近日，河海大學(xué)水利水電學(xué)院蘇懷智教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合來自美國加州大學(xué)爾灣分校、澳大利亞悉尼大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)合作撰寫的題為“State-of-the-art review on the use of AI-enhanced computational mechanics in geotechnical engineering”的綜述論文在《Artificial Intelligence Review》上發(fā)表，該綜述論文篇幅達(dá)58頁，對國際水工巖土工程中智能計(jì)算力學(xué)的研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)回顧和評(píng)述。《Artificial Intelligence Review》是國際公認(rèn)的人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)期刊，2024年度影響因子IF為10.7。主要收錄人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用、技術(shù)和算法創(chuàng)新以及綜述成果。該研究成果的發(fā)表，不僅是對我?？蒲袌F(tuán)隊(duì)在水工巖土工程的智能計(jì)算力學(xué)這一交叉領(lǐng)域研究實(shí)力的高度認(rèn)可，也是河海大學(xué)在推動(dòng)傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科與信息技術(shù)、人工智能深度融合方面取得的重要突破。

傳統(tǒng)水工巖土工程領(lǐng)域中的計(jì)算力學(xué)方法在模擬多場耦合、復(fù)雜工況和大變形等問題時(shí)會(huì)面臨模型不夠完善、計(jì)算效率較低、結(jié)果精度不足等問題。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能計(jì)算正逐漸成為解決復(fù)雜力學(xué)問題的有力工具，并發(fā)展為新一代計(jì)算范式。

圖1 人工智能算法在水工巖土工程力學(xué)中的應(yīng)用情況計(jì)量分析

該文采用系統(tǒng)性文獻(xiàn)綜述方法，全面介紹了水工巖土工程力學(xué)研究中常用人工智能算法的數(shù)學(xué)原理、運(yùn)算機(jī)制、應(yīng)用框架和潛在挑戰(zhàn)，系統(tǒng)闡述了人工智能算法在水工巖土工程材料物理特性感知、力學(xué)性能預(yù)測以及本構(gòu)模型構(gòu)建中的實(shí)現(xiàn)流程，討論分析了數(shù)據(jù)集數(shù)量、類型、輸入?yún)?shù)和評(píng)估方法對智能計(jì)算精度的影響。

圖2 基于人工智能算法的水工巖土工程材料物理特性感知策略

圖3 基于人工智能算法的水工巖土工程材料力學(xué)性能預(yù)測框架

研究認(rèn)為智能計(jì)算力學(xué)通過構(gòu)建人工智能算子來逼近偏微分方程的解，避免了傳統(tǒng)數(shù)值方法中的復(fù)雜計(jì)算和網(wǎng)格劃分；物理先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)的智能計(jì)算方法是解決水工巖土力學(xué)中復(fù)雜多物理場耦合問題的有效途徑，引入物理約束和先驗(yàn)知識(shí)來指導(dǎo)智能算法的訓(xùn)練過程，可顯著提高求解的準(zhǔn)確性和可靠性；數(shù)值模擬與智能算法融合求解方法結(jié)合了傳統(tǒng)數(shù)值模擬和智能算法的優(yōu)勢，通過將智能算法嵌入數(shù)值模擬框架中，可實(shí)現(xiàn)水工巖土工程多尺度運(yùn)算的高效求解。研究建議加強(qiáng)計(jì)算力學(xué)數(shù)據(jù)集的生成和整理，建立工程材料力學(xué)特性大數(shù)據(jù)庫，通過完善的數(shù)據(jù)管理機(jī)制和細(xì)致的模型參數(shù)配置來推廣智能計(jì)算方法在實(shí)際工程中的應(yīng)用。該成果剖析了智能計(jì)算領(lǐng)域相關(guān)研究目前存在的問題及挑戰(zhàn)，指明了未來研究的重點(diǎn)方向，為人工智能方法在水工巖土工程計(jì)算中的應(yīng)用和推廣提供了指南。

該研究第一作者為我校水工結(jié)構(gòu)工程博士生劉洪辰，通訊作者為我校蘇懷智教授。水利水電學(xué)院蘇懷智教授團(tuán)隊(duì)長期致力于大壩、堤防、水閘等涉水工程安全防控與提能延壽領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究、技術(shù)創(chuàng)新和工程實(shí)踐工作。團(tuán)隊(duì)攻克了涉水工程隱患病變精敏感知、服役性態(tài)精細(xì)預(yù)估、災(zāi)變風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)防范等方面的諸多科技難題，發(fā)明了覆蓋“制備-布設(shè)-補(bǔ)償-率定-調(diào)控-集成”等環(huán)節(jié)的涉水工程隱患病變聲-光感知與解譯系列技術(shù)，發(fā)展了涉水工程服役性態(tài)多源信息融合預(yù)報(bào)與系統(tǒng)安全動(dòng)態(tài)評(píng)估成套方法，研發(fā)了涉水工程災(zāi)變風(fēng)險(xiǎn)概率-非概率估計(jì)模型及其匹配算法，開發(fā)了綜合考慮服役風(fēng)險(xiǎn)和成本均衡的涉水工程病險(xiǎn)饋控全景交互式?jīng)Q策支持平臺(tái)。研究成果先后獲國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)3項(xiàng)，國家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，教育部、水利部、江蘇省、湖北省等部省級(jí)科學(xué)技術(shù)特等獎(jiǎng)1項(xiàng)、一等獎(jiǎng)5項(xiàng)、二等獎(jiǎng)2項(xiàng)，中國專利優(yōu)秀獎(jiǎng)2項(xiàng)、江蘇省優(yōu)秀專利獎(jiǎng)1項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文300余篇，獲授權(quán)國內(nèi)外發(fā)明專利和軟件著作權(quán)100余件。近年來團(tuán)隊(duì)緊跟國際研究前沿，注重加強(qiáng)人工智能技術(shù)在水利工程中的應(yīng)用，致力于實(shí)現(xiàn)智能材料力學(xué)特性分析與智慧工程服役性態(tài)管控，助力水利工程領(lǐng)域發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。

該研究得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(52239009, 51979093)和國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題(2019YFC1510801)的資助。

（論文鏈接：https://doi.org/10.1007/s10462-024-10836-w）