẫn HS giải bài

tập quỹ tích. Trong mỗi ví dụ, thời điểm, cách

thức khai thác PM Geo Math có khác nhau để

phù hợp giữa việc rèn luyện phát triển tƣ duy,

trí tƣởng tƣởng không gian với việc khai thác

các yếu tổ trực quan của PM.


204

Ví dụ 1: Cho điểm P ở ngoài đƣờng tròn tâm

O, bán kính R, một cát tuyến qua P cắt (O) ở

A và B. Các tiếp tuyến với (O) tại A, B cắt

nhau tại M. Dựng MH vuông góc với OP.

Tìm tập hợp điểm M khi cát tuyến PAB quay

quanh P.

Hoạt động 1: Tìm hiểu bài toán.

Sau khi vẽ hình, HS sẽ quan sát và xác định:

- Yếu tố cố định: Đƣờng tròn (O, R), điểm P,

đƣờng thẳng qua M và vuông góc với OP.

- Yếu tố thay đổi: Cát tuyến PAB, điểm M.

Hình 1

Hoạt động 2: Tìm hướng giải quyết bài toán.

- HS tập trung phát hiện mối liên hệ giữa yếu

tố quỹ tích với các yếu tố cố định, cụ thể là

mối quan hệ giữa điểm M với điểm H, ta có H

là hình chiếu của M.

- Yêu cầu HS vẽ 3 cát tuyến bất kỳ và dự

đoán. Kết quả, HS dự đoán quỹ tích điểm M

là đƣờng thẳng đi qua H và vuông góc với

OP. Căn cứ vào kiến thức đã đƣợc trang bị,

HS lần lƣợt xác định đƣợc:

- Do B, H, A cùng nhìn OM dƣới một góc

vuông nên A, H, O, B, M cùng thuộc một

đƣờng tròn.

- PP/(O) = . .PAPB PH PO , vì (O), P cố định

nên PP/(O) = .PA PB không đổi, vì PO không

đổi nên PH không đổi, vậy H cố định.

Tuy nhiên không phải HS nào cũng đƣa ra

đƣợc giới hạn của quỹ tích.

Hoạt động 3: Minh họa kết quả.

GV mở file “vi dụ 1.gmath”, để lại vết cho

điểm M. Cho cát tuyến PAB thay đổi quanh P,

PM Geo Math sẽ đƣa ra hình ảnh quỹ tích khớp

với kết quả mà HS đã tìm đƣợc (Hình 1).

Mặt khác, HS thấy rõ vì MH OP , H cố

định nên tập hợp điểm M chỉ là phần nằm

ngoài đƣờng tròn của đƣờng thẳng d OP

tại H.

Ví dụ 2: Cho hình chóp S.ABCD có đáy

ABCD là hình vuông cạnh a, SA vuông góc

với mp(ABCD) và SA = a. Gọi H là điểm bất

kì trên đoạn BC, gọi K là hình chiếu vuông

góc của S lên DH. Tìm quỹ tích điểm K khi H

thay đổi trên BC.


Sau khi HS vẽ xong hình, HS tiếp tục đi xác

định các yếu tố cố định, yếu tố di động và yếu

tố quỹ tích của bài toán.

GV yêu cầu HS xem xét bài toán khi điểm

H trùng B, trùng C và là điểm giữa của BC.

Kết quả HS dự đoán quỹ tích điểm K là

thuộc loại tròn.

Hình 2

Hoạt động 2: Xây dựng chương trình giải bài toán

Mở file “ví dụ 2.gmath”, HS quan sát vị trí

tƣơng đối của AK và DH và cùng trao đổi để

tìm lời giải cho bài toán. Ta có:

( )

( )

HD SAKAK HD

AK SAK hay

090AKD .

Mặt khác do H BC nên quỹ tích của điểm K

là cung OD (O AC BD ).


Sử dụng chức năng để lại vết cho điểm K,

khi điểm H chạy trên đoạn BC, ta sẽ nhận

đƣợc hình ảnh trực quan của quỹ tích điểm

K (Hình 2).


205

Ví dụ 3. Cho hình chóp S.ABCD có ABCD là hình vuông tâm O; SA vuông góc với mp(ABCD). Gọi I là trung điểm của cạnh SC; M là một điểm di động trên cạnh AD. Tìm tập

hợp các điểm H là hình chiếu vuông góc của I trên CM.


Sau khi vẽ hình, xác định yếu tố cố định, yếu tố di động và yếu tố quỹ tích của bài toán, HS sẽ xét bài toán với một vài điểm đặc biệt của

điểm M trên cạnh AD từ đó dự đoán quỹ tích điểm H là thuộc loại tròn.

Hoạt động 2: Xác định hướng giải bài toán.

- Bằng cách xét bài toán khi điểm M trùng với

điểm A, HS phát hiện đƣợc OI là đƣờng trung

bình của tam giác SAC, từ đây suy ra:

//( )

( )

OI SAOI ABCD

SA ABCD nên O là

hình chiếu của I lên mp(ABCD), suy ra OH là

hình chiếu của IH lên mp(ABCD). Theo định

lý 3 đƣờng vuông góc thì

090CM OH OHC

Vì hai điểm O, C cố định thuộc mp(ABCD)

nên quỹ tích của H thuộc đƣờng tròn đƣờng

kính OC. Mặt khác do điểm M chỉ chạy trên

cạnh AD nên quỹ tích của điểm H chỉ là

cung tròn.

Hình 3

Hoạt động 3: Minh họa kết quả

GV mở file “Ví dụ 3.gmath”, sử dụng chức năng để lại vết cho điểm H và cho điểm M chạy trên đoạn AD. HS quan sát trực quan hình ảnh quỹ tích điểm H (Hình 3).

Mặt khác, khi GV cho điểm S thay đổi trên tia At vuông góc với mp(ABCD), HS phát hiện thêm quỹ tích của điểm H không phụ thuộc độ dài cạnh SA.

Ví dụ 4. Cho đƣờng tròn tâm O bán kính R. AB là đƣờng kính cố định của (O), MN là đƣờng kính di động của đƣờng tròn. Tiếp tuyến tại B cắt AM, AN tại P và Q. Tìm quỹ tích trực tâm H của tam giác MPQ.

Hoạt động 1: Tìm hiểu bài toán, dự đoán quỹ tích

Vì đây là một bài toán khó, để dự đoán quỹ tích, HS cần phải vẽ hình với ít nhất 3 vị trí khác nhau của điểm M để từ đó có đƣợc dự đoán quỹ tích của điểm H khả năng thuộc loại tròn.

Hình 4

Hoạt động 2: Xây dựng chương trình giải bài toán

Mở file “Ví dụ 4.gmath” để HS quan sát hình

vẽ ở vị trí đặc biệt, HS cảm nhận hình nhƣ

//

MH AB

MH AB

Nếu vậy thì vì MH BA

nên H sẽ là ảnh

của M qua phép tịnh tiến theo BA

và dự đoán

quỹ tích điểm H là ảnh của đƣờng tròn (O)

qua phép tịnh tiến BA

.

HS từng bƣớc làm sáng tỏ dự đoán:

(i). Do MH và AB cùng vuông góc với PQ (là tiếp tuyến với (O) tại B) nên //MH AB .

(ii). HMN có I là trung điểm của MN nên

A là trung điểm của HM (IA là đƣờng trung

bình của HMN.

(iii) Góc MAN nội tiếp chắn nửa đƣờng tròn

nên 1MAN v . Vậy HMN là tam giác

cân tại M, suy ra HM MN AB

Vậy: //

MH AB

MH AB nên MH BA

nên thấy

rằng H là ảnh của M qua phép tịnh tiến theo

BA

. Vậy quỹ tích trực tâm H là đƣờng tròn

(O’), với ( ') ( )BA

O T O .


206


Sử dụng chức năng để lại vết cho điểm H và cho điểm M (hoặc N) thay đổi trên (O). HS nhận đƣợc hình ảnh trực quan của quỹ tích điểm H (Hình 4).

Hoạt động 4: Xét bài toán tương tự

GV đặt vấn đề, nếu chỉ giả thiết AB là một dây cung bất kỳ thì kết quả có còn đúng không?

Vì đã có những bài toán khi thay đổi giả thiết nhƣng vẫn cho kết quả tƣơng tự nên nhiều HS vẫn đi tìm cách chứng minh quỹ tích điểm H tƣơng tự nhƣ đối với trƣờng hợp AB là đƣờng kính. Tuy nhiên đối với bài này thì khác, để đƣa ra phản ví dụ, GV sử dụng Geo Math biểu diễn quỹ tích điểm H và HS thấy quỹ tích của điểm H hoàn toàn khác (Hình 5).

Hình 5

KẾT LUẬN

Để kiểm nghiệm tính hiệu quả của các bƣớc dạy học quỹ tích với sự hỗ trợ của PM Geo Math đã nêu trên, chúng tôi đã triển khai dạy một số giờ ở trƣờng THPT Yên Hoa, Na Hang, Tuyên Quang và THPT Chuyên Lai Châu trong giờ chính khóa và giờ tự chọn.

Kết quả cho thấy các giải pháp trên là phù hợp và giờ giảng không chỉ dừng lại ở việc thu hút, tạo đƣợc động cơ học tập cho đa số HS mà đã giúp HS đã chủ động tham gia quá

trình phát hiện và đƣa ra lời giải bài toán một cách tích cực chủ động. Nhƣ vậy tính trực quan và tính động của Geo Math đã trở thành điểm tựa, giá đỡ để từng bƣớc bồi dƣỡng tƣ duy toán học cho HS.

Theo chúng tôi, ngoài hình thức GV trực tiếp

sử dụng PM Geo Math thì việc thiết kế các nhiệm vụ học tập giao cho HS sử dụng PM để hoàn thành nhiệm vụ chắc nhắc cũng sẽ mang lại hiệu quả tốt.

Tóm lại, việc sử dụng PM Geo Math trong dạy học quỹ tích không đơn giản là ta có một

công cụ vẽ hình, một công cụ tính toán, một công cụ để minh họa quỹ tích mà ta đã có một công cụ để thiết kế các tình huống có dụng ý sƣ phạm nhằm vận dụng hình thức dạy học tích cực nhƣ dạy học khám phá, dạy học kiến tạo, dạy học phân hóa, dạy học nhóm...một

cách có hiệu quả vào dạy học quỹ tích nói riêng, dạy học toán nói chung.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Văn Nhƣ Cƣơng (Chủ biên), (2007) Phạm Khắc

Ban, Tạ Mân. Bài tập hình học 11 (nâng cao).

Nxb Giáo dục.

2. Nguyễn Bá Kim, (2004) Phương pháp dạy học

môn Toán, Nxb ĐHSP.

3. Trịnh Thanh Hải, Trần Việt Cƣờng, Trịnh Thị

Phƣơng Thảo. (2013) Ứng dụng công nghệ thông

tin trong dạy học toán. Nxb Giáo dục Việt Nam,.

4. Website www.schoolnet.vn.

SUMMARY

USING GEO MATH SOFTWARE IN TEACHING LOCUS

FOR MOUNTAINOUS HIGH SCHOOL STUDENTS

Hoang Hung Cuong1*

, Dao Tien Dung2

1Yen Hoa High School - Na Hang - Tuyen Quang, 2Lai Chau Specialized High School

This article presents ways, times and levels of using Geo math software not only to ensure the

target of developing space imagiantion but also to exploit its visual elements in teaching locus for

mountainous high school students.

Keywords: Geo Math software, teaching locus, mountainous high school students



* Tel:

Trần Việt Cƣờng Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 120(06): 207 – 211

207

KHAI THÁC MỐI LIÊN HỆ GIỮA HÌNH HỌC XẠ ẢNH VỚI HÌNH HỌC SƠ

CẤP TRONG DẠY HỌC NỘI DUNG HÌNH HỌC Ở TRƢỜNG PHỔ THÔNG

Trần Việt Cƣờng

*

Trường Đại học Sư phạm - ĐH Thái Nguyên

TÓM TẮT Bài báo này, chúng tôi đề cập tới việc khai thác mối liên hệ giữa hình học xạ ảnh với hình học sơ

cấp, dùng các kiến thức của hình học xạ ảnh nhằm soi sáng, định hƣớng cho lời giải sơ cấp của bài

toán hình học đã cho hoặc khai thác mối liên hệ giữa chúng để sáng tạo ra các bài toán hình học

mới trong chƣơng trình phổ thông.

Từ khoá: Hình học xạ ảnh, hình học sơ cấp, dạy học, giáo viên, học sinh

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Chúng ta đã biết, từ một không gian Afin ta

có thể xây dựng đƣợc một mô hình của không

gian xạ ảnh bằng cách thêm vào không gian

afin những “điểm vô tận”. Ngƣợc lại, nếu ta

có một không gian xạ ảnh thì bằng cách bỏ đi

một siêu phẳng nào đó (xem nhƣ một siêu

phẳng vô tận) ta có thể xây dựng phần còn lại

thành một mô hình xạ ảnh của không gian afin

hoặc mô hình xạ ảnh của không gian Euclid.

Nhƣ vậy, giữa không gian afin, không gian

Euclid và không gian xạ ảnh có mối quan hệ

mật thiết với nhau. Do đó, giữa hình học afin

(HHAF), hình học Euclid và hình học xạ ảnh

(HHXA) cũng có sự liên quan với nhau.

Không gian Euclid hai chiều (E2) và không

gian Euclid ba chiều (E3) đƣợc trình bày ở

trƣờng Trung học phổ thông (THPT) là những

không gian afin theo thứ tự liên kết với các

không gian vectơ Euclid hai chiều 2E

và ba

chiều 3E

.

Bài báo này, chúng tôi tập trung vào việc

nghiên cứu mối liên hệ giữa HHXA với

HHAF và hình học Euclid nhằm nghiên cứu,

khai thác và vận dụng mối liên hệ giữa nội

dung HHXA với nội dung HHSC trong dạy

học hình học ở trƣờng phổ thông. Qua đó,

giúp cho ngƣời giáo viên (GV) toán ở trƣờng

phổ thông và sinh viên sƣ phạm toán hiểu rõ

đƣợc bản chất, cội nguồn của các kiến thức

của HHSC ở trƣờng phổ thông, cũng nhƣ thấy


đƣợc mối quan hệ giữa nội dung kiến thức

hình học cao cấp đƣợc học ở các trƣờng sƣ

phạm với nội dung kiến thức HHSC ở trƣờng

phổ thông.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Từ kết quả của HHAF suy ra kết quả của

HHXA

Giả sử ta có một định lý về các đối tƣợng nào

đó của không gian afin. Bằng cách thêm vào

không gian afin đó các điểm vô tận, ta đƣợc

một không gian xạ ảnh, những đối tƣợng của

không gian afin trở thành đối tƣợng của

không gian xạ ảnh và định lý đã cho trở thành

một định lý của HHXA. Do ta chỉ có một

cách là thêm các điểm vô tận vào không gian

afin nên từ một định lý trong HHAF ta chỉ suy

ra đƣợc duy nhất một định lý của HHXA.

Bằng cách này ta có thể suy ra một kết quả của

HHXA nhờ một kết quả đã biết của HHAF.

Ví dụ: Ta đã biết định lý sau của HHSC:

“Trong một hình bình hành, các đường chéo

cắt nhau tại trung điểm mỗi đường”. Nếu

thêm các điểm vô tận vào mặt phẳng afin thì

các cạnh song song của hình bình hành đều có

điểm chung là điểm vô tận. Do đó, hình bình

hành trở thành hình bốn cạnh toàn phần của

mặt phẳng xạ ảnh. Trung điểm của một đoạn

thẳng sẽ trở thành điểm cùng với điểm vô tận

(trên đƣờng chứa đoạn thẳng đó) liên hợp

điều hoà với hai đầu mút của đoạn thẳng đã

cho. Do đó, định lý nói trên về hình bình hành

sẽ trở thành một định lý của HHXA về hình

bốn cạnh toàn phần mà ta đã biết: “Trong một


208

hình bốn cạnh toàn phần, các đỉnh đối diện

nằm trên một đường chéo và cặp giao điểm

của đường chéo đó với hai đường chéo còn

lại liên hợp điều hoà”.

Bằng cách này, ta có thể đƣa việc giải một bài

toán của HHSC bằng việc giải một bài toán

tƣơng ứng theo kiến thức của HHXA. Nói

cách khác, ta có thể sử dụng các kiến thức của

HHXA để “soi sáng” các kiến thức của HHSC.

Ví dụ: Trên một tiếp tuyến t của một đường

tròn (O) lấy hai điểm A và B đối xứng với

nhau qua tiếp điểm T. Từ A và B kẻ hai cát

tuyến APQ, BRS cắt đường tròn (O) lần lượt

tại P, Q và R, S. Gọi M, M‟, N, N‟ tương ứng

là các giao điểm của PR, QS, PS, QR với t.

Chứng minh rằng T là trung điểm của các

đoạn thẳng MM‟ và NN‟.

Chứng minh.

Cách 1 (Sử dụng kiến thức của HHSC). Dựng

cát tuyến AR’S’ đối xứng với BRS qua OT

(Hình 1). Theo tính chất của phép đối xứng

trục OT ta có SS’ // AB và AS = BS’ (1). Suy

ra, tứ giác ABS’S là hình thang cân. Do đó,

M’AS = MBS’ (2).

.

AM’ N T N’ B M

S’

Q

OS

PR’ R

Hình 1

Do S’AB = S’SB = S’PM nên MAPS’

là tứ giác nội tiếp. Do đó, ta có

AMS‟ = S‟PG = S‟SQ = SM‟A (3)

Từ (1), (2) và (3) ta có M’S’A = MSB.

Suy ra MA’ = BM => M’T = MT hay T là

trung điểm MM’.

Chứng minh tƣơng tự, T là trung điểm NN’.

Cách 2 (Sử dụng kiến thức của HHXA): Bốn

điểm phân biệt P, Q, R và S là các điểm

chung của một chùm đƣờng cong bậc hai. Nói

khác đi, chúng xác định một chùm đƣờng

cong bậc hai (C) (Hình 2). Trong chùm này

có một đƣờng cong không suy biến là đƣờng

tròn (O) và ba đƣờng cong suy biến, đó là ba

cặp đƣờng thẳng (PQ, RS); (PR,QS) và (PS,

QR) chứa ba cặp cạnh đối diện của hình tứ

điểm P, Q, R, S.

Theo định lý Đơdac II, đƣờng tròn (O) và ba

cặp đƣờng thẳng nói trên xác định trên tiếp

tuyến t tại T của đƣờng tròn (O) các cặp điểm

tƣơng ứng (T, T), (A, B), (M, M’) và (N, N’)

của một phép biến đổi xạ ảnh đối hợp loại

hypebolic trên t.

Vì ( , , , ) 1 ( , , , )A B T B A T nên ta có ' '( , , , ) ( , , , ) ( , , , ) 1M M T N N T A B T

Suy ra, T là trung điểm của các đoạn thẳng

MM’ và NN’.

Q

S

M’

P

A N T

R

N’ B M

O

(t)

.

Hình 2

Từ kết quả của HHXA suy ra các kết quả

của HHSC

Giả sử có một định lý về một đối tƣợng nào

đó trong không gian xạ ảnh. Bằng cách bỏ đi

một siêu phẳng nào đó ta đƣợc một không

gian afin và định lý nói trên sẽ trở thành một

định lý của HHAF. Do có thể bỏ đi bất kỳ

một siêu phẳng nào đó nên từ một kết quả

trong HHXA, ta có thể thu đƣợc nhiều kết

quả khác nhau trong HHAF.

Ví dụ “Nếu tam giác ABC ngoại tiếp một

đường conic (S) thì các đường thẳng nối đỉnh

của tam giác với tiếp điểm trên cạnh đối diện

sẽ đi qua một điểm”

Trên hình vẽ ta có các đƣờng thẳng AA’,

BB’, CC’ đồng quy tại điểm O.

- Nếu ta chọn đƣờng thẳng B’C’ là đƣờng

thẳng vô tận thì đƣờng conic (S) trở thành

một đƣờng Hypebol với hai đƣờng tiệm cận


209

là AB và AC. Khi đó, ta có AB // OC và AC

// OB. Do đó, ABOC là hình bình hành với A’

là giao điểm của hai đƣờng chéo. Suy ra

BA AC

. Do đó ta đi đến kết quả sau của

HHAF “Hai đường tiệm cận của một đường

Hypebol chắn trên một tiếp tuyến bất kỳ một

đoạn thẳng nào mà tiếp điểm chính là trung

điểm” (Hình 4).

A

O

B A’ C

B’C’

Hình 3

A

B C

O

A’

Hình 4

- Nếu ta chọn đƣờng thẳng BC làm đƣờng

thẳng vô tận thì đƣờng conic (S) trở thành

một đƣờng Parabol mà AA’ là một đƣờng

kính, còn AB’OC’ là một hình bình hành. Do

đó, ta có kết quả sau: “Nếu từ điểm A kẻ hai

tiếp tuyến AB và AC với một Parabol thì

đường kính của Parabol liên hợp với phương

xác định bởi vectơ BC sẽ phải đi qua A”

(Hình 5).

A

BC.

Hình 5

Cũng do từ một bài toán của HHXA có thể

suy ra nhiều bài toán của HHAF nên bằng

cách chọn siêu phẳng vô tận một cách thích

hợp ta có thể chuyển một bài toán của HHXA

thành một bài toán của HHAF mà cách giải

dễ thực hiện hơn.

Ví dụ. Chứng minh rằng: Trong một hình bốn

cạnh toàn phần, trên mỗi đường chéo hai

đỉnh đối diện và hai điểm chéo liên hợp điều

hoà với nhau.

Ta có thể giải bài toán này bằng công cụ của

HHXA. Tuy nhiên, ở đây chúng ta sử dụng

mô hình afin của không gian xạ ảnh để giải

bài toán này.

A

BB’D

F C E C’

A’

Đường thẳng vô tận

Hình 6

Chọn siêu phẳng vô tận Pn-1

đi qua hai điểm

C, C’ và không đi qua một đỉnh nào khác nữa

của hình bốn cạnh toàn phần. Khi đó, AB //

A’B’, AB’ // A’B. Suy ra, ABA’B’ là hình

bình hành của không gian afin An. Theo kết

quả của HHAF ta có điểm chéo D là trung

điểm của AA’ và BB’. Vì vậy, điểm D cùng

với điểm E vô tận liên hợp điều hoà với hai

điểm A và A’. Trên đƣờng chéo BB’, điểm D

cùng với điểm vô tận F liên hợp điều hoà với

hai điểm B và B’. Do đó, ta có (AA’DE) =

(DAA’) = -1 và (BB’DF) = (DBB’) = -1.

Việc nắm vững kiến thức của HHXA, vận

dụng mối quan hệ giữa HHXA với HHAF

chúng ta có thể định hƣớng cho lời giải sơ cấp

của những bài toán afin.

Ví dụ: Gọi H là trực tâm của tam giác nhọn

ABC. Qua C dựng các tiếp tuyến CP, CQ với

đường tròn (O), đường kính AB (P, Q là các

tiếp điểm). Chứng minh rằng ba điểm P, Q và

H thẳng hàng.

Lời giải 1: (Theo góc độ của HHXA). Gọi D =

BC AH, E = CA BH, F = DE AB, I =


210

BE CF, K = AD CF. Xét tứ giác toàn

phần ABDECF ta có [ADHK] = [CFKI] =

[BEIH] = -1. Suy ra, H liên hợp điều hoà với I

và K đối với đƣờng tròn (O). Do đó, IK là

đƣờng đối cực của H, nên C liên hợp với H

đối với đƣờng tròn (O). Mặt khác, PQ là

đƣờng đối cực của C, suy ra H thuộc PQ hay

P, Q và H là ba điểm thẳng hàng.

A B

K

C

I

F

P

Q

O

H

Hình 7

Ta thấy, PQ là đƣờng đối cực của C, mà C

liên hợp với H đối với đƣờng tròn (O), nên H

thuộc PQ, suy ra H, P, Q thẳng hàng. Vậy để

chứng minh H, P, Q thẳng hàng, ta chứng

minh H thuộc đƣờng thẳng PQ. Điều đó gợi ý

cho ta thấy H nằm trên trục đẳng phƣơng PQ

của hai đƣờng tròn nào đó và ta có thể đƣa ra

lời giải sơ cấp bài toán trên.

Lời giải 2 (Theo góc độ của HHSC): Ta có,

các điểm C, P, F, O và Q cùng nằm trên

đƣờng tròn ( ) đƣờng kính OC (hình 8). Do

đó, ta có:

P(H)/( ) = HC.HF

P(H)/(O) = HA. HD = HB.HE.

Mặt khác, H là trực tâm của ABC nên ta có

HA.HD = HB.HE = HC.HF.

Suy ra P(H)/( ) = P(H)/(O) hay H thuộc trục

đẳng phƣơng PQ của ( ) và (O) . Vậy P, Q và

H là ba điểm thẳng hàng.

Sáng tạo các bài toán mới

Từ một bài toán của HHAF ta có thể suy ra

một bài toán của HHXA bằng cách bổ sung

thêm vào không gian afin này những điểm vô

tận thuộc một siêu phẳng vô tận. Ngƣợc lại,

từ một bài toán của HHXA, bằng cách chọn

các siêu phẳng khác nhau đóng vai trò siêu

phẳng vô tận, ta có thể có nhiều bài toán của

HHAF khác mà các kết quả ta có thể suy ra từ

những kết quả đã biết trong HHXA. Kết hợp

cả hai cách làm này ta có thể từ một bài toán

sơ cấp suy ra nhiều bài toán sơ cấp khác.

C

PE

AF O

B

D

H

Hình 8

Việc nắm vững kiến thức HHXA, ngƣời giáo

viên (GV) toán THPT có một mảnh đất “màu

mỡ” để sáng tạo ra các bài toán cho học sinh

của mình luyện tập. Do đó, một GV THPT

với kiến thức về HHXA đƣợc trang bị khi còn

là sinh viên ở trƣờng Sƣ phạm có thể dễ dàng

đƣa một số bài toán HHSC ở trƣờng phổ

thông về bài toán của HHXA, dùng kiến thức

HHXA soi sáng, định hƣớng cho lời giải sơ

cấp của bài toán đã cho, hơn thế nữa từ bài

toán của HHXA tƣơng ứng, GV đó có thể tạo

ra đƣợc nhiều bài toán sơ cấp có mối liên hệ

với bài toán ban đầu theo con đƣờng:

Từ bài toán trong E2

Afin ho¸bài toán

trong A2

x¹ ¶nh ho¸Bài toán trong P

2

Afin ho¸ Các bài toán trong A

2

Trùc chuÈn ho¸Các bài toán trong E

2.

Đó là sự thể hiện của mối liên hệ chặt chẽ

giữa toán học phổ thông với toán học cao cấp

theo các con đƣờng: Toán học cao cấp

Toán học phổ thông hoặc Toán học phổ thông

Toán học cao cấp Toán học phổ thông.

Tất nhiên, những ngƣời có thể đi theo con

đƣờng này chỉ phù hợp là những sinh viên sƣ

phạm - những ngƣời GV trong tƣơng lai và

những GV đang trực tiếp giảng dạy ở các

trƣờng phổ thông. Làm đƣợc nhƣ thế, sinh


211

viên sẽ nắm sâu sắc các kiến thức toán cao

cấp, thấy đƣợc mối liên hệ với toán học phổ

thông, góp phần làm tốt khâu chuẩn bị nghề

nghiệp sau này và chắc chắn sẽ có kết quả tốt

trong các kì thi của mình. Còn đối với những

GV phổ thông, đi theo con đƣờng đó là một

cách để nâng cao trình độ chuyên môn nghiệp

vụ của mình, nâng cao hiệu quả dạy học và tất

nhiên những học sinh đƣợc học những ngƣời

thầy nhƣ vậy sẽ có nhiều cơ hội đƣợc luyện

tập, khắc sâu và đƣợc khai thác, mở rộng kiến

thức từ một dạng toán đã cho.

KẾT LUẬN

Từ những phân tích trên, cho chúng ta thấy:

Giữa nội dung HHXA đƣợc học ở các trƣờng

Sƣ phạm và nội dung HHSC đƣợc học trong

chƣơng trình phổ thông có mối quan hệ mật

thiết với nhau. Do đó, nếu ngƣời GV biết

cách khai thác, vận dụng linh hoạt mối quan

hệ đó vào việc dạy học hình học ở phổ thông

thì sẽ góp phần nâng cao hiệu quả dạy học

cho học sinh.

Hơn nữa, để nâng cao chất lƣợng ngƣời GV

trong tƣơng lai, trong quá trình giảng dạy, các

giảng viên bộ môn hình học cần dành thời

gian để phân tích cho sinh viên thấy đƣợc mối

quan hệ giữa nội dung HHXA với nội dung

HHSC trong chƣơng trình phổ thông, qua đó

giúp cho các sinh viên sƣ phạm toán hiểu rõ

đƣợc bản chất, cội nguồn của các kiến thức

của HHSC ở trƣờng phổ thông, cũng nhƣ thấy

đƣợc mối quan hệ giữa nội dung kiến thức

hình học cao cấp đƣợc học ở các trƣờng sƣ

phạm với nội dung kiến thức HHSC ở trƣờng

phổ thông.

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Phạm Bình Đô (2006), Bài tập hình học xạ ảnh,

Nxb Đại học Sƣ phạm.

2. Văn Nhƣ Cƣơng (1999), Hình học Xạ ảnh, Nxb

Giáo dục. 3. Văn Nhƣ Cƣơng, Tạ Mân (1998), HHAF và

hình học Euclid, Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội.

4. Trần Việt Cƣờng, Nguyễn Danh Nam (2013),

Giáo trình HHSC, Nxb Giáo dục Việt Nam.

5. Nguyễn Mộng Hy (1999), Hình học cao cấp,

Nxb Giáo dục.

6. Nguyễn Thị Minh Yến (2006), Xây dựng một số

chuyên đề "cầu nối" giữa hình học cao cấp ở

trường Cao đẳng Sư phạm với hình học ở phổ

thông nhằm tăng cường định hướng sư phạm cho

sinh viên, Luận văn Thạc sĩ Khoa học giáo dục.

SUMMARY

APPLICATION ON THE RELATIONSHIP BETWEEN PROJECTIVE

GEOMETRY AND PRIMARY GEOMETRY IN THE GEOMETRY

TEACHING AT THE HIGH SCHOOL

Tran Viet Cuong

*

College of Education - TNU

In this paper, we refer to the application on the relationship between projective geometry and

primary geometry, using the knowledge of projective geometry to lighten, to guide the primary

solution of given geometry problem or application on their relationship to create new geometry

problems in school programs

Keyword: projective geometry, primary geometry, teaching, teacher, student


Phản biện khoa học: TS. Đỗ Thị Trinh – Trường Đại học Sư phạm - ĐHTN


oµ soT Tạp chí Khoa học và Công nghệ

NATURAL SCIENCE - TECHNOLOGY

Content Page

Ha Dai Ton, Le Duc Hieu, Nguyen Duc Dung - Comparison and performance evaluation of page segmentation

algorithms 3

Pham Xuan Bach, Do Xuan Tien, Chu Duc Toan - To improve the efficiency of single cpu system in the

parallel multi -cpu system 9

Dao Van Hiep, Phan Hung Dung, Pham Cuong - Application of anfis in design of experiments 15

Le Huu Thieng, Do Thi Hoa, Pham Thi Thanh Thuy - Study of biological activity of the complexes of L - histidine with tecbium and dysprosium 23

Nguyen Thi Nguyen, Pham Tuan Giao - Research on satistics mathematical model of radio signal systems 27

Truong Thi Thao, Tran Hoai Thu, Khieu Thi Tam, Pham Thi Hien Luong - Study on the corrosion

inhibition ability of rude extractions separated from water extract of thai nguyen green tea leaves for ct38 steel in the solution of hcl acid

33

Tran Nguyen An – Generalized sequentially Cohen – Macaulay modules under base change 39

Tran Thanh Tung – New results on the stability of nonlinear uncertain discrete – time systems with time –

varying time delay 45

Ngo Thi Kim Quy – Monotone interative method for second order boundary value problems in the presence of

lower and upper solutions 51

Truong Thi Thuy Duong, Nguyen Thi Phuong Dung – The stability of generalized quasi – equilibrium problems 57

Mai Viet Thuan, Nguyen Thi Thanh Huyen, Tran Thi Hong Nhung – Observer – based control designed of

neural networks system with an interval time-varying delay: LMIS method approach 63

Do Thi Tu Anh, Nguyen Doan Phuoc - Stabilization of bilinear continuous systems based on predictive control 73

Cao Tien Huynh, Lai Khac Lai, Le Thi Huyen Linh - A disturbance identification method based on neural

network for a class predictive control system with delay 81

Nguyen Thi Mai Huong, Mai Trung Thai, Nguyen Huu Chinh, Lai Khac Lai - Researching effects of state parametters in twin rotor mimo system 87

Hoang Thi Thu Yen, La Quang Thuong, Duong Thi Nhung, Ha Thi Loan - Investigation ssr markers in

some varieties /clones tea (camellia sinensis) in Thai Nguyen 93

Han Thi Thuy Hang - To set up geological data at Thai Nguyen city 101

Nguyen Duc Thuan, Phan Thi Thanh Huyen, Phan Dinh Binh - Application of the satellite image materials

for adjusting the map of current land use 2013 in Ia Pia commune, Chu Prong district, Gialai province 105

Nguyen Duc Tuan, Vu Thi Hanh, Dinh Thi Kim Hoa, Pham Thi Vinh, Tran Thi Ly, Vu Thi Tham, Nguyen Thi Oanh, Pham Thi Oanh, Ha Thi Hien - Study on production of orange jam 111

Hoang Van Hung, Duong Thi Minh Hoa, Ngan Thi Thanh Hoa - Arsenic and iron treatment research in

groundwater by biophin filter 117

Vu Thi Hau, Pham Ngoc Chuong - Research on the adsorbability of dye -stuff reactive blue 19 (RB19) and basic violet 4 (BV4) on Cao Bang manganese ore 121

Trinh Huu Lien - The establishsment of zone land value for land valuation in database administration, and

technology GIS remotesensing 127

Nguyen Van Minh - Business and market share 133

Journal of Science and Technology

120 (06)

2014

Nguyen Thi Thu Hang - Applying logit model to analyze potential factors that affect labour transformation

from agricultural to non - agricultural structure 137

Quan T.V, Nam B.H, Dzung. N.T - Electro - thermal micro -motor fabricated by mems technology 141

Nguyen Thu Huyen, Nguyen Thi Nham Tuat - The management of medical solid waste at Thai Nguyen in the

central hopital 147

Nguyen Dang Duc, Nguyen To Giang, Do Thi Nga - Determination Zn and mn contents in green tea in Thai

Nguyen by analyzing atomic absorption pectrometry 153

Do Nang Toan, Nong Minh Ngoc - The collision calculation based on obbs technique applied for a virtual

reality system simulated traffic 161

Dang Ngoc Trung, Nguyen Van Trong - A control method for location and human interaction with the

environment in the teleoperation 171

Pham Xuan Nghia, Nguyen Anh Tuan, Nguyen Duc Dai - Research, quality assessment of improved bpa -eh

algorithm for ldpc codes 177

Tran Ngoc Bich, Tran Thi Ngoc Anh, Ngo Thi Duyen, Dinh Thi Huong, Pham Thi Nhung, Lai Thi Thu

Thuy - Raising effective teaching of math in final grade in primary school based on construct theory implication 183

Mai Thi Ngoc An - The teaching situation of probability and statistics in College of Agriculture and Forestry -

TNU 189

Nguyen Thi Loan - The reality of testing and assessing the learning of higher mathematics module among the

students of College of Economics and Technology 193

Nguyen Ngoc Tuan, Tran Trung Ninh - Design and use map of thought in general teaching in chemical

engineering university 197

Hoang Hung Cuong, Dao Tien Dung - Using geo math software in teaching locus for mountainous high school

students 203

Tran Viet Cuong - Application on the relationship between projective geometry and primary geometry in the

geometry teaching at the high school 207

Documents

Tập 120, số 06, 2014