隧道五室第130次（2023-2024学年第二学期第四次）大组会于2024年6月17日在岩土楼207会议室顺利举行（图1）。本次会议由博士生冯千珂负责主持，张东明老师、周鸣亮老师及黄忠凯老师参会指导，我室博士生和硕士生等参会并开展了热烈讨论。

图1 参会老师与参会同学合影

本次大组会聚焦智能应用与数据分析，其中参与汇报的同学分别是郑朝晖、刘书伊、韩晨希、方育智、虞健晖、郭晓阳、韩星、程瑞松、庞皓俊。9位同学就近期的研究进展及下阶段工作计划等向各位老师与同学进行了详细的汇报，并针对部分研究难点展开了深入的探讨。

其中，郑朝晖同学汇报了基于多目标遗传算法NSGA2的TBM主要控制参数优化的相关研究；刘书伊同学汇报了基于Roof-Line分析模型的深度学习模型部署优化问题；韩晨希同学梳理了多模态监测研究方法及其解决的单一模态监测局限性，并介绍了关于dcgan深度学习方法生成堆载训练集图像的相关进展；方育智同学汇报了山岭隧道初期支护预测机器学习模型的解释与改进方法；虞健晖同学汇报了二号线东段传感器数据和地层数据的统计分析情况；郭晓阳同学介绍了数值模拟和机器学习的双向嵌套模型（BNM）的提升与扩展研究；韩星同学建立了Abaqus冻胀模型并基于敏感性筛选后的参数拟合了监测值、承载力安全系数的响应面函数，实现基于监测值的冻胀参数贝叶斯更新；程瑞松同学汇报了地震滑坡作用下基于拓扑结构的公路网络韧性计算及后续研究计划；庞皓俊同学介绍了隧道运维数据从现场采集到后期智能处理的全过程并与老师就如何使用大模型进一步优化数据展开了讨论。

图2 老师进行点评与指导

每位同学汇报结束后，老师们都进行了针对性的点评与指导（图2），课题研究内容相关的同学也进行了深入的讨论。最后，张东明老师对本次会议进行了总结，建议大组会应采用更加高效方式举行，并提醒一年同学要好好梳理研究思路，为即将到来的隧道五室预开题做好准备。

通过本学期第四次大组会，同学们认真讨论了学习上的心得与体会，提出科研中遇到的重难点问题，在与老师们的交流下得到了切实的指导，研究思路上取得了有效的进展。

撰稿：冯千珂

编辑：方育智

校对：章艺严

审核：申轶尧