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课程简介

这个课程包含两个部分,第一部分是关于土柱固结沉降模型,它是基于物理力学理论,采用有限元法计算的。本次课程的第二部分内容:comsol深度神经网络的运用。我们先通过有限元模型,通过代理模型计算,得到一定量(有限)的数据,然后采用深度神经网络对这些数据的输入与输出关系进行非线性映射,获得目标变量(最终沉降量)的DNN函数。然后就可以针对任意的参数值进行沉降量预测。
课程和模型特点:
1. 土层在外荷载作用下的固结沉降稳态模型+Comsol深度神经网络模型
2. 采用多孔弹性多物理场接口,包括固体力学和达西定律。
3. 深度神经网络模型包括几何采样、代理模型训练、深度神经网络训练和验证。
4. 神经网络变元包括x,y,E,K,分别为坐标点,弹性模量和渗透系数。目标函数为竖向沉降量。
5. 样本数据有将近40000组。
6. 采用Comsol6.3版本。
7. 课程包括接口设置的详解,以及step by step操作演示教学。
8. 任何疑问和问题,均可在课程技术论坛交流答疑,专人回复。


岩土新君
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2025-08-24
C-25:Comsol深度神经网络DNN之土层最终固结沉降量预测
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岩土新君

学历:博士

研究方向:岩土多物理场耦合;岩土多孔/裂隙渗流;滑坡动力学;岩土工程支护

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