ThS. THÂN TRỌNG KHÁNH ĐẠT

Chức vụ: Giảng viên

Địa chỉ làm việc: Phòng 209, B11, khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách khoa, 268 Lý Thường Kiệt, Phường Diên Hồng, TP. HCM

Email: ttkdat@hcmut.edu.vn

Bộ môn: Thiết kế máy

• 2008-2013: Kỹ sư tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Hồ Chí Minh
• 2013-2014: Thạc sĩ tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Hồ Chí Minh
• 2017-2021: Nghiên cứu sinh tại Trường Đại học Keio, Nhật Bản (withdraw)
• 2021- Nay: Nghiên cứu sinh tại Trường Đại học Bách khoa – ĐHQG TP.HCM

• Chi tiết máy
• Vẽ kỹ thuật Cơ khí
• Phương pháp số
• Mô hình hóa hình học và mô phỏng
• Tối ưu hóa và Quy hoạch thực nghiệm
• Động lực học cơ hệ

• Hướng nghiên cứu 1: Gia công chính xác cao và công nghệ sản xuất thông minh.
  • Mô hình hóa và mô phỏng máy công cụ CNC (đặc tính tăng/giảm tốc, sai lệch đường chạy dao, biến dạng dao).
  • Ứng dụng AI và deep learning trong dự đoán nhám bề mặt, giám sát chất lượng và tối ưu hóa quá trình gia công.
  • Công nghệ in 3D và thiết kế cấu trúc tiên tiến (Voronoi, BCC, tổ ong) cho sản phẩm cơ khí và y sinh.
• Hướng nghiên cứu 2: Hàn ma sát khuấy và robot – tự động hóa.
  • Nghiên cứu ảnh hưởng tham số công nghệ đến chất lượng mối hàn FSW trên hợp kim nhôm và vật liệu mới.
  • Thiết kế robot dịch vụ, robot bốn chân và hệ thống cơ điện tử, tự động hóa trong sản xuất.

a. Bài báo khoa học

• Tai, T. T., Bao, V. Q., Than Trong Khanh Dat, (2025). Using deep learning models in surface roughness assessment. Lecture Notes in Mechanical Engineering (MMMS2024), 305–313. https://doi.org/10.1007/978-3-031-93816-0_37 【Scopus Q4】
• Park, C., Than Trong Khanh Dat, Park, S.-J., Chae, D.-S., Choi, S. H., & Yoon, J. (2025). Novel design of expandable spinal cage for efficient lumbar spine fusion operation. Applied Sciences, 15(18). https://doi.org/10.3390/app15116323 【SCIE, IF=2.5】
• Rajesh Kannan, A., Siva Shanmugam, N., Rajkumar, V., Vishnukumar, M., Channabasavanna, S. G., Oh, J., Than Trong Khanh Dat, & Yoon, J. (2024). Microstructure, mechanical properties and corrosion performance of laser-welded NiTi shape memory alloy in simulated body fluid. Materials, 17, 4801. https://doi.org/10.3390/ma17194801 【SCIE, IF=3.1】
• Truong, V. D., Lim, H.-K., Kim, S., Than Trong Khanh Dat, & Yoon, J. (2024). Contagious infection-free medical interaction system with machine vision controlled by remote hand gesture during an operation. Computational and Structural Biotechnology Journal, 24(11). https://doi.org/10.1016/j.csbj.2024.05.006 SCIE, IF=5.2】
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2024). Prediction of actual toolpath and enhancement of the toolpath accuracy based on identification of feedrate change characteristics of machine tool. International Journal of Technology, 15(3), 12. https://doi.org/10.14716/ijtech.v15i3.6363 【Scopus Q1, ESCI, IF=1.74】
• Than Trong Khanh Dat, Vo, N. P., & Tran, T. P. (2022). Efficient toolpath generation method for high-quality and high-accuracy machining of curved surfaces. Key Engineering Materials, 923, 37–43. https://doi.org/10.4028/p-1018t6 【Scopus Q4】
• Nguyen, T. S., Than Trong Khanh Dat, Nguyen, N. Q., & Tran, T. P. (2017). Effect of minimum quantity lubrication on surface roughness in milling machining. In Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences (pp. 991–1002). Lecture Notes in Electrical Engineering, 465. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69814-4_95 【Scopus Q4】
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2016). The effect of preheating on quality of friction stir welding of aluminum alloy A5052. In Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences (pp. 500–507). Lecture Notes in Electrical Engineering, 415. https://doi.org/10.1007/978-3-319-50904-4_54 【Scopus Q4】
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2013). A study on locomotions of quadruped robot. In Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences (pp. 595–604). Lecture Notes in Electrical Engineering, 282. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41968-3_59【Scopus Q4】
• Thân Trọng Khánh Đạt, & Trần Thiên Phúc. (2025). Enhancement of machining accuracy based on prediction of tool deflection considering feedrate change of machine tools. VNUHCM Journal of Engineering and Technology, 6(SI2). https://doi.org/https://doi.org/10.32508/stdjet.v6iSI2.1106.
• Using deep learning models in prediction of surface roughness. (2024). Science & Technology Development Journal – Engineering and Technology (STDJET), 7.
• Thân Trọng Khánh Đạt, & Trần Thiên Phúc. (2021). Mô hình dự đoán tốc độ và đường chạy dao thực tế dựa trên việc xác định đặc tính điều khiển tăng/giảm tốc của máy công cụ. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, 9, 20–27.
• Than Trong Khanh Dat, Ly, T. L., & Phan, D. H. (2016). A study on airfoil NACA 4412 with wind turbine application. Cơ khí Việt Nam, 05, 183–190.
• Thân Trọng Khánh Đạt, & Trần Thiên Phúc. (2015). Nghiên cứu sự ảnh hưởng của góc nghiêng đầu dụng cụ đến lực gia công trong quá trình hàn ma sát khuấy trên tấm nhôm hợp kim phẳng A5052. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, 5.
• Thân Trọng Khánh Đạt, Võ Văn Pho, & Trần Thiên Phúc. (2014). Tối ưu các thông số công nghệ trong mối hàn ma sát khuấy trên tấm nhôm hợp kim A5052. Cơ khí Việt Nam, 1+2, 156–167.
• Thân Trọng Khánh Đạt, & Trần Thiên Phúc. (2014). Nghiên cứu sự ảnh hưởng của góc nghiêng đầu dụng cụ đến chất lượng mối hàn ma sát khuấy trên tấm nhôm phẳng hợp kim A5052. Tạp chí Cơ khí Việt Nam, Đặc biệt, 226
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2022). Prediction of actual toolpath and improvement of toolpath accuracy based on identification of acceleration/deceleration control characteristics of machine tools. 2^nd Global Conference on Engineering Research (GLOBCER’22), Turkey. ISBN 978-605-73639-3-0.
• Than Trong Khanh Dat, & Aoyama, H. (2019). Toolpath generation method for high accuracy machining based on acceleration/deceleration characteristics of machine tools. The 8^th International Conference of Asian Society for Precision Engineering and Nanotechnology (ASPEN 2019), Shimane, Japan.
• Nguyen, N. Q., Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2017). Effect of minimum quantity lubrication on surface roughness in high speed machining. SEATUC Symposium 2017, Ho Chi Minh City.
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2015). The effect of preheating on quality of friction stir welding of aluminum alloy A5052. 9^th International Symposium on Information, Production and Systems (ISIPS 2015), Fukuoka, Japan.
• Than Trong Khanh Dat. (2012). Modeling of a quadruped robot. 6^th IPS International Collaboration Symposium, Fukuoka, Japan.
• –271.
• Than Trong Khanh Dat, Vo, N. P., & Tran, T. P. (2021). Efficient toolpath generation method for high-quality and high-accuracy machining of curved surfaces. Hội nghị Cơ khí toàn quốc lần VI, Việt Nam.
• Thân Trọng Khánh Đạt, Trần Hữu Phước, & Trần Thiên Phúc. (2016). Mô hình và thực nghiệm các kiểu ode di chuyển cho robot 4 chân. Hội nghị Cơ điện tử toàn quốc VCM-2016, Cần Thơ.
• Nguyễn Vũ Cường, Mai Hoàng Nam, Lương Trần Lộc, Hồng Châu Ngọc Vũ, & Thân Trọng Khánh Đạt. (2016). Nghiên cứu thiết kế máy sơ chế nông sản. Hội nghị Khoa học và Công nghệ trẻ Bách Khoa 2016, TP.HCM.
• Phan Đình Huấn, & Thân Trọng Khánh Đạt. (2016). Nghiên cứu thiết kế máy dập tự động cao tốc loại thủy lực. Hội nghị Khoa học và Công nghệ trẻ Bách Khoa 2016, TP.HCM.
• Ly, T. L., & Than Trong Khanh Dat. (2015). Airfoil NACA 4412 in design of experiment with wind turbine application. National Conference on Machines and Mechanisms 2015, Ho Chi Minh City.
• Than Trong Khanh Dat, & Tran, T. P. (2015). A study on planning the gait of quadruped robot. National Conference on Machines and Mechanisms 2015, Ho Chi Minh City.
• Thân Trọng Khánh Đạt. (2013). Nghiên cứu mô hình robot bốn chân. Hội nghị Cơ khí toàn quốc 2013, Hà Nội.
• Than Trong Khanh Dat. (2012). Dynamics odelling of quadruped robots. Hội nghị khoa học trẻ lần 1 ĐHQG TP.HCM, TP.HCM.
• Thân Trọng Khánh Đạt. (2012). Mô hình hóa và mô phỏng động lực học robot 4 chân. Hội nghị KH trẻ kỹ thuật cơ khí lần 3, ĐHBK TP.HCM, TP.HCM.
• Thân Trọng Khánh Đạt. (2011). Tính toán động học và động lực học cơ cấu robot nhiều chân. Hội nghị KH trẻ kỹ thuật cơ khí lần 2, ĐHBK TP.HCM, TP.HCM.

b. Giáo trình, tài liệu tham khảo

c. Đề tài, dự án tiêu biểu

• Chủ nhiệm
  • Gia công độ chính xác cao và chất lượng cao bằng cách sửa lỗi sai số gia công dựa trên mô hình dự đoán tốc độ tiến dao thực tế thông qua việc xác định đặc tính điều khiển tăng/giảm tốc của máy công cụ, C2022-20-08 (ĐHQG loại C), 3/2022–3/2024, kinh phí 100 triệu, nghiệm thu 5/2024 (Tốt).
  • Ước tính đường chạy dao thực tế và nâng cao độ chính xác của đường chạy dao dựa trên sự xác định đặc tính tăng/giảm tốc độ của máy công cụ, T-CK-2020-65 (Trường), 11/2020–11/2021, kinh phí 30 triệu, nghiệm thu 11/2021 (Đạt).
  • Nghiên cứu sự ảnh hưởng của góc nghiêng đầu dụng cụ đến chất lượng mối hàn ma sát khuấy trên tấm hợp kim phẳng A5052, TSĐH-2015-CK-01, 1/2015–6/2015, kinh phí 23 triệu, nghiệm thu 6/2015 (Tốt).
• Tham gia
  • Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo hệ động lực đẩy phỏng sinh học cơ chế vận động quá trình bơi của loài cá sử dụng vây thân dọc đuôi cho robot ngầm định hướng ứng dụng nghiên cứu biển, ĐTĐL.CN-41/22, 12/2022–11/2025, 7340 triệu.
  • Định hướng phát triển ngành Cơ khí – Tự động hóa, giai đoạn đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2050, Hợp đồng số 41/2022/HĐ-QPTKHCN, 12/2022–11/2024, 2100 triệu, nghiệm thu 5/2024 (Đạt).
  • Nghiên cứu phát triển chương trình đào tạo và triển khai đào tạo năng suất chất lượng cho sinh viên các trường đại học khu vực phía Nam, 02.7/NSCL-2022, 2/2022–1/2024, 2600 triệu.
  • Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo Robot dạng người ứng dụng được cho dịch vụ chào hàng, 03/2016/HĐ-SKHCN, 1/2015–1/2017, 2800 triệu.
  • Các đề tài giai đoạn 2013–2014 (robot thông đường ống, hệ thống robot cấp phôi, bộ điều khiển khử rơ, cơ cấu ăn dao chính xác).