Pêşkeftina Lêkolînê ya li ser Endezyariya Bendava Zehmetkêş di Serdema Zêrîn de

I. Paşnav û girîngî

Di çarçoweya serdema hişmend de, pêşkeftinên bilez ên di îstîxbarata sûnî (AI), Înterneta Tiştan (IoT), û daneyên mezin de veguherîna hişmend a endezyariya hîdrolîk a kevneşopî dimeşîne. Wekî avahiya bingehîn a binesaziya avê, çêkirina bendava aqilmend (ICDAM) - ku di nav xwe de sêwirana yekbûyî ya dane-aqilmendî , avahiyek biaqil , û xebitandin û domandina biaqil (O&M) - ji bo zêdekirina qalîteya projeyê, karîgerî û ewlehiyê di heman demê de ku 'teknolojiya bilind, bikêrhatî, hilbera bilind' dike, bûye girîng. Înîsiyatîfên siyasetê yên li Chinaînê, wek Rêbernameyên ji bo Pêşveçûna Parastina Avê ya Zêrîn û Plana Stratejîk a Chinaînê ya Dîjîtal , gavê ji 'bendavên dîjîtal' berbi 'bendavên biaqil' bêtir lez dikin.

---

II. Bibliometric Analysis

1. Trendên Lêkolînê

1.1 Analîza Demjimêr :

• Berî-2015: Li ser dîjîtalkirin û agahdarkirinê sekinîn.

• Post-2015: Zêdebûna lêkolîna aqilmend (fêrbûna kûr, cêwîyên dîjîtal, alavên xweser).

1.2 Çavdêriya Herêmî :

• Wêjeya Çînî : Girîngiyê dide pratîkên endezyariyê (rêveberiya avê ya jîr, duçikên dîjîtal).

• Wêjeya navneteweyî : Pêşveçûna algorîtmayê (torên neuralî, fêrbûna kûr) pêşanî dide.

1.3 Hevkariya Gerdûnî :

• Çîn bi hevkariyên (Amerîka, Îran, Hindistan) lêkolînên gerdûnî bi rê ve dibe, ku 3 × bêtir hilberan hildiberîne. ji welatên din

2. Herêmên Lêkolînê yên Germ

Çavdêriya jîr, cêwîyên dîjîtal, modelên zimanên mezin (LLM), AI-ya hilberîner, fîloyên berhevkirina bêmirov.

---

III. Têgînên bingehîn û Taybetmendiyên Avakirina Bendava Aqilmend

1. Qonaxên Pêşketinê

• Qonaxa 1.0 : Pergalên dane-rêvebir ên taybetî yên peywirê (mînak, çavdêriya jîr, berhevkirina bêpîlot).

• Qonaxa 2.0 : Modelên mekanîzmaya daneya hîbrîd ji bo îstîxbarata pêbawer (mînak, simulasyona jîr, hevkariya komê).

• Qonaxa 3.0 : Îstîxbarata xweser (IDAM-AGI) ku bi tevahî biryara guheztinê ya jiyanê pêk tîne.

2. Taybetmendiyên sereke

2.1 Sêwirana yekbûyî ya mekanîzmaya daneyê :

• Karûbarên çêtirîn bi karanîna modelên surrogate û torên neuralî yên bi fizîkî (PINN) .
  2.2 Avakirina Smart :

• Hevkarîya daneya AI-ê ya dualî: tevhevkirina daneya nesazkirî, kalîteya daneya zêdekirî ya AI-ê.

• Amûrên xweser: Robotên bêpîlot ên hevkar , Robotên vibrasyonê yên aqilmend .
  2.3 Sembioza Virtual-Fîzîkî :

• Cewherên dîjîtal bi dînamîk bendavên laşî ji bo xweşbîniya pêşbînîker neynikê dikin.

---

IV. Pêşketinên Nûjen

1. Design Intelligent

1.1 Algorîtmayên Optimîzasyonê :

• Ji bo xweşbîniya morfolojiya bendavê, kêmkirina lêçûn û bandorên jîngehê.
  1.2 Avahiyên romanê :

• Strukturên dabeşkirinê yên bi fonksîyonel (FGPS) nezelalbûnê zêde dike.

• Çimento-based MgO nakokiyên kontrolkirina germahiyê kêm dike.

2. Avakirina Smart

2.1 Simulasyona Dînamîk :

• Nûvekirina parametreyên rast-dem bi riya duçikên dîjîtal (mînak, Bendava Lianghekou).
  2.2 Çavdêriya Aqilmend :

• Tespîtkirina yekrengiya çolê (dîtina makîneyê), nasnameya kamyonê (modelên YOLO yên çêtir).

• Analîzkirina kalîteya vibrasyonê (ResNet-50, naskirina vîdyoya vibrasyonê).
  2.3 Amûrên Xweser :

• Firokên gerokên bêmirov (projeyên Lianghekou, Shuangjiangkou).

• Robotên vibrasyonê yên bi hêza AI-ê (Bendava Baihetan).
  2.4 Grouting Smart :

• -based LLM Pêşbîniya parametreya cross-modal , modela şikestina 3D (NURBS-TIN-Brep).

3. Operasyona Intelligent

3.1 Analîza Behavioral :

• Pêşbîniya ML-ê ya xetereyên deformasyon / nihêrînê (XGBoost, LSTM).
  3.2 Pêşbîniya lehiyê :

• Mekanîzmayên baldariya cîhûwarî rastbûna Rezerva Sê Gorges çêtir dike.
  3.3 Parastin :

• Pêşbîniya xeletiya daneyê û xweşbîniya stratejiyê.

---

V. Pirsgirêk

1. Dane û Model :

• Têketina daneya bi destan wextê sînordar dike; Modelên bingehîn ên gerdûnî ji gelemperîkirina domain-taybetî kêm in.

2. Teknolojî :

• Koordînasyona tevlihev a komên alavên heterojen ; platformên cêwî dîjîtal parçebûyî.

3. Standard :

• Kodên heyî bi têrkerî hewcedariyên aqilmend çareser dikin (mînak, kontrolkirina germahiya dînamîkî ).

---

VI. Pêşerojê Directions

1. Modelên AI-ya gerdûnî :

• pêşve bibin . IDAM-AGI Daneyên pir-çavkanî û grafikên zanînê

2. Sembioza Mirov-Makîn :

• bi pêş ve bibin Komên alavên xwe-adapker (mînak, gêrikên xweser).

3. Deep Data-Mechanism Fusion :

• Bi rêya pêbaweriyê zêde bikin PINN-ê ; Optimîzasyona O&M-ya hîbrid-ajotinê.

4. Polîtîka & Standard :

• Kodên ku Rêbaza SR-ê di nav xwe de vedihewîne (simulation-pêvajoya tevahî + kêmkirina hêzê) saz bikin.

---

VII. Xelasî

Çêkirina bendava aqilmend ji bûye Qonaxa 1.0 (dîjîtalîzasyon) derbasî Qonaxa 2.0 (pergalên jîr) , sêwiran, çêkirin, û karbidestiya O&M bi girîngî baştir kiriye. Pêşketina Qonaxa 3.0-ê dê hewceyê modelên AI-ê yên gerdûnî, alavên xweser, û tevhevkirina mekanîzmaya daneya kûr hewce bike, di dawiyê de têgihîştina ekosîstema bendavê ya bi ewlekariya bilind û jêhatîbûna bilind . Ev pêşkeftin dê piştgirîya bingehîn ji bo pêşkeftina endezyariya hîdrolîk a bilind a Chinaînê peyda bike û pîvanek gerdûnî ji bo binesaziya aqilmend destnîşan bike.

BGT Hydromet bi qada çavdêriya ewlehiya têgihîştina hişmend a DAMS-ê ve girêdayî ye, me beşdarî avakirina nêzîkê 3,000 rezervên piçûk li Chinaînê ji bo şert û mercên ava baranê û karûbarên çavdêriya ewlehiya bendavê kir, garantiya agahdariya rast ji bo şandina kontrolkirina lehiya rezervan, pêşbînkirin û hişyariya zû peyda dike.