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Geosci. Front. | 基于U-Net架构解析随机场以预测地质系统破坏机制与变形

Geoscience Frontiers 2026-03-09 07:00
文章摘要
本文研究背景是土体参数存在固有和空间变异性，导致边坡稳定性评估存在显著不确定性，传统可靠度分析计算成本高昂。研究目的是提出一种基于U-Net架构卷积神经网络的深度学习框架，作为高效代理模型，以解析表征土体参数空间变异性的随机场，从而预测边坡的破坏机制与变形场。结论表明，U-Net模型能够高质量预测破坏面空间分布、滑动体体积统计特征及变形场，在精度和效率上均优于传统机器学习方法，并显著降低了计算成本，为工程实践中进行严格的边坡概率分析提供了可行工具。
Geosci. Front. | 基于U-Net架构解析随机场以预测地质系统破坏机制与变形
查看文献： Interpreting random fields through the U-Net architecture for failure mechanism and deformation predictions of geosystems
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