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在防护工程中，快速精准预测混凝土高冲击破坏行为意义重大。现有经验公式、FCN 精度有限，数值模拟速度不足。研究人员提出改进 ResNet 模型，经数据处理与结构优化，其精度、泛化能力优于传统方法，速度超数值模拟，为工程防护设计提供新工具。
在防护工程领域，混凝土结构常需承受高速弹体冲击等极端荷载，其破坏行为的精准预测直接关系到建筑、桥梁、核设施等关键工程的安全。然而，传统方法面临显著挑战：经验公式依赖特定数据拟合，超出适用范围便会失准；理论分析虽基于物理模型（如空腔膨胀理论[1]），但理想化假设导致精度受限；数值模拟（如有限元、有限差分法）虽能实现高精度预测，却需耗费大量计算时间，难以满足工程快速评估需求。如何在预测速度与精度间找到平衡，成为困扰学界的关键问题。
为突破这一技术瓶颈，国内研究团队开展了基于深度学习的混凝土破坏行为预测研究。研究成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，旨在通过改进神经网络结构，实现高冲击载荷下混凝土破坏行为的高效精准预测。
主要技术方法
研究首先收集弹体冲击载荷下的混凝土破坏行为数据，进行特征选择与归一化处理。核心模型为改进残差网络（ResNet），具体调整包括：将传统 ResNet 中的卷积层替换为全连接层，移除池化层并减少隐藏层数量，以适配混凝土破坏数据特征；引入 SHapley Additive exPlanations（SHAP）分析筛选关键穿透特征参数（如弹体速度、混凝土强度等），并在 ResNet 中增加分支网络专门处理这些参数，强化模型对关键影响因素的学习能力。
研究结果
模型结构优化与训练
改进 ResNet 针对弹体穿透数据特点，通过全连接层直接捕捉数据间的非线性关系，避免了卷积层对空间特征的冗余提取。移除池化层则减少了特征信息丢失，更适用于数值型数据的预测任务。分支网络的加入，使模型能针对性学习 SHAP 分析识别出的关键参数（如弹体形状、冲击能量等），提升预测的准确性与可解释性。
性能对比与验证
实验表明，与经验公式（如 ACE、WES 公式[2-3]）和全连接网络（FCN）相比，改进 ResNet 的预测精度显著提升，平均误差低于现有机器学习模型（如 MLP、SVR[4]）。在泛化能力测试中，模型对不同冲击速度、混凝土配合比的样本均表现出稳定预测性能，突破了经验公式依赖特定实验条件的局限。此外，其预测速度远超数值模拟方法，满足工程快速响应需求。
关键特征参数分析
SHAP 分析揭示了影响混凝土穿透性能的核心因素，包括弹体初始速度、混凝土抗压强度、弹体头部形状参数等。分支网络通过独立处理这些参数，增强了模型对物理意义明确特征的关注度，进一步解释了深度学习模型的决策逻辑，为工程优化设计提供了数据支撑。
结论与意义
本研究构建的改进 ResNet 模型，成功平衡了混凝土高冲击破坏行为预测的精度与速度，为防护工程设计提供了高效可靠的工具。其核心价值体现在：一是突破传统方法的局限性，通过深度学习自动提取数据特征，无需依赖复杂物理建模；二是引入 SHAP 分析增强模型可解释性，架起数据驱动与物理机制的桥梁；三是显著提升工程应用效率，为紧急工况下的结构安全评估提供了可能。该研究不仅拓展了深度学习在土木工程领域的应用场景，也为跨学科解决复杂工程问题提供了方法论参考，有望推动防护工程设计向智能化、精准化方向发展。
