深度学习在岩土工程中的应用 与实践线 +*OAClt+]
一、岩土工程物理模型基础 A}"|_ &E
岩土工程基本物理模型与工程问题：涵盖饱和 / 非饱和土渗流模型，解析正、反问题及工程应用。 jd]L}%ax
模型求解方法：讲解边界条件作用，线性 / 非线性方程的解析（含分离变量法等，配实战）、数值解法（有限差分等，配实战） 。 Q7a mp:JFb
二、Python 及神经网络构建基础 (o{ Y;E@/y
Python 与神经网络：教学 Python 基础、科学计算库（配岩石图像分类实战 ），用 Numpy 构建网络，借 Tensorflow/Pytorch 构建训练岩土工程深度学习模型（配渗透系数求解实战 ）。 -|x7<$Hw
三、数据 — 物理双驱动神经网络 -.Wwo(4
深度学习与双驱动网络：阐述深度学习基础，介绍 PINN 等双驱动方法原理，借 DeepXDE 框架实战饱和土体固结问题 。 d rpx"d[c
四、案例实践・论文复现 =LGM[Z3$s
论文复现实践：围绕 PINN 模型，分固结、非饱和渗透、非线性波动方程场景，解读论文并实战，含网络设计、损失函数、模型训练及方法优劣势分析 。 F]RPM(!5O)
公众号：科研硕博 tk0m[HN@eV
