第1章绪论
1.1人工智能技术及其在土木工程领域的应用
人工智能（artificial intelligence，AI）技术的飞速发展，正在为科技和产业的革新注入源源不断的动力[1]。AI的核心优势在于其能够模拟和扩展人类的智能行为，涵盖感知、推理、学习、规划和交流等多个维度。作为AI的一个关键分支，机器学习（machine learning，ML）模型通过挖掘数据间复杂的映射关系并预测事件，已经在材料科学、地球科学、量子化学等多个学科领域展现出广泛的应用潜力。
在土木工程领域，AI技术的引入标志着一场技术革命的开始。AI在土木工程领域中涉及学科广泛，包括建筑、桥梁、道路、水利等基础设施的规划[2]、设计[3]、建造[4]、运维[5]和防灾[6]（图1.1）。AI技术的应用正在逐步从理论走向实践，为土木工程的各个环节带来革命性的变化。通过分析大量的工程数据，AI技术能够提供更加精确的决策支持，优化工程设计，提高施工效率，降低维护成本，实现土木工程项目的全生命周期管理。
图1.1人工智能在现代土木工程中的应用[2-6]
在工程规划阶段，AI技术的应用已经开始改变传统的规划方法。规划者可以利用AI技术进行土地利用评价、交通流量预测和环境影响评估等复杂决策。通过集成地理信息系统、遥感技术和多准则决策分析等技术，AI能够处理和分析大量的空间数据，为规划者提供科学依据。例如，ML模型可以分析历史数据，预测城市扩张趋势，为土地利用规划提供支持。城市智能模拟平台能够模拟城市交通流量、人口分布和基础设施需求，为城市规划提供直观的决策支持。此外，AI技术还能自动检查规划方案是否符合相关法规和标准，提高审批效率。通过自然语言处理技术，AI可以解析规划文档中的关键词和概念，并与现有的法规数据库进行匹配，快速识别出潜在的违规问题。
在工程设计环节，AI技术正成为工程师的智能助手。AI技术通过学习历史设计案例，为工程师提供设计建议和优化方案。其中深度学习算法能够分析不同设计方案的性能表现，提供*优的材料选择和结构布局。AI技术还能模拟工程结构在各种环境条件下的性能表现，预测桥梁在风载、地震等作用下的响应，帮助工程师进行结构优化设计。同时，AI技术能够自动验证设计是否满足各种规范和标准的要求，将设计参数与规范要求进行匹配，快速识别出设计中的不符合项。
在工程建造阶段，AI技术的应用正在提高施工效率和质量。AI技术能够分析历史施工数据，为施工计划提供优化建议，预测施工过程中的关键路径和潜在瓶颈，帮助项目经理制定合理的施工进度计划，并且搭配使用计算机视觉技术还能够实时监控施工过程，自动识别出违规操作和安全隐患。此外，AI技术还能够自动检测施工质量，通过ML模型分析混凝土浇筑过程中的数据，预测混凝土的强度和耐久性，及时调整施工工艺。
在工程运维方面，AI技术的应用有助于确保工程结构的长期安全运行。AI技术能够实时监测工程结构的健康状况，通过ML模型分析结构的振动数据，识别出结构的损伤模式和程度。深度学习模型能够预测结构的维护需求和优先级，为维护资源的分配提供决策支持。AI技术还能辅助或替代人工进行维护作业，通过机器人技术进行桥梁的检测和维修工作，减少人工作业的风险和成本。
在工程防灾领域，AI技术的应用可以提高土木工程结构对自然灾害的抵抗能力。AI技术可以通过分析历史灾害数据和气候模型，预测自然灾害发生的可能性和影响范围，为工程规划和设计提供科学依据。此外，AI技术还能够通过实时监测和分析环境数据，提前预警可能的灾害事件，为灾害应急管理和响应提供支持。
尽管AI技术在土木工程领域的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。AI技术的应用需要大量的高质量数据作为支撑，而在土木工程领域，数据的收集和整理往往面临成本高、周期长、精度低等问题。此外，AI模型往往需要针对特定的工程案例进行训练和优化，其泛化能力有限。如何提高AI模型的泛化能力，使其能够适应不同的工程环境和条件，是一个亟待解决的问题。AI技术需要与现有的土木工程技术进行集成，才能发挥其*大的效益，但不同技术之间的集成往往面临着标准不统一、接口不匹配等问题。随着AI技术的不断发展和完善，其在土木工程领域的应用将更加广泛和深入。AI技术将与土木工程的各个环节深度融合，推动土木工程向智能化、自动化、精细化的方向发展。同时，AI技术也将为土木工程领域带来新的研究方法和工具，促进土木工程学科的创新和发展。未来，AI技术有望为土木工程领域带来革命性的变化，推动行业的转型升级，为社会的可持续发展做出更大的贡献。随着这些挑战的逐步克服，AI技术在土木工程中的应用将更加成熟，为工程实践提供更加强大、灵活和高效的支持，开启土木工程智能化的新篇章。
1.2基于机器学习模型的水泥基复合材料性能预测
与材料设计
目前水泥基复合材料的设计主要依赖规范和经验公式，通过试配实验不断调整优化，以获得同时满足降低碳排放和目标性能需求的水泥基复合材料。这种设计方法计算复杂、工作烦琐，且原材料消耗较大[7]。基于经验模型的显式数学回归方法难以建立高度复杂的非线性映射关系，因此基于经验模型回归的传统配合比设计方法在量化表征水泥基复合材料性能与材料组分映射关系方面面临诸多挑战[8-10]。随着计算机技术的发展，相关科学研究从实验范式、理论范式、计算范式、数据驱动范式，迎来AI for Science（AI4S）的第五范式（图1.2）[11，12]。近年来，采用ML模型进行水泥基复合材料各项性能预测和材料表征，并以性能为导向进行材料优化设计的方法展现出广阔前景[13]（图1.3）。
图1.2材料科学发展的五个范式[10，11]
图1.3AI在水泥基复合材料科学中的主要应用领域[14-16]
在过去的几年里，ML模型在水泥基复合材料性能预测的应用上取得了显著的进展。这些技术通过分析大量的数据集，能够揭示材料成分与性能之间的复杂关联。近年来，多种ML模型已被应用于预测水泥基复合材料的抗压强度、弹性模量、渗透性等关键性能参数。常见的ML模型包括支持向量机（support vector machine，SVM）、人工神经网络（artificial neural network，ANN）、决策树（decision tree，DT）、随机森林（random forest，RF）和梯度提升机（gradient boosting machines，GBM）。这些模型可以处理非线性关系并预测复杂的水泥基复合材料性能。例如，2001年，Nehdi等[17]采用ANN的方法将水泥基复合材料原材料的配合比映射到其相关性能，实现了对水泥基复合材料各项性能的准确预测。此外，Azimi-Pour等[18]利用SVM模型预测水泥基复合材料的抗压强度，验证了SVM在处理小数据集时的高效性和准确性。Wu等[19]使用RF模型预测了水泥基复合材料的抗冻性能，其研究显示RF模型在处理多特征和大数据集时显示出较高的准确度和稳定性。Alabdullah等[20]通过GBM模型精确预测了偏高岭土基高强水泥基复合材料的抗氯离子快速渗透性能，该模型提供了一种快速且直观的预测方法来理解各影响因素对性能的贡献。
在现代工程结构的设计和建造中，水泥基复合材料的优化设计是提升结构性能和降低成本的关键。近年来，ML模型和优化算法的结合为水泥基复合材料设计领域带来了革命性的进展，使设计过程更加高效和科学。研究者们已经开始将ML模型与各种优化算法结合，以寻找*优水泥基复合材料配合比。这些算法主要包括遗传算法（genetic algorithm，GA）、粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法、蚁群优化（ant colony optimization，ACO）算法和其他启发式算法，这些算法能有效地搜索复杂的解空间，以确定*佳的材料比例和配合比。例如，Wang[21]应用GA优化引气粉煤灰掺合料混凝土配合比，目标是*小化混凝土成本的同时，确保其碳化和抗冻耐久性满足特定要求。结果表明，研究所提出的方法能够在考虑成本和耐久性的同时精准设计引气粉煤灰掺合料混凝土配合比。Ji等[22]利用PSO算法与ML模型结合，预测并优化土工聚合物混凝土的抗压强度和坍落扩展度，研究显示，模型所提出的优化混合设计方法可有效生成抗压强度分别为20MPa、40MPa和60MPa的土工聚合物混凝土，同时满足坍落扩展度要求。Shamsabadi等[23]开发了一个多重共线性感知多目标优化框架，以*大限度地减少绿色混凝土的碳排放和生产成本，同时将抗压强度保持在设计范围内，该方法设计的绿色混凝土可将生产成本和环境影响降低200%。Chen等[24]基于RF算法、*小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LSSVM）算法和带精英策略的二代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）开发了一种混合智能框架，以实现混凝土拌合物的高效优化。LSSVM-NSGA-Ⅱ算法可以在设计时同时考虑混凝土的耐久性和成本，与传统设计方法相比，通过其设计的混凝土的抗渗性和抗冻性分别提高了30.71%和3.17%，同时成本降低了1.84%。
利用ML模型进行水泥基复合材料的预测和设计，可高效构建水泥基复合材料性能参数与各组分成分的关系模型，减少水泥基复合材料配合比计算工作量和试验试配次数，有助于推动建材行业的智能化转型。目前，ML模型在水泥基复合材料技术中的应用处于快速发展阶段，基于ML模型的水泥基复合材料设计仍面临诸多挑战，主要体现在训练数据量不足、处理高维数据难度大，以及缺乏可解释性等问题，这些问题导致ML模型的泛化能力仍不足。此外，水泥基复合材料的配合比设计除了追求优越的性能外，还需实现低成本、低碳排放等目标，然而，这些经济、环境目标与提高工作、力学以及耐久性能等在一定程度上相冲突。因此，有必要在模型层面引入物理理论的约束，指导ML模型进行预测与优化，以提高模型泛化能力和可解释性，并建立基于ML模型的智能化多目标优化框架，研究水泥基复合材料在性能（工作、力学、耐久）、碳足迹和经济成本等多目标之间的*优解。
1.3物理信息引导的机器学习模型
为了实现在模型层面引入物理理论的约束，指导ML模型进行预测与优化，研究人员探索了各种物理模型-ML模型的融合方式。融合方式具体取决于处理的信息类型以及信息的组合方式。Karpatne等[25]*先正式概念化了理论引导的数据科学范式。Karniadakis等[26]回顾了地球科学领域中将物理模型嵌入ML模型的一些流行趋势，介绍了当前的一些功能和局限性。沈焕锋等[27]将物理模型与ML模型的融合分为三个基本范式：机理级联学习、学习嵌入机理、机理融进学习。所述“机理”指的是某个过程或现象背后的系统或方法，这些系统或方法解释了事物如何运作或发生变化。
（1）机理级联学习。这种耦合方式涉及将物理模型和ML模型按顺序级联，其中一种模型的输出直接作为另一种模型的输入。物理模型可以提供有用的前期处理或初始化数据，而ML模型则用于进一步分析或优化。例如，在某些环境模拟中，可能*先使用物理模型来估计某些初始条件，然后将这些数据输入到ML模型中，以预测未来的环境变化。
（2）学习嵌入机理。在这种耦合框架中，ML模型被嵌入到物理模型中，用于替代或优化物理模型中某些不确定或复杂的子过程。这种方法通常用于增强物理模型的性能，通过ML模型处理那些难以用传统物理方程精确描述的过程。例如，可以使用神经网络来模拟大气模型中复杂的化学过程，这些过程可能因其高度非线性或反应速率的复杂性而难以直接建模。
（3）机理融进学习。这种方法将物理知识直接融入ML模型中，形成一个以ML模型
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