ChatGPT 能否实现地质工程应用中的有限元模型？
数值分析
2025-02-07 v1 人工智能
数值分析
摘要
本研究评估了 ChatGPT 从一组提示词生成地质工程应用有限元代码的能力。我们使用水力-力学耦合格式对不饱和土壤进行测试，包括以下三个初始边界值问题：在一维空间中通过流体质量扩散消除多余孔隙水压力、条形基础的时变差分沉降以及重力驱动的渗流。对于每一种情况，初始提示都包括了有限元实现所必需的信息，如平衡方程和本构方程、问题几何、初始和边界条件、材料属性以及时空离散化和求解策略。任何错误和意外结果都通过提示词增强过程进行进一步处理，直到通过验证/验证测试的 ChatGPT 生成的有限元代码。我们的结果表明，由于其高级接口使编程效率更高，ChatGPT 生成的代码在使用 FEniCS 有限元库时几乎无需修改。在 contrast 中，ChatGPT 生成的 MATLAB 代码需要 extensive 提示词增强和/或直接的人类干预，因为它涉及大量低层次编程，如构造形函数或组装全局矩阵。鉴于完成此任务的提示工程需要对数学公式和数值技术的理解，本研究表明虽然大型语言模型尚无法取代人类程序员，但它可以在数值模型实现中提供很大的帮助。
引用
@article{arxiv.2501.02199,
title = {Can ChatGPT implement finite element models for geotechnical engineering applications?},
author = {Taegu Kim and Tae Sup Yun and Hyoung Suk Suh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02199},
year = {2025}
}