华南理工大学刘亚俊教授的报告“基于深度学习的液压桩锤代理模型研究”主要聚焦于解决大型基建项目中液压桩锤施工的关键难题。
随着大型工程建设的飞速发展，液压桩锤的功率日益增大，但如何精准控制打桩能量，避免“欠打”和“过打”成为挑战。欠打可能导致桩基承载力不足，而过打则可能损坏桩体，造成巨大经济损失。传统的现场参数试错法成本高昂且不现实。
为此，刘教授团队提出了一种基于深度学习的液压桩锤代理模型。该模型并非一个复杂的全物理仿真系统，也不是纯粹的大数据模型，而是介于两者之间，旨在通过建立“灰度模型”或“半透明模型”，在降低计算成本的同时，解决复杂非线性耦合问题。
研究的核心思想是将物理规律嵌入深度学习模型，即“物理信息嵌入神经网络”（PINN）。模型利用液压桩锤在物理过程中受牛顿动力学体系的严格约束，仅需定义位移、速度、加速度等基本物理量，从而简化网络结构，大幅减少计算量。输入施工工艺参数、可测量的打桩机物理参数以及历史运行数据，模型输出打桩次数的往复运动周期等关键参数。
通过将物理规律作为刚性约束，PINN模型能够确保预测结果符合能量守恒等基本物理定律，尤其适用于数据稀缺或含噪声的问题。在实验验证中，PINN模型相比传统神经网络表现出更高的精度和稳定性，并能有效避免出现不符合物理规律的预测结果。
这项研究为液压桩锤优化提供了低成本、快速、实时且可靠的数据支持，有望显著提升施工效率和工程质量。刘教授也表示，下一步计划在真实的重大工程现场进行验证，进一步推动该成果的应用。
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