報告承辦單位：土木工程學院
報告內容：機器學習在土的本構模擬中的實踐
報告人姓名：尹振宇
報告人所在單位：香港理工大學
報告人職稱/職務及學術頭銜：教授
報告時間：6月21日（周五）15:00
報告地點：工科二號樓B302
報告人簡介：
尹振宇，香港理工大學土木與環境工程系教授，1997年獲浙江大學建筑工程專業學士學位，之后在浙江嘉華建筑設計有限公司工作過5年，于2003年、2006年分別獲得法國南特中央理工大學巖土工程專業碩士和博士學位（博士期間在同濟大學做過聯合培養）。曾于2011年入選上海市特聘教授“東方學者”；兼任歐洲環境與土木學報(EJECE)、Geotechnique Letters、ASCE-IJOM副主編；加拿大土工（Can.Geot. J.）、Acta Geotechnica、Transportation Geotechnics、Computers and Geotechnics、GeoRisk、IJNAMG等期刊編委；主要從事土力學與巖土工程方面的教學和研究，近年來在國際核心刊物上發表SCI論文300余篇。
尹振宇教授的主要研究方向有：（1）土體宏微觀特性及本構關系；（2）巖土工程模型試驗及大變形數值分析；（3）人工智能在巖土工程中的應用。
報告摘要：
本構是描述土體土體力學特性和行為的重要工具，用于描述土體在受力下的變形和應力響應。傳統土體本構模型通常基于經驗公式和試驗數據，其參數的識別和模型的選擇往往需要大量的試驗和經驗，具有較強的主觀性，即使是工程師也常常難以選取正確的模型和參數。機器學習方法提供了一種新的思路。機器學習方法可以通過從大量數據中學習和發現規律，預測土體在不同應力條件下的行為，進而開發土體本構模型。這種方法可以提高本構模型的準確性和預測能力，并減少對經驗和物理假設的依賴。此外，機器學習還可以幫助工程師們更好地理解土體的復雜特性和行為規律。因此，本次報告將探討如何通過機器學習方法發展土體的本構模型，并將其應用于工程實踐中。
