隧道五室第138次（2024-2025学年第二学期第三次）大组会于2025年4月29日在岩土楼207会议室顺利举行（图1）。本次会议由唐建彬博士后和陆盟博士共同主持，黄宏伟老师、张冬梅老师、薛亚东老师、张东明老师、周鸣亮老师、黄忠凯老师及多名博士后现场参与指导，我室博士生和硕士生等参会并开展了热烈讨论。

图1 第138次大组会

在《多重不确定环境下盾构隧道安全风险非线性演化与可恢复控制》相关课题研讨中，高天润同学汇报题目为数据驱动地下多体复杂相互作用关系研究思考，聚焦多体系统复杂相互作用建模问题，基于等变神经场提出复杂固体力学仿真新范式，并初步完成了算例测试。陈亚宁同学聚焦盾构开挖面失稳引起既有建构筑物级联失效的试验研究，讨论项目下穿密集区域建筑物安全性评估，涉及模型建立、计算方法等，目前计算遇验证难题，整理了穿越案例，确定基准工程参数，结合倾斜度计算不同参数下配置变化并拟合，考虑施工角度精度及多种影响，建立两个坐标系进行坐标转换，基于理论计算水平和竖向力；周烨璐同学围绕时变结构安全评估，结合监测数据与物理机理，反演隧道刚度等时变参数规律，建立时空预测模型，用于结构状态评估与寿命预测，采用弹性地基梁模型，考虑参数时变与空间变异，针对上海地铁1号线沉降大区域，用不同模型分析不同阶段数据，基于物理模型与监测数据，采用高斯过程模拟参数时间规律，构建输入双驱动框架。三位同学不仅展示了近期研究成果，还分享了未来研究计划，并就后续研究方向展开了深入探讨，为课题推进提供了清晰思路与有力支撑。

针对《复杂不确定环境中工程边坡加固生成式设计方法》相关课题，高益辰同学聚焦基于扩散模型的土质边坡加固生成式设计方法，通过捕捉图像边界，用自适应微调模型算法完成模型训练，引入大模型，以不同张数视频素材作样本对比生成方法，后续研究通过旋转、平移等数据增广手段补充更新数据库，因图片质量与数量强相关；常墨飞同学汇报了基坑支护生成式设计方法研究，重点分析了图纸语义化处理提取关键元素，实现数据标准化，基于深度学习网络构建算法框架。同时融合力学原理，实现多模块数据对齐，地学数据驱动训练生成方案并精确评价力学性能；杨滨源同学汇报了基坑支护体系的生成式设计方法，分别基于GAN（生成对抗网络）和GNN（图神经网络）研究适用于基坑支护剖面与平面设计的生成式模型，研究基坑支护方案的特征识别与图像表征技术，已构建适用于基坑支护剖面生成式设计的标准化图像数据集，采用CycleGAN模型进行训练，并通过数据集扩充技术，提高了生成式模型的生成效果。三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，并探讨了部分研究难点。

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，课题研究内容相关的同学也进行了深入的讨论。通过老师的精准点拨和同学间的互动讨论，大家在科研的探索历程中遇到的疑惑和困扰都得到了一定程度的解答和启发，在今后的研究道路上有了更加明晰的思路和方向。

撰写：韩乐

编辑：曾诗怡

校对：王森

审核：申轶尧