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大家好！今天给大家分享来自TOP期刊《Computers and Geotechnics》的文章，大家快来学习一下吧。
基于ChatGPT-MATLAB框架的岩土工程数值建模研究
A ChatGPT-MATLAB framework for numerical modeling in geotechnical engineering applications![]()
1. 主要摘要
本文提出了一种基于ChatGPT和MATLAB的框架，用于解决岩土工程中常见的数值建模问题，包括二维渗流分析、边坡稳定性分析和部分饱和砂的X射线CT图像处理。通过用户提供问题的几何形状、初始条件和边界条件等叙述性提示，ChatGPT自动生成MATLAB代码，并经过用户反复优化实现准确结果。结果表明，ChatGPT能够逻辑地组织变量定义、方程表达和迭代计算过程，生成的代码运行结果与GeoStudio等商业软件的计算结果高度一致。此外，研究强调了用户提示的质量和细节在优化生成代码过程中的重要性。尽管ChatGPT在一定程度上提高了编程效率，但仍需专业人员进行指导和验证。
2. 引言
近年来，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT因其卓越的语言理解和生成能力，受到广泛关注。尽管ChatGPT在教育、医疗和商业等多个领域表现出色，其在科学与工程中的应用探索仍较为有限。本研究旨在评估ChatGPT在岩土工程数值建模中的潜力，探索其在代码生成方面的自动化能力。通过将ChatGPT与MATLAB相结合，用户可以简化复杂问题的编程任务，同时确保高效的代码生成和结果验证。
3. 主要内容
1. 方法论
1.1 ChatGPT-MATLAB框架设计与工作原理
框架设计: 该框架将ChatGPT的自然语言处理能力与MATLAB的数值计算功能结合，通过用户提供的叙述性提示生成可运行的代码。流程概述: 用户描述问题（包括几何、初始条件、边界条件），ChatGPT生成代码并运行；根据初始结果提供进一步提示，优化代码直至满足需求。适用场景: 涵盖二维渗流分析、边坡稳定性分析和图像处理等岩土工程中的经典问题。1.2 用户提示优化的策略
初始提示: 提供问题的基本物理特性和计算需求，例如使用的数值方法（如FDM或FEM）和关键方程。迭代改进: 针对ChatGPT生成代码的逻辑错误或边界条件设置不当，逐步引入详细的数学描述或常用技巧（如边界镜像法）。终止条件: 当代码生成的结果与预期值一致时，停止迭代并验证代码性能。1.3 数据生成与结果验证
数值计算验证: 使用GeoStudio SEEP/W和SLOPE/W作为参考，将生成结果与商业软件计算值进行对比。改进示例: 针对边坡稳定性计算，错误代码中滑动体识别不完整、条分几何计算不准确，通过用户提示逐步优化代码。2. 实验案例分析
2.1 二维渗流分析
问题描述: 模拟钢板桩两侧水位差异下的渗流路径。土层为10m×25m，板桩宽1m，深5m。数值方法: 基于有限差分法（FDM）求解拉普拉斯方程，计算水力坡降及等势线。初始网格划分为dx=dy=1m。提示迭代: 初始代码未正确设置边界条件，导致结果偏差；进一步引入镜像法处理边界节点，修正板桩两侧水位边界，最终结果与GeoStudio一致。2.2 边坡稳定性分析
目标计算: 利用Fellenius条分法计算安全系数（FS）。分析的边坡高度10m，坡角40°，土壤参数包括粘聚力12kPa，内摩擦角35°，单位重度17kN/m³。代码优化: 初始代码存在滑动体识别不全、条分形状错误及基底角度计算不准确的问题；通过提示增加滑动体划分逻辑、修正条分几何和基底角度计算公式，最终结果FS=1.630，与GeoStudio一致。2.3 图像分割分析
研究对象: 针对部分饱和砂的X射线CT图像，分割固体、液体和气体三相。处理方法: 初始尝试采用传统阈值分割法，但因部分体积效应（PVE）导致边界模糊；提示中加入膨胀-腐蚀法及边缘保留平滑算法以改善结果，最终显著提高分割精度。最终结果: 引入平滑处理后，水相分割精度提升，饱和度由初始计算的51.66%恢复至52.83%。3. 框架性能与关键发现
3.1 框架性能的优越性
高效性: ChatGPT生成代码的过程显著减少了用户编写代码的时间。可验证性: 与商业软件的计算结果对比表明，ChatGPT生成的MATLAB代码在数值分析中的准确性较高。3.2 用户提示对结果的影响
提示质量: 详细且准确的提示能够显著提升ChatGPT生成代码的准确性。多轮迭代: 针对初始代码错误，通过逐步优化提示内容，最终得到符合预期的数值结果。4. 案例扩展的可能性
4.1 多物理场耦合问题
研究潜力: 框架可扩展至岩土工程中更复杂的多物理场问题，如热-水-力耦合分析。未来方向: 通过增加数据输入复杂性和提示的逻辑深度，实现更高维问题的求解。4.2 工程实践中的应用
数字孪生技术: 可支持实时监测和控制系统的数字孪生模型构建。设计优化: 提供快速迭代的数值工具，用于优化岩土工程中的施工和设计方案。ChatGPT通过用户提供的高质量提示，能够生成逻辑清晰、功能完整的MATLAB代码，显著减少编程时间和语法错误。2. 人工提示的重要性
模型性能依赖于用户提示的质量，复杂数学问题或高级逻辑任务仍需通过人工优化来实现准确性。3. 工程领域的应用前景
该框架适用于解决岩土工程中的常见问题，并有潜力扩展至多物理场耦合建模、大数据分析和工程设计等复杂领域。![]()
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6. 参考文献![]()
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