Water：人工智能在水利工程中的应用 | MDPI 特刊征稿
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智能算法已成为解决工程领域关键科学问题的重要研究手段，其在回归、分类、聚类和降维方面的诸多优势，在水利工程的优化设计、结构仿真、安全监测和安全性态评价等方面得到广泛应用。在传统研究手段中，无论是试验还是数值模拟，都面临着时间和成本等因素的制约。随着传感器和测量技术的进步，水利工程积累了大量的安全监测数据，而智能算法成为快速、准确利用监测数据、挖掘数据信息、构建数据间关联的利器。结合岩土试验、无损检测、数值模拟等传统计算技术手段，智能算法必将有助于进一步了解水利工程中的各类规律与机理，对提高水利工程的安全性和人类社会的发展水平具有重要意义。
基于此，Water 期刊邀请了来自西安理工大学水利水电学院的杨杰教授、马春辉博士和程琳副教授合作创建特刊“Application of Artificial Intelligence in Hydraulic Engineering (人工智能在水利工程中的应用)”。本特刊将着重介绍智能算法在水利工程中的应用。欢迎提交与该特定问题相关的最新科学研究成果，相关主题包括但不限于：
大坝监测数据分析；
材料参数反演分析；
数值模拟代理模型；
水工建筑物安全评价；
水利工程各类智能模型等。
投稿截止日期：2023年12月31日
客座编辑
杨杰 教授
西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
研究方向：水利工程安全监测与管理信息化；水工结构数值计算与仿真分析；水利工程安全性态综合评判；水库大坝风险分析与除险加固。
马春辉 博士
西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
研究方向：大坝安全监测理论与模型；机器学习在水工结构中的适应性研究；水工建筑物防灾减灾理论及方法；连续与非连续数值模拟方法；室内土工试验及其细观机理研究。
程琳 副教授
西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
研究方向：大坝安全监控理论与分析方法；环境激励下水工结构的损伤诊断；土石坝静动力数值仿真与安全控制；水工结构“光-电”智能传感技术；水工结构老化病害机理及无损检测技术。
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https://www.mdpi.com/journal/water/special_issues/1S1E74L2LE
特刊一卷“Safety Monitoring and Management of Reservoir and Dams”已截刊，欢迎大家阅读和讨论。
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Water 期刊介绍
主编：Jean-Luc PROBST, University of Toulouse, France
期刊涵盖所有水资源领域相关的科学技术，主要包括全球和区域水循环的可持续管理，水资源及其与粮食、能源、生物多样性、生态系统功能和人类健康的互联。期刊鼓励领域内研究人员发表实验、理论、建模和大数据等相关研究成果。
2021 Impact Factor | 3.530 |
2021 CiteScore | 4.8 |
Time to First Decision | 17.8 Days |
Time to Publication | 42 Days |
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