密集项目:土木工程与智能建造专题:人工智能在建筑结构设计原理与可靠性分析方面的应用【大学组】

538 2024-07-11
适合专业 (Major): 土木工程、结构工程、智能建造、人工智能、机器学习、工程管理等专业或希望修读土木建筑工程类专业的学生;学生需要具备概率论、线性代数基础知识并熟悉常用软件(如Excel和MATLAB)

  开始日期: 2024-10-19

  课时安排: 5周在线小组科研学习+2周不限时论文指导学习

  适合人群

  适合年级 (Grade): 大学生及以上

  适合专业 (Major): 土木工程、结构工程、智能建造、人工智能、机器学习、工程管理等专业或希望修读土木建筑工程类专业的学生;学生需要具备概率论、线性代数基础知识并熟悉常用软件(如Excel和MATLAB)

  建议选修: 工程系统建模与设计原理

  导师介绍

  Paolo

  伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC)讲席终身正教授

Paolo

  Paolo导师现任伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)土木与环境工程学院讲席终身正教授、杰出研究学者;社会风险和危害缓解项目联合主任,工程风险研究&控制中心主任、美国三大建筑工程研究中心MAE中心主任;美国土木工程学会(ASCE)的工程力学学会(EMI)、国际土木工程风险与可靠性协会(CERRA)的成员;国际期刊《可靠性工程与系统安全》的主编,国际期刊《可持续与弹性基础设施》的创始人。

  Paolo导师科研生涯成果颇丰:曾获得美国土木工程师学会颁发的“土木基础设施风险分析和管理Alfredo Ang奖”,共发表200多篇参考期刊论文、并发表了超过60次全体会议和主题演讲。

  Paolo导师还曾担任英国拉夫堡大学、武汉江汉大学任职教授。目前他的研究领域为建筑可靠性、建筑工程风险和建筑生命周期分析、智能建造与土木建筑机器学习工程不确定因素、多危害分析建筑风险评估等。

  任职学校

  伊利诺伊大学香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign,缩写为UIUC)创建于1867年,坐落于伊利诺伊州双子城厄巴纳–香槟市,是一所美国公立研究型大学。 该校是美国“十大联盟(Big Ten)”创始成员,美国大学协会(AAU)成员,被誉为“公立常春藤”。 校友和教授中有30位获得诺贝尔奖,25位获得普利策奖,在美国公立大学中仅次于加州大学伯克利分校。UIUC工科专业在全球享有盛誉,几乎所有专业均位列全美前十,其中电气、土木、材料、环境位列全美前五。

  项目背景

  建筑业是中国国民经济的支柱产业之一,在社会发展中占有非常重要的地位,而当今AI科技的快速发展,让机器学习技术在建筑结构可靠性分析中变得十分重要。机器学习可以帮助预测结构在不同条件下的性能,从而提高安全性,降低成本。通过分析过去结构失败和成功的大量数据,机器学习算法可以识别模式,并对给定结构的可靠性做出预测。这可以帮助工程师设计更坚固、更有弹性的结构,并在维护和维修方面做出明智的决定。此外,机器学习可用于监控来自传感器的实时数据,并在异常或潜在故障发生之前检测出异常或潜在故障,从而实现主动维护和提高安全性。

  项目介绍

  本项目关于建筑工程与人工智能的交叉领域,我们将从建筑结构系统入手,探究建筑的安全与设计原理,并着重分析房屋结构的设计流程、设计时应考虑的安全因素、环保的设计理念。随后,导师将带领学生一起分析建筑中的结构系统和荷载问题,最后,导师将带领我们探究人工智能在建筑安全风险方面的应用,如何将安全、环保的理念融入房屋设计。通过本项目的学习,学生将进一步了解和掌握大楼结构的设计原理,并实现对现实生活中房屋建筑的设计分析,在项目结束时提交报告,进行成果展示。

  个性化研究课题参考:基于机器学习的民用基础设施系统预测性维护、利用机器学习技术优化建筑能耗、基于机器学习的桥梁结构健康监测故障诊断、利用机器学习技术改进土木工程中的地震危险性分析

  项目大纲

  建筑结构静力学原理,钢结构连接方式&受力分析,系统力的平衡与求解,力学系统的稳定性与不确定性分析 Principle of statics and application to trusses

  梁(beams)和框架(frames),桥梁结构中的混凝土 beams分析,内部力与荷载之间的关系分析 Shear and moment curves and application to beams and frames

  建筑风险和概率的概念、规则、及概率定理:结构分析中的不确定性与风险,概率论在系统分析中的应用,地震灾害的样本空间分析,系统故障的概率计算 Fundamental concepts of risk and probability

  机器学习下的建筑的可靠性分析:机器学习的基本概念及其应用,模型的选择与应用,系统故障与可靠性分析的探讨 Reliability analysis

  项目回顾与成果展示 Program review and presentation

  论文辅导 Project deliverable tutoring

  项目收获

  5周在线小组科研学习+2周不限时论文指导学习 共125课时

  项目报告

  优秀学员获主导师Reference Letter

  EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请)

  结业证书

  成绩单

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来源:huanxing 发布于:2024-07-11 09:32

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