State-of-the-art review of geotechnical-driven artificial intelligence techniques in underground soil-structure interaction

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中文题名人工智能技术应用于岩土工程及在地下土体-构筑物相互作用研究中的进展
作者S.C. Jong
作者单位Griffith University, School of Engineering and Built Environment, 170 Kessels Road, Nathan, Queensland 4111, Australia
刊名Tunnelling and Underground Space Technology
2021
113
摘要
近年来,由于大城市土地资源有限,城市化发展对地下建筑物的需求越来越大。然而,人们还没能完全了解地下构筑物在岩土体中的变化规律。新出现的人工智能技术被认为在解决包含土体-构筑物相互作用的复杂岩土工程问题方面具有巨大潜力。因此,本文旨在综述人工智能技术在地下土体-构筑物相互作用研究中的进展,着重于岩土体特性研究、桩基础、深基坑开挖和隧道施工等方面内容。为了研判机器学习技术应用于地下施工中的最新发展趋势,本文对不同的人工智能技术进行了评述,并列举了近十年来人工智能在地下工程中的主要应用。对这些技术的优势和局限性在文中也进行了讨论,以帮助读者了解适合不同地下岩土工程应用的各种技术。最后,指出了应用这些技术时可能面临的挑战,讨论了人工智能在岩土工程领域中的应用现状,并提出了克服这些技术缺陷的可能对策。

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