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。

为促进科研人员、工程师及产业界人士对深度学习在岩土工程领域应用技术的掌握，特举办“深度学习在岩土工程中的前沿应用与实践”专题培训会，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

讲师介绍 

 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。

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培训大纲

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