报告时间：2024年3月20日（星期三）10:00-12:00
报告地点：纬地楼三楼319会议室
报 告 人：尹振宇 教授
工作单位：The Hong Kong Polytechnic University
举办单位：资源与环境工程学院
报告简介：
本构是描述土体土体力学特性和行为的重要工具，用于描述土体在受力下的变形和应力响应。传统土体本构模型通常基于经验公式和试验数据，其参数的识别和模型的选择往往需要大量的试验和经验，具有较强的主观性，即使是工程师也常常难以选取正确的模型和参数。机器学习方法提供了一种新的思路。机器学习方法可以通过从大量数据中学习和发现规律，预测土体在不同应力条件下的行为，进而开发土体本构模型。这种方法可以提高本构模型的准确性和预测能力，并减少对经验和物理假设的依赖。此外，机器学习还可以帮助工程师们更好地理解土体的复杂特性和行为规律。因此，本次报告将探讨如何通过机器学习方法发展土体的本构模型，并将其应用于工程实践中。
报告人简介：
学习经历：
硕、博士学位（2002-2006）南特中央理工大学土木工程系；
本科（1993-1997）浙江大学土木工程系。
工作经历：
2015-现在 香港理工大学，教授；
2013-2015 南特中央理工大学，副教授；
2010-2013 上海市特聘教授“东方学者”；
1997-2002 浙江嘉华建筑设计有限公司，工程师。
学术成就：
2023年香港理工大学建筑及环境学院（FCE-PolyU）杰出教学创新院长奖；
2020年及2021年获得斯坦福大学发布的“世界前2%顶尖科学家（职业生涯）-土木工程学科”奖项；
2021年获得《Soils and Foundation》杂志编辑委员会奖；
2021年、2023年获得香港理工大学建筑及环境学院（FCE-PolyU）杰出科研资助院长奖；
2017年获得《Acta Geotechnica》最佳论文奖；
2014年获得《Geotechnique Letters》最佳论文奖；
2014年获得法国教育部颁发的优秀科学研究与指导奖（PEDR）；
2013年获得中国教育部科学技术进步银奖，“复杂环境下长距离顶管机械分析及控制技术”，中国（第11名）；
2013年获得浙江省科学技术进步银奖，“基于性能的软土深基坑设计理论与实践”，中国（第2名）；
2011年获得中国上海市特聘教授（东方学者）；
2011年获得上海浦江人才计划。