多场岩土空间

课程附件资料

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瞬态模型，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：考虑时间和空间的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。该模型的特点是考虑了时间维度。

课程介绍课程目录(8) 课程评论(9) 答疑解惑(16)

课程和模型特点：
1. 土层在自重力和外荷载作用下的固结沉降瞬态模型+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。采用瞬态研究。
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,t，分别为坐标点，弹性模量、渗透系数和时间。目标函数包括孔隙压力和竖向沉降量。
5. 样本数据有将近960000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。

关键问题总结与思考：
1. Comsol深度神经网络的本质
2. Comsol深度神经网络在接口上需要做哪些设置？
4. 主要设置哪些细节？
4. 数据样本如何获取？
5. 数据样本大小如何评估？
6. 如何查看神经网络的结果？
7. Comsol深度神经网络能做什么？
8. Comsol深度神经网络的局限性