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| 內容簡介： |
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本书内容为岩土工程智能化领域科研、教学的新成果，具有极强的工程指导性与出版成果转化价值，融合作者年教学科研成果，90%的内容为原创内容。结合算例介绍了人工智能算法在岩土工程领域的应用
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| 目錄：
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1绪论
1.1智能岩土力学产生的背景
1.1.1岩土工程面临的新形势
1.1.2以固体力学为基础发展起来的岩土力学面临的困难·
1.1.3人工智能的作用
1.1.4思维方式的转变
1.2智能科学的若干基本理论
1.3人工智能技术在岩土工程中的应用·2群智能仿生优化算法·
2.1模拟退火算法基本理论…
2.1.1模拟退火算法简介…
2.1.2模拟退火算法实现·
2.2遗传算法
2.2.1遗传算法的基本思想
2.2.2遗传算法的性
2.2.3遗传算法的实现
2.2.4基本遗传算法
2.2.5的遗传算法
2.3粒子群优化算法
2.3.1粒子群优化算法原理
2.3.2基于SA和PSOA的函数测试
2.4粒子群-模拟退火混合优化算法·
2.4.1标准粒子群优化算法的研究现状
2.4.2粒子群一模拟退火混合优化算法的串行设计
2.5免疫克隆选择算法
2.6群智能的优势及粒子群优化算法特点
3人工神经网络算法
3.1概论·
3.1.1神经元的一般模型
3.1.2人工神经网络的特点
3.1.3人工神经网络的学·
3.1.4人工神经网络存在的主要问题
3.2BP神经网络算法
3.3 PSO-BP神经网络耦合算法…
3.4工程应用实例——隧道钻爆施工光面爆破参数的优化
3.4.1光面爆破参数优化的数学模型
3.4.2光面爆破参数优化数学模型的求解方法
3.4.3基于PSO-BP神经网络耦合算法的岭隧道光面爆破参数优化·
3.4.4BP神经网络样本的获取·
3.4.5隧道光面爆破输入与输出参数PSO-BP智能映射模型的建立——网络…
3.4.6基于PSO-BP神经网络耦合算法的隧道光面爆破参数优化——模型求解
3.4.7基于PSO-BP神经网络耦合算法的隧道光面爆破参数优化——工程算例
4支持向量机算法及其在岩土工程领域的应用
4.1支持向量机产生的背景
4.2 机器学本问题和方法·
4.2.1机器学…
4.2.2统计学·
4.3支持向量机算·
4.3.1支持向量分类算法
4.3.2支持向量回归算法
……
6人工智能技术在岩土工程中的综合应用——公路隧道施工智能辅助决策系统的开发
6.1隧道施工监测信息管理及反馈系统研究
6.1.1能体设计
6.1.2监测信息管理系统设计
6.1.3系统数据库设计
6.1.4系统界面设计
6.1.5系统后台主体程序设计
6.2监测数据回归分析与反馈
6.2.1监测数据的PSOA回归分析
6.2.2监测数据的PSOA回归分析实例
6.2.3回归函数的选择
6.2.4含丢失位移的监测数据回归
6.2.5 围岩稳定性判断准则
6.3基于PSO-BP神经网络耦合算法的围岩变形超前预报
6.4基于围岩压力监测数据的初支稳定性分析
6.4.1有限元分析基本原理
6.4.2有限元分析程序设计
6.4.3 岭隧道围岩压力监测有限元分析实例
6.5监测数据分析与管理系统应用实例
6.5.1监测数据录入与存储
6.5.2监测数据回归分析
6.5.3监测数据时态曲线图
6.5.4报表功能
6.5.5 监测数据分析与预测专家库
6.6公路隧道施工智能辅助决策系统研究
6.6.1能体设计
6.6.2隧道施工期围岩快速分级模块
6.6.3光面爆破工艺参数优化模块
参考文献
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| 內容試閱：
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随着国民经济持续稳定发展和“一带一路”战略的实施，各类基础建设工程，如高速公路、高速铁路、地铁、港口、机场、水利电力工程、矿山、电厂及高层建筑等，正以前所未有的速度在全国和“一带一路”沿线国家兴建。同时，随着世界能源工业战略的演化，国家战略性能源储备、高放射性核废料永久性处置、城市有毒有害固体废弃物的储存、城市地下空间及沿海海岸工程的开发与利用，也将进入国家总体规划。世界上矿山与石油开采已进入超深度（矿山开采深度近4000m，石油开采深度已达10000m），类型日益增多、规模日益加大、难度日益增加，这给广大岩土工程师既带来了新的机遇，同时也带来了严峻的挑战。这些机遇与挑战迫切要求新一代岩土工程师进一步完善和发展岩土力学的理论和分析方法，以创新性思维应对岩土工程新的挑战，以保证工程的安全、经济、合理。
“参数难确定”和“模型给不准”已成为岩土力学理论分析和数值模拟的“瓶颈”问题。诚如孙钧院士所言：“不敢断言，在将来，岩石力学这种目前的研究方法是否会对这样一类问题的研究有新的突破，至少在今天还不可能将这一类问题的研究提高到一个新的高度。”为此需要另辟蹊径。
人工智能在本世纪初的兴起，为我们提供了全新的思维方式和研究方法，为突破岩土力学的确定性研究方法提供了强有力的理论基础。当今的时代是知识经济的时代，知识创新是民族的灵魂，为顺应新形势，结合国家提出的“中国智造2025”发展战略，岩土工程学科也顺势进入智能建造时代。
为顺应新形势下高等教育发展的需要，学校提出了“本研贯通、学科融通、产学相通、国际互通”的人才培养模式，受学校委派，作者结合自己和课题组研究生约20年来在相关领域的研究实践，攥写了《智能岩土工程导论》一书。全书共6章，第1章主要介绍了智能岩土力学产生的背景，第2章主要介绍了近些年兴起的群智能仿生优化算法，第3章主要介绍人工神经网络算法，第4章主要介绍支持向量机算法及其在岩土工程领域的应用，第5章介绍高斯过程算法及其在岩土工程中的应用，第6章系统介绍课题组开发的一种公路隧道施工智能辅助决策系统。
成书至此，我要感谢课题组研究生在相关领域做出的贡献，如徐冲博士（第2章、第5章）、方昱博士（第3章、第6章）、宋威硕士（第2章、第4章）以及所有参考文献的作者，张勇博士为本书相关程序的开发也做出了极大贡献，感谢研究生朱嵘、李云龙、赵存颢为本书的编辑排版做出很多工作。同时，感谢北京交通大学出版社的编辑老师不辞劳苦，一遍遍拔冗审阅修改书稿！
智能岩土工程博大精深，由于作者水平有限，书中难免有不妥之处，欢迎广大读者朋友批评指正。
本书可供高等院校土木工程相关专业教学使用，也可作为研究生教学参考用书。
作者
2023年4月
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