深度学习在岩土工程中的应用与实践

在深度学习与岩土工程融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟,从数据驱动的分析到工程问题的智能解决,深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查,目前在岩土工程领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个方面:

  1. 预测模型开发:使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为,例如土压力、剪切强度等。
  2. 数据驱动特性分析:通过机器学习算法分析大量实验数据,以识别土壤和岩石的非线性特性。
  3. 地质结构识别:应用深度学习技术如卷积神经网络(CNN),识别和分类地质结构和岩石类型。
  4. 地下设施稳定性分析:利用深度学习模型评估地下设施(隧道、矿井)的稳定性和潜在风险。
  5. 环境影响评估:使用深度学习模拟和预测岩土工程活动对环境(地下水流、土壤污染)影响。
  6. 灾害风险评估:应用深度学习模型来评估地震、滑坡等自然灾害对岩土工程结构的潜在风险
  7. 智能监测和诊断:利用深度学习进行岩土工程结构的实时监测,及时发现问题并进行诊断
  8. 自动化设计和优化:使用深度学习算法自动设计岩土工程解决方案,优化工程设计参数。

适合对象 :
地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、
石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相
关行业从业者、跨领域研究人员。

深度学习在岩土工程中的应用与实践

岩土工程物理模型基础

1. 岩土工程中的基本物理模型及工程问题
1.1.饱和土的一维渗流固结模型(扩散方程)及实际工程应用
1.2.达西定律与饱和土渗流方程(Laplace equation)及适用性
1.3.非饱和土渗流数学模型(Richards 方程)及实际工程应用
1.4.工程应用中的正问题与反问题,通过具体案例区分

2. 基本物理模型的求解方法 基本物理模型的求解方法
2.1.边界条件:通过图解和实际工程案例,讲解边界条件在物理模型中的作用,如无流边界、狄利克雷边界等。
2.2.线性方程的解析解法
2.2.1. 直接解法:分离变量法及行波变换法
2.2.2. 间接解法:积分变换法
实战演练:分离变量法求固结方程的解析解
2.3.非线性方程的解析解法
2.3.1. 直接解法:双线性方法
2.3.2. 间接解法:反散射变换
实战演练:双线性方法求 KdV 方程的解析解
2.4.线性与非线性方程的数值解法
2.4.1. 有限差分法
2.4.2. 有限单元法
2.4.3. 谱方法
实战演练:时间分布 Fourier 方法求 Boussinesq 方程的数值解

Python及神经网络构建基础

3. Python Python 基本指令及库
3.1.Python 基础:通过交互式编程环境,教授 Python 基础,包括数据类型和逻辑运算等。
3.2.科学计算库:介绍 Numpy 和 Matplotlib,并讲授如何使用它们进行科学计算和数据可视化。
实战演练:基于简单 Numpy 指令解决岩石图像分类问题
3.3.神经网络构建:通过简单的实例,如使用 Numpy 构建感知机,教授神经网络的基本概念。
3.4.深度学习框架:通过 Tensorflow 和 Pytorch 的实例,教授如何构建和训练用于岩土工程问题的深度学习模型。
实战演练:基于 Pytorch 模块求解渗透系数及其影响因素间关系的量化模型。

数据 — 物理双驱动神经网络

4. 深度学习基本原理与数据 深度学习基本原理与数据 — 物理双驱动神经网络
4.1.深度学习基础
4.1.1. 神经元及激活函数
4.1.2. 前馈神经网络与万能逼近定律
4.1.3. 多种深度神经网络
4.1.4. 自动微分方法
4.1.5. 深度神经网络的损失函数
4.1.6. 最优化方法
4.2.数据—物理双驱动神经网络方法
4.2.1. 物理信息神经网络(PINN)的工作原理及应用介绍
4.2.2. 深度算子网络(DeepONet)的工作原理及应用介绍
4.2.3. 物理深度算子网络(PI-DeepONet)的工作原理及应用介绍
实战演练:利用 DeepXDE 框架解决饱和土体的固结问题

案例实践论文复现
5. 动手实践:论文复现动手实践:论文复现
论文实例解读与实战(一):PINN 模型在固结问题中的应用
参考文献:Application of improved physics-informed neu-ral networks for nonlinear
consolidation problems with continuous drainage boundary conditions
 神经网络架构的选择与设计
 固结方程作为约束的损失函数设计
 训练及预测
 构建并训练一个固结问题的 PINN 模型
 硬约束边界条件
论文实例解读与实战(二):PINN 模型在非饱和渗透模拟中的应用
参 考 文 献 : Surrogate modeling for unsaturated in filtration via the physics and
equality-constrained artificial neural network
 PINN 的改进—PECANN 模型
 损失函数的设计:数据拟合项与物理定律项的平衡
 训练数据的生成:合成数据与实验数据(多保真 PINN 模型)
 PINN 用于非饱和渗透模拟的优势(不确定性问题)
论文实例解读与实战(三):PINN 模型在非线性波动方程中的应用
参考文献:Explorations of certain nonlinear waves of the Boussinesq and Camassa–
Holm equations using physics-informed neural networks
 Boussinesq 方程与 Camassa-Holm 方程的数值求解难点
 PINN 的改进—MPINN 模型
 PINN 的优势、劣势及未来发展方向

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