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...【查看原文】