岩土工程中很少有确定性,但有一点是肯定的,那就是错误的输入数据会产生错误的结果,强调了确定或估计代表性材料参数的重要性,以便准确评估地质情况。然而,地质材料的复杂性会限制精确的预测,并且通常需要进行敏感性分析。这可能是一个耗时的过程,特别是当材料强度存在高度不确定性时。我们如何利用机器学习?机器学习(Machine Learning,ML)算法可以有许多用途;快速预测,解决逆问题和异常检测等。
2025-01-20 iGeo
针对GeoStudio,Rocscience,PLAXIS,Leapfrog Works系列软件,进行各软件的操作培训,涉及极限平衡法以及有限元法在边坡稳定性分析中的应用,同时针对三维建模进行初步介绍
2024-08-27 admin
中仿科技Rocscience方案:无人机摄影测量+ShapeMetriX三维建模+RocSlope3稳定性分析,实现边坡监测与灾害管理。
2026-03-13 iGeo
中仿科技Rocscience Slide3案例:力拓宾汉峡谷矿三维极限平衡分析,全球最前沿露天矿边坡稳定性评估方案。
2026-03-13 iGeo
Rocscience Slide3和RS2以其可靠和强大的极限平衡和有限元边坡稳定分析而闻名。因此,它们成为J.M.的首选工具也就不足为奇了。卡布亚等人在一篇论文中提出了一个数值反分析的边坡破坏发生在露天矿在加拿大。
2025-07-18 iGeo
中仿科技Rocscience Slide3教程:如何在露天矿中运行更优的边坡稳定性评估,三维极限平衡分析。
2026-03-13 iGeo
中仿科技Rocscience方案:整合雷达监测数据与Slide3、RS3建模,实现边坡稳定性实时分析与预警。
2026-03-13 iGeo