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人工智能赋能地震波场高效求解
编号：44
访问权限：仅限参会人
更新：2025-07-31 11:51:16
浏览：453次
口头报告
报告开始：2025年08月16日 15:15（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S2] 8月16日下午 分会报告 [S2-4] 分会场四
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摘要
传统的数值方法在开展区域尺度精细化地震动模拟时面临计算成本高、效率低的问题，人工智能的发展为解决上述困难提供了新的解决方案。因此，开展基于数据-物理驱动深度学习的地震波场模拟方法及应用研究。首先，提出一种自适应采样和损失函数权重优化的物理信息深度学习方法，实现数据-物理驱动深度学习的地震波场模拟；其次，采用谱元法构建地震波场稀疏数据库，结合自适应物理驱动深度学习方法，开展二维地震波场模拟应用研究，实现二维智能波场全局高效求解；最后，针对更为复杂的三维波场模拟问题，引入U-net网络结构，通过多层编码和解码提高FNO的特征提取能力，建立基于FNO的不同位置点源空间场地地表三方向波场快速预测模型，实现三维场地地震波场的快速智能预测。可为高效精确的大尺度全过程宽频地震波场传播模拟提供技术支持，同时为高速铁路基础设施的震损评估提供新的工具和方法。
关键词
地震波场;人工智能;物理信息神经网络;神经算子;高效求解
报告人
郑纬奇
副教授 中南大学全部评论
重要日期
-
会议日期
08月15日
2025
至08月17日
2025
-
08月08日 2025
初稿截稿日期
-
08月16日 2025
报告提交截止日期
-
08月17日 2025
注册截止日期
主办单位
兰州交通大学
同济大学
同济大学
承办单位
兰州交通大学土木工程学院
中国建筑第六工程局有限公司
中国建筑第六工程局有限公司
联系方式
历届会议
-
2025年11月30日 中国 兰州市(Lanzhou)
第八届桥梁结构防震减灾与工程创新国际会议(ICEISMB 2025)
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