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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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
- 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
- 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）及实际工程应用工程应用中的正问题与反问题，通过具体案例区分 - 基本物理模型的求解方法
1.1.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。
1.2.线性方程的解析解法
1.2.1. 直接解法：分离变量法及行波变换法
1.2.2. 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
1.3.非线性方程的解析解法
1.3.1. 直接解法：双线性方法
1.3.2. 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
1.4.线性与非线性方程的数值解法
1.4.1. 有限差分法
1.4.2. 有限单元法
1.4.3. 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 - Python基本指令及库
1.1.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。
1.2.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
1.3.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。
1.4.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 - 深度学习基本原理与数据—物理双驱动神经网络
1.1.深度学习基础
1.1.1. 神经元及激活函数
1.1.2. 前馈神经网络与万能逼近定律
1.1.3. 多种深度神经网络
1.1.4. 自动微分方法
1.1.5. 深度神经网络的损失函数
1.1.6. 最优化方法
1.2.数据—物理双驱动神经网络方法
1.2.1. 物理信息神经网络（PINN）的工作原理及应用介绍
1.2.2. 深度算子网络（DeepONet）的工作原理及应用介绍
1.2.3. 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 - 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
Ø 神经网络架构的选择与设计
Ø 固结方程作为约束的损失函数设计
Ø 训练及预测
Ø 构建并训练一个固结问题的PINN模型
Ø 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 infiltration via the physics and equality-constrained artificial neural network
Ø PINN的改进—PECANN模型
Ø 损失函数的设计：数据拟合项与物理定律项的平衡
Ø 训练数据的生成：合成数据与实验数据（多保真PINN模型）
Ø 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
Ø Boussinesq方程与Camassa-Holm方程的数值求解难点
Ø PINN的改进—MPINN模型
PINN的优势、劣势及未来发展方向
主讲老师：
双一流及985工程建设高校副教授、硕导。主持和参与国家及省自然科学基金多项，发表 SCI 检索论文30余篇，论文总共他引900余次。主要从事岩土工程数值模拟方法研究。在土体基本理论与本构关系、人工智能机器学习在岩土工程中的应用等方面积累了丰富的经验