1. 引言
- 背景：介绍了岩石工程分类自20世纪40年代以来的发展历程，以及它在评估岩石质量、稳定性分析和地质工程设计中的重要性。
- 挑战：讨论了传统岩石质量分类方法的局限性，特别是在处理复杂的地质变化时。
- AI的潜力：强调了机器学习（ML）和深度学习（DL）在岩石工程中的潜力，尤其是在模式识别和数据驱动决策方面。
2. 研究意义
- AI技术的影响：探讨了将AI、ML、DL和元启发式方法整合到岩石质量分类中的重要性，以及这些技术如何从传统的经验方法转变为更精确的技术。
- 预测准确性和精度：讨论了AI技术如何提高岩石质量分类的预测准确性和精度。
3. 材料和方法
- 岩土工程的作用：强调了地质工程在确保土木工程项目稳定性和安全性中的关键作用，特别是在岩石质量分类方面。
- 传统方法与AI方法的融合：讨论了如何将传统的岩石质量分类方法与AI驱动的方法相结合，以提高分类的准确性和效率。
4. 岩石质量分类的主要系统
- RQD、RMR、Q系统、GSI和BQ：详细介绍了这些主要的岩石质量分类系统，包括它们的历史发展、关键概念和计算方法。
- AI在分类系统中的应用：探讨了AI技术如何被应用于这些分类系统，以及它们如何提高岩石质量评估的性能。
5. 结论
- AI技术的优势：总结了AI技术在岩石质量分类中的优势，包括提高准确性、数据利用和算法的先进性。
- 挑战和未来方向：讨论了在岩石质量分类中整合AI技术面临的挑战，如数据质量和可用性、计算强度和模型可解释性，并提出了未来研究的方向。
文章通过综合分析AI技术在岩石质量分类中的应用，强调了这些技术在提高地质工程实践安全性和效率方面的潜力，并指出了未来研究和实践的发展方向。
参考文献
Saadati G, Javankhoshdel S, Najm Abad JM, Mett M, Kontrus H, Schneider-Muntau B. AI-Powered Geotechnics: Enhancing Rock Mass Classification for Safer Engineering Practices. Rock Mech Rock Eng. 2024;1-31. https://doi.org/10.1007/s00603-024-04189-7
