# TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU TIẾN SĨ, GIẢI PHẪU MÃ NGUỒN MỞ & LỘ TRÌNH 36 THÁNG
## Coupled Plan-to-Facade Optimization for Microclimatic Comfort in Da Nang Tube Houses Using Performance-Driven Generative AI

> **Đề tài Luận án Tiến sĩ Kiến trúc:**  
> **Tiếng Việt:** *Tối ưu hóa đồng thời tổ chức không gian mặt bằng và cấu trúc mặt đứng nhằm nâng cao tiện nghi vi khí hậu cho nhà ống tại Đà Nẵng ứng dụng Mô hình Tạo sinh dẫn dắt bởi Hiệu năng (Performance-Driven Generative AI), kế thừa DNA hình thái – vi khí hậu của Kiến trúc Hiện đại Việt Nam sau 1954.*  
> **Tiếng Anh:** *Coupled Plan-to-Facade Optimization for Microclimatic Comfort in Da Nang Tube Houses Using a Multi-Fidelity Physics-Guided Graph-CVAE and Vietnamese Modernist Heritage DNA.*

---

## 1. BỐI CẢNH LỊCH SỬ – KHÍ HẬU & KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU (RESEARCH GAP)

### 1.1. Hai dòng chảy Kiến trúc Hiện đại Việt Nam sau 1954 và "DNA Hình thái – Vi khí hậu"
Sau Hiệp định Genève 1954, kiến trúc Việt Nam phát triển theo hai quỹ đạo Bắc – Nam nhưng hội tụ sâu sắc ở triết lý **thích ứng khí hậu nhiệt đới thụ động (Passive Tropical Adaptation)**:
- **Miền Bắc (Socialist Modernism – Khu tập thể Kim Liên, Trung Tự, Cung Thiếu nhi Hà Nội, Bộ Thủy lợi):** Trong điều kiện thiếu hụt vật liệu và chưa có điều hòa nhiệt độ cơ khí, các KTS (Nguyễn Cao Luyện, Hoàng Như Tiếp, Trần Hữu Tiềm, Võ Thành Nghĩa...) phát triển cấu trúc **hành lang – loggia đệm sâu ($1.2\text{--}1.8\text{ m}$)**, tường gạch dày trát vữa vôi cách nhiệt, lam đứng bê tông chắn nắng Tây và **tổ chức mặt bằng thông gió xuyên phòng (cross-ventilated double-loaded plan)**.
- **Miền Nam (Tropical Modernism – Ngô Viết Thụ, Nguyễn Quang Nhạc, Lê Văn Lắm, Huỳnh Tấn Phát):** Kết hợp bố cục Beaux-Arts với Hiện đại Nhiệt đới qua hệ **vỏ bao che 2 lớp (double-skin facade)** dùng gạch thông gió gốm/xi măng (*claustra*), lam ngang/nghiêng bê tông (*brise-soleil* góc nghiêng $30^\circ\text{--}45^\circ$), mái vươn rộng ($1.2\text{--}1.5\text{ m}$) và **sân trong / giếng trời trung tâm** đóng vai trò bơm nhiệt đối lưu.

### 1.2. Khủng hoảng Vi khí hậu của Nhà ống (Tube House) Đà Nẵng sau Đổi Mới (1986)
Quá trình đô thị hóa nhanh sau 1986 tạo ra loại hình **nhà ống mật độ cao** đặc trưng tại Đà Nẵng ($W \in [3.5, 6.0]\text{ m}$, sâu $L \in [15, 25]\text{ m}$, cao $3\text{--}5$ tầng, tỷ lệ $L/W > 4.0$) bị kẹp bởi **3 bức tường biên liền kề (adiabatic party walls)**. Việc áp dụng mặt đứng kính phẳng đóng kín và cắt giảm giếng trời để tối đa hóa diện tích sàn dẫn đến:
1. **Quá nhiệt bức xạ mặt trời (Solar Overheating):** $\text{SHG} > 110\text{ kWh/m}^2\cdot\text{năm}$, đặc biệt ở hướng Tây/Tây Bắc dưới tác động của gió Phơn Tây Nam (gió Lào, $T_{\text{amb}} = 37\text{--}40^\circ\text{C}$).
2. **Tù đọng không khí vùng lõi (Core Airflow Stagnation):** Bội số trao đổi khí $\text{ACH} < 2.1\text{ h}^{-1}$ tại khu vực giữa nhà (phòng ăn, cầu thang, phòng ngủ sau), thiếu sáng tự nhiên ($\text{sDA}_{300/50\%} < 25\%$).

### 1.3. Giả thuyết Nghiên cứu Đồng thời Mặt bằng – Mặt đứng (Coupled Plan-to-Facade Hypothesis)
Trong nhà ống nhiệt đới, mặt bằng và mặt đứng liên kết chặt chẽ qua **cơ chế khí động – nhiệt học đồng thời**:
- Một mặt đứng *brise-soleil* / gạch thông gió có độ rỗng $\phi_{\text{breeze}}$ cao chỉ tạo được dòng thông gió xuyên phòng khi mặt bằng 2.5D bên trong mở thông liên hoàn từ **Loggia đệm mặt tiền $\rightarrow$ Phòng khách $\rightarrow$ Giếng trời trung tâm ($A_{\text{atrium}}$) $\rightarrow$ Khe thoáng sau**.
- Ngược lại, các nghiên cứu AI tạo sinh mặt bằng hiện nay (`House-GAN++`, `Smarchitect`) tách rời hoàn toàn khỏi vật lý vỏ bao che CFD/Radiance.

---

## 2. GIẢI PHẪU 7 REPO MÃ NGUỒN MỞ + HỆ SINH THÁI hoangnt AI & ARCHUB (`kientrucdanang.vn`)

Toàn bộ 7 kho mã nguồn mở cốt lõi đã được tải về tại [`d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/) và tích hợp cùng hệ sinh thái **hoangnt AI** (`d:\DEV2026\hoangnt`) và **Archub / `kientrucdanang.vn`** (`D:\DEV2026\P.CTSV\Archub\webapp`):

| STT | Kho mã nguồn / Module | Đường dẫn cục bộ | Cơ chế Toán học & Kỹ thuật cốt lõi | Đóng góp vào Luận án (Coupled Plan-to-Facade) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1** | **House-GAN++** (CVPR 2021) | [`research-repos/houseganpp`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/houseganpp) | Relational Graph + Convolutional Message Passing (`CMP` trong `models/models.py`) trên đồ thị không gian. | Kế thừa kiến trúc truyền thông điệp đồ thị để mã hóa **Đồ thị Không gian 2.5D Nhà ống 8 nút ($H_v \in \mathbb{R}^{8\times 6}, A \in \{0,1\}^{8\times 8}$)**. |
| **2** | **Smarchitect** | [`research-repos/Smarchitect`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/Smarchitect) | Ràng buộc tỷ lệ kích thước hình học phòng và diện tích hữu dụng. | Xây dựng bộ lọc ràng buộc hình học nhà ống Việt Nam ($\eta_{\text{usable}} \ge 0.82$, $L_{\text{room}} \ge 3.2\text{ m}$). |
| **3** | **Floor-Plan-Generator-Using-AI** | [`research-repos/Floor-Plan-Generator-Using-AI`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/Floor-Plan-Generator-Using-AI) | Giải bài toán thỏa mãn ràng buộc cây phân hoạch (CSP Tree Search). | Tích hợp vào lớp `TubeHouseCSPFilter` trong [`step1_generate_data.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step1_generate_data.py) để loại bỏ mặt bằng bất khả thi trước khi chạy CFD. |
| **4** | **CFD-surrogate-models** | [`research-repos/CFD-surrogate-models`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/CFD-surrogate-models) | Phân rã trực giao riêng **POD (SVD)** + Deep MLP (`POD_ANN.ipynb`) tái tạo trường vận tốc gió 2D/3D. | Dự đoán **16 mode POD ($\hat{\boldsymbol{\alpha}}_{\text{POD}} \in \mathbb{R}^{16}$)** tái tạo tức thời trường vận tốc gió mặt cắt dọc 2.5D trong $1.8\text{ ms}$. |
| **5** | **ThermalGen** | [`research-repos/ThermalGen`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/ThermalGen) | Mô hình Flow-based Generative ánh xạ hình học/RGB sang bản đồ bức xạ nhiệt. | Cảm hứng cho nhánh dự đoán bức xạ mặt trời truyền qua mặt đứng ($\text{SHG}$) và bản đồ nhiệt bề mặt vỏ bao che. |
| **6** | **onnx2fmu** (HyRES-FBK) | [`research-repos/onnx2fmu`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/onnx2fmu) | Đóng gói mô hình `.onnx` thành **Functional Mock-up Unit (`.fmu` chuẩn FMI 2.0/3.0)** bằng C/CMake. | Nhúng `trained_surrogate.onnx` vào **EnergyPlus** để chạy đồng mô phỏng động (Co-Simulation) suốt 8.760 giờ/năm theo file thời tiết TMYx Đà Nẵng. |
| **7** | **Sunlight-Hours-Analysis (Grasshopper/Ladybug)** | [`research-repos/Sunlight-Hours-Analysis-with-Grasshopper-and-Ladybug`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/research-repos/Sunlight-Hours-Analysis-with-Grasshopper-and-Ladybug) | Tự động hóa đánh giá bức xạ và số giờ nắng trên Rhino/Grasshopper + Ladybug. | Cơ sở cho [`step1_generate_data.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step1_generate_data.py) (xuất `.hbjson`) và [`grasshopper_component.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/grasshopper_component.py). |
| **8** | **Archub (`kientrucdanang.vn`)** | [`D:/DEV2026/P.CTSV/Archub/webapp`](file:///D:/DEV2026/P.CTSV/Archub/webapp) | Bộ giải mặt bằng 2D (`lib/layout-solver.ts`), kiểm tra QCVN và ngôn ngữ thiết kế tối giản ấm áp (`#f6f5f1`, `#0f766e`). | Định hình toàn bộ giao diện Web Platform và bộ giải mặt bằng 2D/2.5D trực tiếp trên trình duyệt. |
| **9** | **hoangnt AI Modules (`01-render`, `07-prompt`, `13-image-to-3d`)** | [`d:/DEV2026/hoangnt`](file:///d:/DEV2026/hoangnt) | Vision-to-DNA bóc tách thông số từ ảnh thực tế, Strict Geometry Lock Render và xuất `.GLB` 3D. | Tạo luồng số hóa di sản thực địa và diễn họa kiến trúc khóa cứng hình học từ mô hình 3D. |

---

## 3. KIẾN TRÚC TOÁN HỌC DUAL-ONNX (COUPLED PLAN-TO-FACADE)

Hệ thống được hiện thực hóa đầy đủ trong [`dual_onnx_pipeline.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/dual_onnx_pipeline.py), [`step1_generate_data.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step1_generate_data.py), [`step2_train_onnx.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step2_train_onnx.py) và [`grasshopper_component.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/grasshopper_component.py):

1. **Tensor Đầu vào & Biểu diễn Hình thái (`C_site`, `G`, `X_facade`):**
   - `C_site` $\in \mathbb{R}^{B \times 8}$: $[W_{\text{plot}}, L_{\text{plot}}, N_{\text{floors}}, \alpha_{\text{azimuth}}, W_{\text{road}}, T_{\text{amb}}, v_{\text{wind}}, I_{\text{solar}}]$.
   - `H_v` $\in \mathbb{R}^{B \times 8 \times 6}$ & `A` $\in \{0,1\}^{B \times 8 \times 8}$: 8 nút chức năng nhà ống (0: Loggia đệm, 1: Phòng khách T1, 2: Lõi thang, 3: Giếng trời giữa, 4: Bếp & Ăn T1, 5: Phòng ngủ trước T2–Tn, 6: Phòng ngủ sau T2–Tn, 7: Sân sau/Khe thoáng).
   - `X_facade` $\in \mathbb{R}^{B \times 14}$: 14 biến mặt đứng Hiện đại Nhiệt đới ($d_{\text{loggia}}, h_{\text{overhang}}, \phi_{\text{breeze}}, \theta_{\text{louver,tilt}}, \theta_{\text{louver,azi}}, s_{\text{blade}}, \text{WWR}, d_{\text{cavity}}, \rho_{\text{albedo}}, d_{\text{wall}}, A_{\text{atrium}}, h_{\text{vent}}, f_{\text{green}}, \tau_{\text{roof}}$).
2. **Model 1 — `MultiTaskTropicalSurrogate` (`trained_surrogate.onnx`):**
   - Kết hợp 2 lớp `SpatialGraphConv` với nhánh `FacadeEncoder` + `SiteEncoder` qua thân `ResidualBlock`.
   - Dự đoán đồng thời `Y_perf` $\in \mathbb{R}^{B \times 4}$ (`[ACH, sDA, SHG, ATC]`) và `POD_Modes` $\in \mathbb{R}^{B \times 16}$ trong $1.8\text{ ms}$.
3. **Model 2 — `CoupledTubeHouseGenerator` (`trained_generator.onnx`):**
   - Kiến trúc Conditional Graph-VAE huấn luyện theo cơ chế **Backpropagation-Through-Surrogate (BPTS)** với hàm phạt vật lý $\mathcal{L}_{\text{physics}}$ và ràng buộc hình học $\mathcal{L}_{\text{CSP}}$.

---

## 4. LỘ TRÌNH NGHIÊN CỨU TIẾN SĨ 36 THÁNG (6 GIAI ĐOẠN)

| Giai đoạn | Thời gian | Nội dung thực hiện trọng tâm | Sản phẩm đầu ra (Deliverables) |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **GĐ 1** | Tháng 1–6 | Tổng quan lịch sử Kiến trúc Hiện đại Bắc – Nam sau 1954; khảo sát & lắp đặt 5 nút cảm biến ($S_0\text{--}S_4$) tại 12 nhà ống Đà Nẵng (Hải Châu, Thanh Khê, Sơn Trà) qua 2 mùa. | Bộ cơ sở dữ liệu đo đạc thực địa 12 nhà ống; Chuyên đề Tiến sĩ 1; Bài báo Hội thảo Quốc tế. |
| **GĐ 2** | Tháng 7–12 | Xây dựng mô hình tham số hóa Grasshopper + bộ lọc `TubeHouseCSPFilter`; hiệu chuẩn mô hình EnergyPlus/OpenFOAM theo chuẩn **ASHRAE Guideline 14** ($\text{NMBE} \le \pm 10\%$, $\text{CV(RMSE)} \le 30\%$). | Pipeline [`step1_generate_data.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step1_generate_data.py); Chuyên đề Tiến sĩ 2. |
| **GĐ 3** | Tháng 13–18 | Chạy mô phỏng Đa độ phân giải (**Multi-Fidelity**): 15.000 mẫu Low-Fidelity (AirflowNetwork + Radiance) và 600 mẫu High-Fidelity (OpenFOAM RANS `buoyantSimpleFoam`); trích xuất 16 mode POD. | Tập dữ liệu `tropical_tubehouse_dataset.npz`; Bài báo Quốc tế ISI/Scopus số 1 (Q1/Q2). |
| **GĐ 4** | Tháng 19–24 | Huấn luyện `MultiTaskTropicalSurrogate` (Homoscedastic Uncertainty Loss) và `CoupledTubeHouseGenerator` (Physics-Guided Graph-CVAE); phân tích độ nhạy SHAP. | Trọng số [`trained_surrogate.onnx`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/step2_train_onnx.py) & `trained_generator.onnx`; Chuyên đề Tiến sĩ 3. |
| **GĐ 5** | Tháng 25–30 | Đóng gói `.onnx` sang `.fmu` qua `onnx2fmu` đồng mô phỏng 8.760 giờ với EnergyPlus; phát triển plugin Rhino 8 Grasshopper và Nền tảng Web Song ngữ. | Plugin [`grasshopper_component.py`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/grasshopper_component.py); **Bài báo Quốc tế Q1 chính** ([`paper/main.tex`](file:///d:/DEV2026/hoangnt/phd-climate-facade/paper/main.tex)). |
| **GĐ 6** | Tháng 31–36 | Hoàn thiện quyển Luận án Tiến sĩ; xây dựng Bộ Hướng dẫn Thiết kế Nhà ống Thích ứng Khí hậu Đà Nẵng; bảo vệ cấp Cơ sở và cấp Nhà nước. | Toàn văn Luận án Tiến sĩ + Web Platform công bố mở. |