TS. Nguyễn Trung Tú – KHOA XÂY DỰNG

LÝ LỊCH KHOA HỌC

CHUYÊN GIA KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Mẫu Lý lịch này có thể download trên webside của Trường Đại học Kiến trúc HN: http://hau.edu.vn/vi/Phong-Ban/phong-khoa-hoc-cn-quan-he-qt/thong-bao.aspx

1. Họ và tên: Nguyễn Trung Tú
2. Năm sinh: 1978 3. Nam/Nữ: Nam
4. Học hàm: Năm được phong: Học vị: Tiến sỹ Năm đạt học vị: 2017
5. Lĩnh vực nghiên cứu trong 5 năm gần đây:
Mã chuyên ngành KH&CN:		Tên gọi:

6. Chức danh nghiên cứu: Chức vụ hiện nay:
7. E-mail: [email protected]
8. Mobile: 0989323404
9. Quá trình đào tạo
Bậc đào tạo	Nơi đào tạo		Chuyên ngành	Năm tốt nghiệp
Đại học	Đại học Kiến Trúc Hà nội		XD dân dụng	2001
Thạc sỹ	Đại học Kiến Trúc Hà nội		XD dân dụng	2005
Tiến sỹ	Đại học Alabama		XD dân dụng	2017
Thực tập sinh khoa học	Đại học Colorado		XD dân dụng	Nay

10. Trình độ ngoại ngữ (mỗi mục đề nghị ghi rõ mức độ: Tốt/Khá/TB)
TT	Tên ngoại ngữ			Nghe		Nói			Đọc	Viết
1	Tiếng Anh			Tốt		Tốt			Tốt	Tốt
2
3
4
11. Quá trình công tác
Thời gian (từ năm … đến năm…)		Vị trí công tác			Lĩnh vực chuyên môn				Cơ quan công tác
2007-2013		Giảng viên			XD dân dụng				Đại học Kiến Trúc Hà nội
20013-2017		NCS TS			XD dân dụng				Đại học Alabama
2017-2022		NCS sau TS			XD dân dụng				Đại học Colorado
12. Các công trình KH&CN chủ yếu được công bố, sách chuyên khảo (liệt kê công trình tiêu biểu đã công bố trong 5 năm gần nhất)
TT	Tên công trình (bài báo, công trình…)		Là tác giả hoặc là đồng tác giả công trình				Nơi công bố (tên tạp chí đã đăng, Nhà xuất bản)				Năm công bố
1	Tạp chí quốc tế
	Predicting GPR Signals from Concrete Structures Using Artificial Intelligence-Based Method		Tác giả liên hệ				Advances in Civil Engineering, 2021, 6610805. https://doi.org/10.1155/2021/6610805				2021
	Artificial Neural Network Utilization for Nondestructive Testing and Evaluation of Concrete Structures		Đồng tác giả				ACI Symposium Publication, 350. https://doi.org/10.14359/51734322				2021
	Full-resolution 3D imaging for concrete structures with dual-polarization GPR		Đồng tác giả				Automation in Construction Volume 125, May 2021, 103652. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103652				2021
	Mixture Design Study of Fiber-Reinforced Self-Compacting Concrete for Prefabricated Street Light Post Structures.		Tác giả liên hệ				Advances in Civil Engineering, 2020, 8852320. https://doi.org/10.1155/2020/8852320				2020
	A neural network approach for predicting hardened property of Geopolymer concrete.		Tác giả liên hệ				International Journal of GEOMATE, 19(74),66–74. https://doi.org/10.21660/2020.74.72565				2020
	Compressive strength evaluation of Fiber-Reinforced High Strength Self-Compacting Concrete with Artificial Intelligence.		Tác giả chính				Advances in Civil Engineering, 2020, 3012139. https://doi.org/10.1155/2020/3012139				2020
	Application of Synthetic Aperture Focusing Technique to visualize GPR data from reinforced concrete structures		Đồng tác giả				IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 869 (2020) 052072. doi:10.1088/1757-899X/869/5/052072				2020
	Application of polypropylene fiber for reinforced concrete beams and slabs.		Đồng tác giả				IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 869 (2020) 072042. doi:10.1088/1757-899X/869/7/072042				2020
	Numerical Model for Creep Behavior of Axially Loaded CLT Panels.		Tác giả chính				Journal of Structural Engineering, 145(1), 04018224. doi.org/10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0002219				2019
	Seismic assessment of a three-story wood building with an integrated CLT-light frame system using RTHS.		Tác giả chính				Engineering Structures, 167, 695-704. doi.org/10.1016/j.engstruct.2018.01.025				2018
2	Tạp chí quốc gia
	Evaluation of modulus of elasticity for eco-friendly concrete made with seawater and marine sand		Tác giả chính				Journal of Science and Technology in Civil Engineering (STCE) – HUCE, 15(4), 148-156. https://doi.org/10.31814/stce.huce2021-15(4)-13				2021
	An artificial intelligence approach for concrete hardened property estimation.		Tác giả chính				Journal of Science and Technology in Civil Engineering, 14(2), 40-52. doi.org/10.31814/stce. nuce2020-14(2)-04				2020
	Prediction of Bridge Deck Condition Rating Based on Artificial Neural Networks.		Tác giả chính				Journal of Science and Technology in Civil Engineering, 13(3), pp. 15-25. doi.org/10.31814/stce. nuce2019-13(3)-02				2019
3	Hội nghị quốc tế
	Numerical Model of Creep Behavior for Axially Loaded CLT Panels.		Đồng tác giả				4^th Residential Building Design and Construction Conference, State College, PA, USA.				2018
	Experimental investigation of CLT-LiFS system under reverse cycling loading.		Đồng tác giả				ASCE Congress on Technical Advancement, Duluth, Minnesota, USA.				2017
13. Số lượng văn bằng độc quyền sáng chế/ Giải pháp hữu ích/ Văn bằng bảo hộ giống cây trồng/ thiết kế bố trí mạch tích hợp đã được cấp (nếu có)
TT	Tên và nội dung văn bằng							Năm cấp văn bằng
1

14. Số lượng công trình, kết quả nghiên cứu được áp dụng trong thực tiễn (nếu có)

Tên công trình

Hình thức, quy mô, địa chỉ áp dụng

Thời gian

15. Các đề tài, dự án, nhiệm vụ KH&CN đã chủ trì hoặc tham gia trong 5 năm gần đây

Tên đề tài, dự án, nhiệm vụ KH&CN đã chủ trì

Thời gian

(bắt đầu – kết thúc)

Thuộc Chương trình (nếu có)

Tình trạng

(đã nghiệm thu-xếp loại, chưa nghiệm thu)

Tên đề tài, dự án, nhiệm vụ KH&CN đã tham gia

Thời gian

(bắt đầu – kết thúc)

Thuộc Chương trình (nếu có)

Tình trạng

(đã nghiệm thu, chưa nghiệm thu)

16. Giải thưởng (về KH&CN, về chất lượng sản phẩm,…)

Hình thức và nội dung giải thưởng

Năm tặng thưởng

17. Kinh nghiệm về quản lý, đánh giá KH&CN (số lượng các Hội đồng tư vấn, xét duyệt, nghiệm thu, đánh giá các chương trình, đề tài, dự án KH&CN cấp quốc gia hoặc tương đương trong và ngoài nước đã tham gia trong 5 năm gần đây)

Hình thức Hội đồng

Số lần

18. Nghiên cứu sinh đã hướng dẫn bảo vệ thành công (Nếu có)

Họ và tên

Hướng dẫn hoặc đồng hướng dẫn

Đơn vị công tác

Năm bảo vệ thành công

19.

Lĩnh vực chuyên môn sâu có thể tư vấn

–

Tin liên quan