علت محبوبیت پایتون نسبت به سایر زبان ها در رشته مهندسی عمران چیست؟

ویژگی‌ها و برتری‌ها نسبت به سایر زبان‌ها

فواید یادگیری پایتون برای مهندسین عمران

پایتون در حوزه‌های رشته مهندسی عمران

کاربرد پایتون در مهندسی عمران

کاربرد پایتون در رشته مهندسی عمران

پایتون و پیش بینی جمعیت

پیش بینی جمعیت برای برنامه‌ریزی شهری، سیستم آبرسانی و فاضلاب

در هر کشوری، بستری برای تعیین تعداد دقیق شهروندان، نرخ رشد جمعیت و تصمیم‌گیری با استفاده از اطلاعات جمعیتی وجود داشته است. برای این منظور،دولت ها می بایست منابع زیادی را صرف سرشماری کنند. اما از آنجا که سرشماری جمعیت، همواره با مناقشات و مشکلات بزرگی روبرو می باشد، لذا یکی از بهترین و کم هزینه ترین راه ها، پیشبینی جمعیت و رشد آن بر اساس داده های سرشماری ادوار گذشته می باشد. لذا با استفاده از یادگیری ماشین و به طور خاص الگوریتم رگرسیون خطی، می توان یک سیستم پیش بینی جمعیت را طراحی و توسعه داد.

یکی از پارامترهای کلیدی کشورهای موفق، توانایی در برنامه ریزی انعطاف پذیر برای کوتاه مدت و بلند مدت می باشد. برنامه ریزی باید بر اساس اطلاعات خوب در مورد وضعیت فعلی، تغییر متغیرهای مهم در آینده و میزان اطمینان به پیش بینی آینده باشد. رشد یا کاهش یک جمعیت به منابع یکسانی متکی هستند و در معرض محدودیت های زیست محیطی مشابهی قرار دارند و به فاکتورهای مشابهی برای تداوم در طول زمان بستگی دارند. دانشمندان با بررسی نحوه تعامل افراد در آن جمعیت با محیط خود، چگونگی رشد جمعیت را مطالعه می کنند. اطلاعات به دست آمده از مطالعات جمعیتی می تواند عاملی تعیین کننده در برنامه ریزی های آتی باشد. پیش بینی روند جمعیت انسانی یک مشکل پیچیده است. چراکه تعدادی، عدم قطعیت در ارتباط با جمعیت هر کشور وجود دارد. به طور سنتی، از رویکردهای آماری برای پیش بینی تعداد و رشد جمعیت یک کشور استفاده می شود. اما این رویکردها برای پیش بینی یک سیستم آشفته مانند جمعیت چندان مناسب نیستند. اولاً، برای حل چنین مسئله ای مفروضاتی مطرح می شود که گاهی اوقات غیرواقعی به نظر می‌رسند. ثانیا، روش های پیش بینی جمعیت آماری نمی توانند با یک چنین سیستمی که از نظر تئوری یک سیستم آشوبناک می باشد، مقابله کنند. به‌علاوه، پیش‌بینی رشد جمعیت به دلیل برخی رویدادها که می‌توانند مشخصات جمعیتی یک مکان را در کوتاه‌ترین دوره تغییر دهند، دشوار است. رویدادهایی مانند نرخ زاد و ولد، نرخ مرگ و میر و مهاجرت.

مهاجرت می تواند به سرعت یک جمعیت را تغییر دهد، به ویژه زمانی که نتیجه پیامدهای تغییر دهنده زندگی مانند جنگ باشد. در این حالت، وضعیت جمعیتی یک منطقه تحت تأثیر قرار می گیرد در حالی که جمعیت یک منطقه دیگر افزایش می یابد. برخی از مدل‌های ریاضی مانند مدل‌های تصاعد هندسی و حسابی ممکن است جمعیت شهرهای جدید یا شهرهای قدیمی را در طول یک دهه با استفاده از داده‌های مبتنی بر زمان گذشته پیش‌بینی کنند، در حالی که برخی عوامل را ثابت نگه می‌دارند. به همین دلیل از مدل رگرسیون خطی استفاده می شود. اما نکته بسیار مهم این است که برای پیاده سازی این الگوریتم، از زبان برنامه نویسی پایتون استفتده می شود. این زبان، به دلیل بهره گیری از کتابخانه های بسیار قدرتمند، توانایی این را دارد که بتوان به راحتی الگوریتم های هوش مصنوعی را در آن پیاده سازی کرد. باید بدانیم که زبان برنامه نویسی پایتون، به خودی خود، ابزاری برای پیشبینی مدلهای دینامیکی نمی باشد. در واقع این الگوریتم های یادگیری مایشین یا همان machine learning هستند که توانایی انجام پیشبینی های مختلف را دارند. بنابراین برای پیش بینی نرخ رشد یا کاهش جمعیت، به راحتی می توان از کتابخانه scikit-learn استفاده کرد. در واقع این کتابخانه، با توجه به توانایی بسیار بالا در تجزیه و تحلیل، طراحی و پیاده سازی با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، این امکان را به همه کارشناسان و محققین حوزه علم داده می دهد تا بتوانند پیشبینی با دقت مناسبی از وضعیت جمعیت داشته باشند.

برای اینکه بتوانید رشد جمعیت را با استفاده از یادگیری ماشینی در پایتون پیش بینی کنید، بهتر است از الگوریتم یادگیری ماشین بسیار محبوب و در عین حال بسیار ابتدایی به نام رگرسیون خطی استفاده کنید. برای این کار، به درک اولیه نحوه کدنویسی در پایتون نیاز دارید. سپس می بایست مفاهیم رگرسیون خطی را به طور عمیق درک کنید. از آنجایی که جمعیت یک کشور می تواند هر مقدار پیوسته ای را بگیرد و خبری از مقادیر گسسته در این مسئله نیست، بنابراین، با یک مسئله رگرسیون روبرو هستیم و نه یک مسئله طبقه بندی(classification). رگرسیون خطی یکی از اساسی ترین الگوریتم های یادگیری ماشین است. این الگوریتم به ما این امکان را می دهد که داده های عددی را پیش بینی کنیم. از این رو برای حل این مسئله از رگرسیون خطی استفاده می کنیم. تعداد زیادی کتابخانه داخلی در پایتون موجود است که به ما در نوشتن کدهای آسان، واضح و بدون خطا کمک می کند. ابتدا می بایست این کتابخانه ها را در ابتدای برنامه وارد کنیم.

کاربرد پایتون در ارزیابی ریسک

کاهش ریسک مانند پیش بینی سیل، زلزله، طوفان

هوش مصنوعی ، به ویژه یادگیری ماشین (ML)، نقش فزاینده‌ای در ارزیابی ریسک ناشی از بلایای طبیعی و کاهش آن را دارد. به کاهش ریسک بلایای طبیعی در زبان انگلیسی disaster risk reduction گفته می شود که با عبارت مخفف DRR شناخته می شود. DRR یکی از مهمترین کاربردهایی است که با استفاده از الگوریتمهای ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ در زبان برنامه نویسی پایتون، اجرا می شود. ارزیابی ریسک بلایای طبیعی و کاهش آن، در موارد متعددی از قبیل پیش‌بینی رویدادهای خطرناک، توسعه نقشه‌های خطر، تشخیص بلادرنگ رویدادهای طبیعی و غیره صورت می پذیرد.

لازم به ذکر است که نقشه خطر نقشه ای است که مناطقی را مشخص می کند که تحت تأثیر یک خطر خاص یا آسیب پذیر هستند. آنها معمولاً برای خطرات طبیعی مانند زلزله، آتشفشان ها، رانش زمین، سیل و سونامی ایجاد می شوند. نقشه های خطر به جلوگیری از خطرات جدی کمک می کنند.

تصویر 1 – نمونه ای از یک نقشه خطر

برای پرداختن به این موضوع، این چند سوال مطرح می شود:

هوش مصنوعی چه فرصت هایی را ارائه می دهد؟
چه چالش هایی را بوجود می آورد؟
چگونه می توانیم چالش های هوش مصنوعی را مرتفع کرده و از فرصت ها بهره مند شویم؟
چگونه می توانیم از هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعات مهم به سیاست گذاران، سهامداران و مردم برای کاهش خطرات بلایا استفاده کنیم؟

به منظور تحقق بخشیدن به پتانسیل هوش مصنوعی برای کاهش ریسک بلایای طبیعی و بیان یک استراتژی هوش مصنوعی برای آن، می بایست به این سؤالات پاسخ داده شود و محققین و کارشناسان نهایت تلاش خود را انجام دهند تا فضایی فراهم سازند که بتوانند هوش مصنوعی را در DRR به جلو سوق دهند. به طور کلی برای یک کار مشخص، یک الگوریتم ماشین لرنینگ (ML ) زمانی بهترین عملکرد را دارد که هم داده های با کیفیت در دسترس باشند و هم یک معماری درست و مناسب از مدل داشته باشیم. بنابراین برای اینکه بتوان به هدف کاهش ریسک بلایای طبیعی دست یافت، می بایست به دیتا های بسیار غنی و باکیفیتی دسترسی داشت. لذا از طریق سنجش از دور (مانند ماهواره‌ها، پهپادها)، شبکه‌های ابزاری (مانند ایستگاه‌های هواشناسی، آب‌وهواشناسی، و لرزه‌نگاری) و غیره، پایه و اساس داده‌های رصدی زمین به شدت رشد کرده است. علاوه بر این، معماری های مدل به طور مداوم در حال اصلاح هستند. بنابراین، انتظار می رود که استفاده از الگوریتم های ML در برنامه های DRR به شدت برجسته تر شود (سان و همکاران، 2020). به عنوان مثال، یک بررسی اولیه از همه پژوهش هایی که در سالهای اخیر (2018-2021) انجام شده است، نشان می‌دهد که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهبود سیستم‌های هشدار و هشدار اولیه و همچنین کمک به تولید نقشه‌های خطر و حساسیت استفاده می‌شوند. همه این موارد از طریق تشخیص و پیش‌بینی انواع مخاطرات طبیعی با استفاده از ماشین لرنینگ(ML) صورت می پذیرد.

تصویر 2 – کاربرد هوش مصنوعی برای تشخیص و پیش‌بینی خطرات و بلایای طبیعی بین سال‌های 2018 و 2021

با توجه به تصویر 2، واضح است که برخی از انواع مخاطرات طبیعی، به‌ویژه سیل، زلزله و رانش زمین بیش از سایر بلایای طبیعی مورد پیشبینی و بررسی قرار گرفته اند. زبان برنامه نویسی پایتون با داشتن کتابخانه های بسیار قدرتمند در زمینه انجام محاسبات و پیاده سازی الگوریتمهای مختلف ماشین لرنینگ، کمک بسیار بزرگی به موضوع کاهش ریسک بلایای طبیعی کرده است.

نقش پایتون در پیش بینی روند ترافیک در مهندسی بزرگراه

پیش بینی جریان ترافیک جایگاه مهمی در طراحی یک سیستم حمل و نقل هوشمند موفق دارد. اگر بخواهیم یک پیش‌بینی موفق از جریان ترافیک داشته باشیم، می بایست داده هایی بسیار دقیقی از جریان ترافیک داشته باشیم که این دیتاها به موقع به دست ما برسد. ناکافی بودن تعداد داده ها منجر به این شده است که از معماری های کم عمق، در مدل های پیش بینی ترافیکی استفاده شود یا اینکه مدل هایی طراحی شوند که از داده هایی استفاده می کنند که به صورت مصنوعی تولید شده باشند. که در هر دو صورت، این مدل ها نتوانستند نتایج پیش بینی را با موفقیت کافی به دست آورند. امروزه در عصر داده های بزرگ، به موازات افزایش تراکم ترافیک، تنوع و اندازه داده های جریان ترافیک جمع آوری شده افزایش چشمگیری داشته است.

امروزه به موازات افزایش جمعیت، افزایش تعداد وسایل نقلیه باعث افزایش زمان سپری کردن مردم در ترافیک می شود. برای حل مشکلات ناشی از این افزایش ها، سیستم های حمل و نقل هوشمند Intelligent Transportation Systems (ITS) ، جایگاه بیشتری در زندگی ما پیدا می کنند. با افزایش استفاده از سنسورها، در جمع آوری داده های جریان ترافیک، مقادیر زیادی از داده های بلادرنگ (real-time data) جمع آوری می شوند. این توسعه، طراحی برنامه‌های کاربردی ITS را قادر می‌سازد که افراد را قادر می‌سازد مسیرهای بهتری را در ترافیک انتخاب کنند، یا مقامات را قادر می‌سازد تا بهبودهای فوری در سیگنال‌های ترافیکی ایجاد کنند.

در نتیجه افزایش حجم داده‌های بلادرنگ با ویژگی‌های زمانی و مکانی، یادگیری عمیق، که یک تکنیک پیشگام در تفسیر داده‌های تصادفی است، جایگاهی پرکاربرد و بی بدیل در مطالعات جریان ترافیک پیدا کرده است. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، که یکی از مدل‌های یادگیری عمیق می باشد، یک الگوریتم پیش‌بینی‌کننده قدرتمند در سری‌های زمانی است. به طور خاص ، الگوریتم حافظه کوتاه مدت بلند مدت )((LSTM Long short-term memory)، که نوعی RNN است، می تواند الگوریتم بسیار موفقی برای پیشبینی جریان ترافیک که یک نوع سری زمانی محسوب می شود، باشد. زبان برنامه نویسی پایتون با داشتن کتاب خانه ها و پکیج های متعدد، بستر بسیار قدرتمندی را برای پیاده سازی شبکه عصبی مصنوعی و به طور کل هر الگوریتم پیشبینی کننده دیگر، فراهم کرده است.

کاربرد پایتون در شبیه سازی و مدل سازی خاک در مهندسی ژئوتکنیک

خاک یک ماده طبیعی است که به دليل تنوع جغرافيايي زياد، عوامل طبیعی و محيطي، تأثیر زيادي بر آن دارد. برای به دست آوردن یک طرح ژئوتکنیکی قابل اعتماد با هزینه کمتر، می بایست روشی را پیاده سازی کرد تا بتوان مشخصه خاک را تخمین زد. معمولاً فونداسیون ها در همان محل غربالگری ساخته نمی شوند. بررسی ها برای حفاری اندکی در مکان های ضروری انجام می شود.

روش آماری کریجینگ،که به افتخار دی جی کریگ که یک مهندس معدن در آفریقای جنوبی بود نام‌گذاری شده ، یک روش تخمین، استوار بر منطق میانگین متحرک وزن‌دار است .کریجینگ یک روش زمین آمار بای درون یابی داده‌ها بر اساس واریانس فضایی است،درکریجینگ واریانس فضایی تابعی از فاصله شناخته می‌شود. حال باید گفت که یکی از تخمین های متداول در مهندسی عمران، تحلیل کریجینگ است. آمار کریجینگ با استفاده از زبان اسکریپتی پایتون، برای پیش‌بینی مقادیر ویژگی‌های ژئوتکنیکی و قابلیت اطمینان روش در تخمین مقادیر متغیر مکانی خاک بر اساس داده‌های اندازه‌گیری شده استفاده می‌شود.

زبان برنامه نویسی پایتون، تحلیل آماری کریجینگ احتمالی را پیاده سازی می کند و با وارد کردن مختصات مکان هایی که می خواهید ویژگی های آنها را بدانید ، مقدار مورد نظر را پیش بینی می کند. این دیتاها شامل نقاط، مختصات و مقادیر مشخصه می باشد که می تواند در فایل اکسل ذخیره شود. در واقع می توان برای پیش بینی خواص خاک، از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده کرد. این نقاط از بررسی گزارش های بررسی خاک در واقع برای تخمین مقاومت خاک، و همچنین برای بدست آوردن مقادیر احتمال مطمئن تر، می بایست روش کریجینگ را در پایتون پیاده سازی کرد.

البته باید در نظر داشت که برای پیاده سازی چنین فرایندی ، می بایست دیتا بیس دقیق و بزرگی در اختیار داشت. این پایگاه داده، می بایست از خواص خاک تهیه و تجزیه و تحلیل شود.

کاربردهای پایتون در المان محدود در مهندسی سازه

پایتون می‌تواند هر کاری را که اکسل برای مهندسین سازه انجام می‌دهد از نظر ایجاد برنامه‌هایی برای انجام کارهای تکراری مانند طراحی تیر و ستون ساده، یافتن بارهای برف و باد و غیره انجام دهد. نکته اینجاست که با توجه به اینکه پایتون یک زبان برنامه نویسی است، چه کاربردهایی از پایتون برای مهندسان سازه وجود دارد که به آن برتری نسبت به اکسل می دهد؟

به لطف FEA، مهندسان می توانند هندسه های پیچیده و انواع مواد متعدد را ارزیابی کنند و جلوه های محلی را بدون نیاز به ساخت یک نمونه اولیه ثبت کنند. FEA در تجزیه و تحلیل سازه برای همه متخصصان درگیر در حوزه توسعه محصول ، مثل مهندسین سازه مفید است. روش المان محدود (FEM) روشی برای حل عددی معادلات حاکم بر مسائل موجود در طبیعت است. معمولاً رفتار طبیعت را می توان با معادلاتی که به شکل دیفرانسیل یا انتگرال بیان می شوند توصیف کرد.

به همین دلیل FEM در دایره های ریاضی به عنوان یک تکنیک عددی برای حل معادلات دیفرانسیل یا انتگرال جزئی درک می شود. به طور کلی، FEM به کاربران این امکان را می دهد که تکامل یک یا چند متغیر را در فضا و/یا زمان به دست آورند که نشان دهنده رفتار یک سیستم فیزیکی است.

هنگامی که به تجزیه و تحلیل سازه ها اشاره می شود، FEM یک روش قدرتمند برای محاسبه جابجایی ها، تنش ها و کرنش ها در یک سازه تحت مجموعه ای از بارها است. پس از اینکه شما یک بسته نرم افزاری تحلیل گر المان محدود سه بعدی خود را با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ایجاد کردید،آنگاه می توانید از آن برای مدل سازی و تحلیل ساختارهای سه بعدی پیچیده استفاده کنید که در غیر این صورت می بایست با صرف هزینه های زیاد، به سراغ بسته های نرم افزاری تجاری گران قیمت بروید.

توجه داشته باشید که برای اینکه بتوانید به تحلیل المان محدود با استفاده از زبان پایتون بپردازید، نیازی نیست که یک استاد برنامه نویسی پایتون باشید. با داشتن یک دانش عمومی یا حتی اگر فقط با ایده های اصلی برنامه نویسی مانند توابع، حلقه ها و متغیرها آشنا هستید، کافیست که فرایند تحلیل را آغاز کنید. زبان برنامه نویسی پایتون یک ابزار تجزیه و تحلیل سازه را در اختیار شما قرار می دهد که به شما توانایی تجزیه و تحلیل سازه های سه بعدی را می دهد که با عناصر مهاربندی بار محوری و حتی رهاسازی های چرخشی به شکل پین ها کامل می شود.

هنگام ساخت مدل‌های محاسباتی سازه‌های دنیای واقعی، اغلب بهترین نقطه شروع، یک مدل دوبعدی ساده شده است. این امر تجزیه و تحلیل ما را بسیار ساده می کند و اگر قضاوت دقیق در ساخت مدل استفاده شود، در بسیاری از موارد با فشرده سازی از 3 به 2 بعد، دقت بسیار کمی را از دست می دهیم.

با این حال، تحلیل سازه ای دوبعدی محدودیت‌های خودش را دارد. هرچقدر که هندسه سازه های ما پیچیده تر می شود، درجه ای که می توان آنها را به طور دقیق با مدل های مسطح نشان داد کاهش می یابد. در نتیجه، دقت مدل‌های ما بدتر می‌شود و خروجی مدل بیشتر و بیشتر از واقعیت دور می‌شود. در این مرحله، این امر می تواند به گسترش به بعد سوم کمک کند.

به عنوان مثال، برای اینکه پل عابر قوسی سه‌بعدی تصویر فوق را مدل‌سازی و تحلیل کنیم، ابتدا باید یک تحلیل تقریبی دو بعدی از این سازه انجام دهیم. و در واقع این نقطه شروع بدی برای درک نیروها و لحظاتی نیست که در سازه ایجاد می شود. اما پس از اتمام آن، می‌توانید یک مدل ساختاری سه بعدی با کیفیت بالا بسازید و آنالیز را در عرض چند دقیقه تکمیل کنید. این به شما این امکان را می دهد که تصویر واضح تری از نحوه واکنش سازه به بارگذاری به دست آورید.

دز این مسیر، به طور خاص، شما بر اساس آنچه در مطالعه تجزیه و تحلیل تیر و قاب با استفاده از روش سختی مستقیم در پایتون می آموزید، کدنویسی خواهید کرد. درواقع شما کدی را برای سازگاری با سازه های سه بعدی گسترش خواهید داد. منتهی بر خلاف گسترش از خرپاهای دو بعدی به فریم های فضایی سه بعدی که به دلیل ماهیت بار محوری عناصر نسبتاً ساده بود، حرکت از تحلیل قاب دو بعدی به سه بعدی کمی بیشتر پیچیده خواهد شد.

اما به یک نکته بسیار مهم توجه کنید که تولید داده های مدل سه بعدی به صورت دستی می تواند یک دردسر واقعی باشد، بنابراین پیشنهاد می شود از نرم افزار طراحی سه بعدی Blender استفاده کنید. Blender یک ابزار قدرتمند مدل سازی سه بعدی منبع باز است. با دستیابی به تنها تعداد انگشت شماری از ابزارهای مدل سازی بلندر، می توانید در را برای تجزیه و تحلیل رفتار هر سازه ای باز کنید. نرم افزار طراحی سه بعدی Blender با گردش کار مدل‌سازی سه بعدی بصری و API پایتون، یک فضای بسیار عالی برای تحلیل هر سازه ای را فراهم می آورد.

پس از تولید مدل‌های سازه در بلندر، با استفاده از چند اسکریپت ساده، این امکان فراهم می شود تا به راحتی داده‌های مدل، بین بلندر و فضای برنامه نویسی پایتون، رد و بدل شود. البته شاید بد نباشد از محیط کاربری Jupyter notebook برای توسعه کد پایتون استفاده کنید. چرا که Jupyter notebook یک محیط توسعه همه کاره و کاربر پسند می باشد.

پایتون و مدیریت ساخت و ساز

با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، به راحتی می توان معادلات تحلیل سازه و هر محاسباتی که برای طراحی یک ساختمان در مهندسی عمران وجود دارد را پیاده سازی کرد.

پایتون و اتوماسیون در طراحی سازه و نقشه‌ها

ArcPy یکی از کتابخانه های بسیار پرکاربرد زبان برنامه نویسی پایتون است که روشی مفید و سازنده برای انجام تجزیه و تحلیل داده های جغرافیایی، تبدیل داده ها، مدیریت داده ها و اتوماسیون نقشه را ارائه می دهد. این برنامه از برنامه قدرتمند ArcGIS استفاده می کند و اساساً به آن کارایی بیشتری می دهد و در عین حال مدیریت، ترسیم و سازماندهی تمام داده های شما را آسان تر می کند. اگر در حال حاضر از ArcGIS استفاده می کنید، بدانید که انتخاب بسیار درستی کرده اید.

چگونه با پایتون در مهندسی عمران پیشرفت کنیم؟

علم داده و استفاده از نرم افزارها معمولاً در همه رشته های مهندسی استفاده می شود. پایتون به عنوان یکی از ابزارهای مهم در کارهای ساختمانی مهندسی عمران مدرن محسوب می شود. کاربرد آن در هر قسمت در زیر آورده شده است:

1 – یادگیری ماشینی (ML): با کمک هوش مصنوعی، به طور خودکار قادر به یادگیری و بهبود وقوع بلایا تا حد مشخصی خواهیم بود. ML از برنامه های کامپیوتری برای دسترسی به داده ها و استفاده از آن در مطالعه جزئیات استفاده می کند. هوش مصنوعی می تواند وقوع بلایای طبیعی متعددی را پیش بینی کند که می تواند تفاوت بین زندگی و مرگ هزاران نفر باشد. برخی از آنها در زیر آورده شده است:

1-1 – زلزله : داده‌هایي كه از سیستم‌های لرزه نگاری تهيه مي شوند و سپس با استفاده از اين ديتاها، يك الگوريتم پيش بيني كننده، آموزش‌داده مي شود، به مهندسين عمران كمك می‌کند تا موقعیت و بزرگی زمين لرزه را پیش‌بینی كنند. آنگاه مي توانند الگوی زمین‌لرزه‌ها را قبل و پس از وقوع لرزه‌ها، تجزیه و تحلیل کنند و در نتیجه جان میلیون‌ها نفر را نجات دهند.

1-2 – سيل : اگر بتوان ميزان بارندگی و سیل سال های گذشته را ثبت کرد، آنگاه مي توان برنامه ای برای شبیه سازی و پيشبيني سیل ایجاد کرد.

1-3 – طوفان شدید: متاسفانه هر ساله، طوفان ها میلیون ها دلار خسارت مالی را به همراه دارد. براي جلوگيري از وقوع خسارت هاي زياد و كاهش آن، مي بايست به طريقي اين طوفان ها را پيشبيني كرد. بنابراين مهندسين عمران با بهره گيري از مفاهيم هوش مصنوعي، داده های مربوط به سرعت باد، میزان بارندگی، دما و رطوبت ثبت مي كنند. سپس با استفاده از كتابخانه هاي متعدد پايتون كه بصورت تخصصي وظيفه محاسبه و پياده سازي الگوريتمهاي پيشبيني را دارند، الگوريتمهايي را طراحي مي كنند كه وقوع طوفان را در آینده به خوبي پیش بینی كنند.

2 – تجزیه، تحلیل و طراحی اِلِمان هاي سازه با استفاده از پایتون: در زبان برنامه نويسي پایتون با کمک برخي از کتابخانه هايي كه بسيار حرفه اي هستند، قادر به تجزیه و تحلیل، طراحی و بهینه سازی عناصر ساختاری (المان هاي سازه اي) خواهیم بود. برخی از اين پرکاربردترین کتابخانه ها عبارتند از:

Tensor Floe Keras

Numpy

Pandas

MatplotLib

يكي از پيشرفت هايي كه زبان برنامه نويسي پايتون در رشته مهندسي عمران ايجاد كرده است، امكان تجزیه و تحلیل تيرهای RC مي باشد. در گذشته اين كار با استفاده از نرم افزارهای مهندسی عمران انجام می شد. همچنين تحلیل و طراحی سازه های فولادی نيز با پایتون قابل انجام است. اما يكي از امكانات جالبي كه زبان برنامه نويسي پايتون به مهندسين عمران مي دهد اين است كه مي توانند موقعیت بهینه سنسورها و ارزیابی ميزان آسیب وارده در تيرهای RC را انجام دهند.

مهندسی عمران نیز مانند بسیاری از رشته های مهندسی، شامل برنامه های کاربردی علوم داده می شود. پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی در علم داده است. بنابراين يادگيري و استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون از دوره لیسانس ، باعث مي شود تا مهارت های تحلیلی دانشجویان، به شكل فوق العاده اي بهبود يابد و سهم بسزایی در تبدیل كردن آنها به مهندسين و طراحان حرفه ای داشته باشد. اينگونه است كه بدون شك برای حضور و فعاليت در صنعت طراحی، آماده خواهند شد.

کتابخانه‌های پایتون در مهندسی عمران

تاكنون متوجه شده اید که پايتون چه ابزار قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل عددی و تجسم داده ها می تواند باشد. تعداد زیادی از کتابخانه ها و ماژول هایی که پایتون ارائه می دهد می تواند هر مرحله از فرآیند طراحی را آسان تر کند. کتابخانه‌های معروفی مانند Pandas، Numpy، Scipy و Matplotlib به ما در جمع‌آوری/تمیز کردن داده‌ها، تجزیه و تحلیل ریاضی و ترسیم نقشه کمک می‌کنند و از ایده پروژه تا ساخت بسیار مفید هستند. در زیر لیستی از کتابخانه‌ها و ماژول‌هایی که برای هر مهندس عمران مفید است، ارائه گرديده است. البته توجه داشته باشيد كه برخی از این کتابخانه ها در مراحل اولیه توسعه هستند، اما همچنان توصیه می شود آنها را بررسی کنید.

1 – Groundhog

Groundhog یکي از پكيج هاي پایتون است که عملکرد جالبي دارد. اين پكيج، مهندسين ژئوتكنيك را قادر مي سازد تا به طراحي طراح های ژئوتکنیکی چه در خشکی چه در ساحل بپردازند. اين پكيج، بر روی موارد زير تمرکز دارد:

1-1 – اعتبارسنجی پارامتر ورودی انعطاف پذیر: محدوده پارامترهای از پیش تعریف شده برای اکثر توابع بر اساس محدوده پارامترهای خاکی که تابع در ابتدا برای آن توسعه داده شده است، تعریف می شود. این اعتبار می تواند توسط کاربر لغو شود، اما نیاز به تعریف صریح محدوده پارامترهای اصلاح شده دارد.

1-2- خروجی های چندگانه: توابع موجود در بسته Groundhog، خروجي ها را در قالب یک ديكشنري پایتون كه شامل نتایج متوسط یا مقادیر مشتق شده است، برمی گرداند.

1-3- استانداردسازی داده ها: اين پكيج امکان خواندن چندین فرمت فایل ورودی را دارد. به عنوان مثال داده های CPT

1-4- پروفیل های خاک: با استفاده از بسته Groundhog مي توان به راحتي پروفیل های خاک را رمزگذاری نمود و به آسان با انها كار كرد.

اما كارايي اين پكيج، از این هم فراتر می رود. آنالیز و طراحی فونداسيون های عمیق و کم عمق را انجام می دهد. همچنين ميزان نشست، اصطکاک منفی پوسته و توزیع تنش دیفرانسیلي را نيز در نظر می گیرد. از آنجايي كه پكيج Groundhog به طور مداوم در حال توسعه است، بنابراین می توان عملکردهاي بیشتری را از آن انتظار داشت.

2 – LiquPy و ObsPy :

بسته به جایی که در جهان هستید، روانگرایی (liquefaction) ممکن است یکی از نگرانی های اصلی در طراحی هر سازه باشد. معمولاً در مناطقی رخ می‌دهد که خاک به‌صورت شل فشرده، یکنواخت طبقه‌بندی شده و سطح آب بالایی دارد. هنگامی که در مناطقی کار می کنید که liquefaction ممکن است نگران کننده باشد، به شدت توصیه می شود كه Liqupy را بررسی کنید. این یک کتابخانه منبع باز پايتون برای روان سازی خاک و گسترش جانبی است که از داده های گمانه برای انجام و رسم تجزیه و تحلیل داده هاي شما استفاده می کند. نمودارهای به دست آمده همان چیزی است که شما از هر برنامه مستقلی که روانگرایی را تجزیه و تحلیل می کند انتظار دارید، اما پایتون به شما این آزادی را می دهد که آن را به دلخواه خود تغییر دهید.

اما در مورد كتابخانه ObsPy بايد گفت كه اکثر مهندسین عمراني كه در مناطق زلزله خيز مشغول به فعاليت هستند، بهتر است بررسي ها و محاسبات مربوط به لرزه نگاري را با اين كتابخانه انجام دهند.

3 – PyNite :

مدلسازی المان محدود (FEM) احتمالاً برخی از عمیق ترین تحلیل هایی است که می توانید تقریباً در هر پروژه مهندسی عمران انجام دهید. معمولاً در مناطق نزدیک به سازه های بحرانی یا مناطقي كه از شرایطي بهره مي برندكه خاک ایده آلي ندارند، انجام می شود. مدلسازی المان محدود زمانی صورت مي پذيرد که نیاز دارید طراحی خود را تا حد امکان دقیق انجام دهيد، زیرا گاهي اوقات مجبوريد كه محاسباتتان خطاي بسيار كمي داشته باشد. Plaxis و FLAC3D، از محبوب‌ترین نرم‌افزارها برای انجام چنين كاري،منتهي مشکلات این برنامه ها این است که مدل سازی آنها زمان زیادی می برد، گران هستند و منحنی یادگیری بسیار شیب دار دارند.

PyNite یک کتابخانه تحلیل المان محدود مهندسی سازه سه بعدی برای پایتون است. از آنجایی که استفاده از نسخه ساده‌شده آسان‌تر است، لذا تحلیل آن کمی دقت کمتری در مقایسه با ماژول Plaxis از نرم افزار FLAC3D دارد. به هر حال هیچ کس پارامترهای دقیقی را در این مدل ها وارد نمی کند زیرا نمی توان نیروهای واقعی و دقیق را هنگام طراحی پشت میز تعیین کرد، به خصوص وقتی در زمینه ژئوتک تصمیم به شبیه سازی دارید. بنابراین انجام این کار در پایتون قطعاً ارزش استفاده از آن در طراحی خود را دارد، به ویژه با توجه به مقدار زمان و هزینه ای که صرفه جویی می کنید.

4 – ArcPy :

پایتون کتابخانه های نقشه برداری بسیار خوبی دارد و همه آنها اساساً یک کار کلی را با برخی عملکردهای اضافه بسته به اینکه از کدام یک استفاده می کنید انجام می دهند. ArcPy و ArcGIS یکی از محبوب‌ترین و پرکاربرد ترین کتابخانه هایی هستند که در زمینه نقشه برداری و اطلاعات موقعیت مکانی (GIS) مورد استفاده قرار می گیرند.

همانطور که گفته شد ArcPy یکی از کتابخانه های بسیار پرکاربرد زبان برنامه نویسی پایتون است که روشی مفید و سازنده برای انجام تجزیه و تحلیل داده های جغرافیایی، تبدیل داده ها، مدیریت داده ها و اتوماسیون نقشه را ارائه می دهد. این برنامه از برنامه قدرتمند ArcGIS استفاده می کند و اساساً به آن کارایی بیشتری می دهد و در عین حال مدیریت، ترسیم و سازماندهی تمام داده های شما را آسان تر می کند.

کتابخانه‌های پایتون که در بالا به آنها اشاره شد، این فضا را در اختیار هر مهندس عمران قرار می دهد تا اگر عملکرد یا اطلاعاتی وجود دارد که برای طرح‌های آینده می‌خواهند، همیشه می‌توانند به این کتابخانه‌ها اضافه کنند یا تغییر دهند. بسیاری از کتابخانه‌های فهرست‌شده در اینجا منبع باز هستند، بنابراین اگر چیزی وجود دارد که فکر می‌کنید می‌تواند مفید باشد، می‌توانید کمک کنید و به بهبود ابزار برای مهندسین دیگر کمک کنید. کتابخانه های زیادی وجود دارد که به غیر از نقشه های CAD، می توانید بیشتر طراحی و تحلیل مهندسی خود را با استفاده از پایتون انجام دهید.

5 – SfePy :

کتابخانه ای بسیار قدرتمند برای حل سیستم معادلات دیفرانسیل جزئی (PDEs(partial differential equations)) به روش اجزای محدود به صورت یک بعدی، دو بعدی و سه بعدی است. می‌توان آن را هم به‌عنوان حل‌کننده PDE و هم به‌عنوان یک بسته پایتون که می‌توان برای ساخت برنامه‌های سفارشی استفاده کرد، مشاهده کرد.

مزیت‌های یادگیری پایتون در رشته مهندسی عمران

یادگیری حداقل يك زبان برنامه نويسي در حال حاضر بسيار حياتي مي باشد، بلکه روشی متعالي است که به شما امکان می‌دهد بیش از کاری که نرم افزار اکسل برای محاسبات مهندسی عمران انجام می‌دهد، انجام دهید. از آنجایی که ما دیگر در اواخر دهه 90 نیستیم که مجبور باشیم برای انجام محاسبات مهندسی عمران فقط از ابزارهایی مانند برگه اکسل استفاده کنیم. امروزه ترجیحات یا روش های بسیار بهتری وجود دارد که می توانيد روند محاسبات مهندسی عمران را با سرعت 10 برابر سرعت بخشد. براي اين كار لازم است نحوه حل مسائل با استفاده از تکنیک های حل مسئله کامپیوتری را بدانيد.

به عنوان مثال STAAD Pro، SAP2000، AutoCAD و غیره، که اساساً برنامه های کامپیوتری هستند که به شما امکان می دهند محاسبات بهتری را با سرعت بالاتر انجام دهید. اینها چیزی نیستند جز مجموعه ای از کدهای برنامه که با استفاده از زبان برنامه نویسی X نوشته شده اند تا مشکلات بسیار پیچیده ای را با یک کلیک ساده تر انجام دهند. بنابراین بله، اگر یک مهندس عمران بخواهد به عنوان یک مهندس بهتر تکامل یابد، یادگیری يك زبان برنامه نویسی به عنوان ابزاری برای حل مشکل آنها حداقل برای نسل های آینده ضروری است.

حال در اين ميان زبان برنامه نويسي پايتون به دليل اينكه يك زبان سطح بالاست و يادگيري آن بسيار ساده مي باشد و همچنين همانطور كه اشاره شد، از كتابخانه هاي بسيار قدرتمندي بهره مي برد، باعث مي شود كه شما بعنوان يك مهندس عمران يا يك مهندس سازه، چند گام از سايرين جلوتر باشيد.

فواید یادگیری پایتون در رشته مهندسی عمران

تأثیر پایتون در سطح درآمد مهندسین عمران

میانگین درآمد سالیانه یک مهندس عمران مبتدی با 1 تا 4 سال سابقه کار، با احتساب همه موارد اعم از شامل کارایی، پاداش و اضافه کاری حدود 69750 دلار می باشد. اما یک مهندس عمران با سابقه کاری متوسط با 5 تا 9 سال تجربه، میانگین درآمد سالیانه او با احتساب همه موارد فوق الذکر، حدود 77008 دلار می باشد.

حال بر اساس آنچه در این مبحث در خصوص لزوم یادگیری پایتون توسط مهندسین عمران گفته شد، اگر یک مهندس مسلط به برنامه نویسی پایتون و مخصوصا کتابخانه های مرتبط شود، امکان این برای او فراهم می شود تا بتواند الگوریتم های المان محدود و حتی الگوریتم های پیشبینی را در حرفه خود در مواجهه با دیتاهای مختلف به کار ببرد. با توجه به هجوم هوش مصنوعی در تمامی مشاغل، لذا این موضوع تاثیر بسیار قابل توجهی در سطح درآمدی مهندسین عمران ایجاد می کند.

پایتون چگونه در مهندسی عمران استفاده می‌شود؟

مانند بسیاری از رشته های مهندسی، مهندسی عمران نیز شامل برنامه های کاربردی علم داده است. پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی در علم داده است. کاربردهای علم داده در مهندسی عمران به شرح زیر است:

1 – پیش بینی جمعیت برای برنامه ریزی شهری، سیستم آبرسانی و فاضلاب.

2 – ارزیابی ریسک و کاهش آن مانند پیش بینی سیل، زلزله، طوفان.

3 – پیش بینی روند ترافیک در مهندسی بزرگراه

4 – شبیه سازی و مدل سازی خاک در مهندسی ژئوتکنیک.

5 – کاربردهای المان محدود در مهندسی سازه.

6 – مدیریت ساخت و ساز.

7 – کاربردهای ML (Machine Learning) مانند اتوماسیون در طراحی سازه و نقشه ها.

پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز پیشرفته است که به طور گسترده توسط مهندسان نرم افزار در سراسر جهان برای برنامه های مختلف استفاده می شود. این زبان برنامه نویسی به صورت رایگان در دسترس است و می تواند به طور موثر بر روی رایانه های شخصی با حداقل تنظیمات یا پیکربندی کار کند. تا کنون طراحی سازه بتن آرمه با استفاده از نرم افزارهای تجاری مختلفی که در دسترس بوده است، انجام می شده است.

برنامه‌نویسی مجدداً می‌تواند یادگیری دانش‌ جویان را بهبود بخشد، زیرا آنها باید برنامه‌ای را برای مقابله با این موضوع با موقعیت‌های متفاوت ایجاد کنند. بعلاوه استفاده از برنامه نویسی در مهندسی عمران دارای اولویت های زیادی است، زبان ها به عنوان مثال C، C++ بخشی از برنامه آموزشی در مهندسی عمران در بخشی از دانشکده ها هستند.

هر فردی که پایه برنامه نویسی ندارد می تواند از پایتون استفاده کند زیرا برنامه نویسی آن بصری و ساده است. متعاقباً، یک مهندس عمران می‌تواند از این زبان بدون صرف زمان زیادی برای یادگیری زبان استفاده کند و شروع به ایجاد تمرین‌های آموزشی برای استفاده از این زبان برای خود کند.

پیش‌نیازهای یادگیری پایتون برای مهندسین عمران

هیچ پیش نیازی برای یادگیری پایتون وجود ندارد، اما داشتن دانش اولیه از مفاهیم زبان برنامه نویسی مانند مفهوم حلقه های تکرار، what if و other does، نحوه استفاده از عملگرها و غیره مفید خواهد بود. اگر تسلط قوی بر اصول اولیه هر زبان برنامه نویسی دارید، می توانید پایتون را به سرعت یاد بگیرید. اگر به دنبال یک دوره آنلاین برای یادگیری پایتون هستید، می توانید بهترین دوره ها را در سایت پایتون کلینیک پیدا کنید.

آیا تفاوتی در آموزش پایتون به مهندسین عمران وجود دارد؟

مسیر یادگیری پایتون اینگونه است که با توجه به کاربردهای متعدد و متنوع زبان برنامه نویسی پایتون در زمینه های مختلف، در ابتدا مستقل از اینکه تصمیم دارید وارد چه زمینه و رشته تخصصی بشوید، می بایست مسیر یادگیری پایتون عمومی را سپری کنید. در این مسیر، هیچ تفاوتی در آموزش پایتون برای هیچ رشته ای و بطور خاص برای مهندسین عمران وجود ندارد. اما پس از اینکه پایتون عمومی را فرا گرفتید، بسته به اینکه تصمیم دارید وارد کدام یک از تخصص های مورد علاقه تان بشوید، می بایست به یادگیری پکیج ها و کتابخانه های مخصوص آن تخصص بپردازید. در این مقاله، به جزئیات در خصوص کتابخانه های تخصصی پایتون برای مهندسین عمران صحبت کرده ایم.

پایتون در کنار کدام نرم افزارهای مهندسی عمران کاربرد دارد؟

اگر به رشته مهندسی عمران علاقه دارید، باید با چندین نرم افزار مهندسی عمران آشنا شوید. مهندسان عمران از برنامه های مختلفی برای کمک به آنها در انجام وظایف روزمره استفاده می کنند. آنها همه کارها را انجام می دهند، از مدل سازی شبکه های لوله یا حوضچه های با کیفیت آب تا اطمینان از برنامه ریزی آنها. اگرچه زیرشاخه های مختلفی مانند مهندسی حمل و نقل و طراحی سازه وجود دارد، چندین برنامه نرم افزاری مهندسی عمران وجود دارد که جهانی هستند. نرم افزار مهندسی عمران که بیشتر استفاده می کنید به انواع پروژه هایی که در آن درگیر هستید و تخصص شما بستگی دارد. شما همچنین با پیشرفت در حرفه خود به عنوان یک مهندس از برنامه های مختلفی استفاده خواهید کرد. برای شروع، از برنامه های فنی بیشتری استفاده خواهید کرد و با پیشرفت، شروع به استفاده از برنامه هایی خواهید کرد که بر مدیریت پروژه تمرکز دارند.

مهندسین عمران از زبان برنامه نویسی پایتون در کنار نرم افزارهایی مثل AutoCAD ، HEC-HMS ، Revit، STAAD PRO، Microsoft Excel، Microsoft Project، MicroStation، ETABS، HEC-RAS، Bluebeam Revu، SketchUp و Contact STEVENS استفاده کرد.

نمونه پروژه‌های کاربرد پایتون در مهندسی عمران

1 – شبیه سازی ارتعاشات بوجود آمده به واسطه حرکت جمعیت بر روی یک پل با استفاده از انتگرال دوهامل (Duhamel Integral)

در این پروژه که با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون انجام شده است، از روش انتگرال دوهامل ( Duhamel Integral ) برای شبیه سازی پاسخ دینامیکی یک سیستم با یک درجه آزادی استفاده شده است. در این پروژه، چگونگی حل این انتگرال بحث شده است و سپس کد پایتون برای پیاده سازی این راه حل برای هر بارگذاری دلخواه، توسعه داده شده است. در نیمه دوم این پروژه، از حل کننده انتگرال Duhamel، برای ساختن یک شبیه سازی بارگذاری جمعیت استفاده شده است. لذا این امکان را می دهد که واکنش ارتعاشی پل عابر پیاده، به تردد عابرین پیاده شبیه سازی شود.

2 – پروژه محاسبه میزان خمش (Deflection ) تیر با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون

در این پروژه، به محسابه میزان انحراف (خمش) یک تیر پرداخته شده است. شایان ذکر است در این پروژه، گشتاوری که باعث ایجاد خمش می شود، با استفاده از اعمال مستقیم نمودار لنگر خمشی، بر روی تیر، ایجاد شده است. بنابراین، از آنجایی که این فرایند محاسبه، به یک نمودار گشتاور خمشی کامل نیاز دارد، کد مربوط به نمودار نیروی برشی و ممان خمشی، در انتهای بسته نرم افزاری این پروژه، توسعه داده شده است. بنابراین در پایان این پروژه، نتیجه نهایی، یک کد آنالیز کامل تیر خواهد بود که واکنش های تیر، نیروهای برشی، لنگرهای خمشی و انحرافات را محاسبه می کند.

در ابتدا خمش تیر، با اعمال معادله دیفرانسیل منحنی خمش، محاسبه می شود. این کار با ایجاد عباراتی برای ممان خمشی داخلی به عنوان تابعی از x انجام شده است. در ادامه، روش Macauley برای سرعت بخشیدن به فرآیند با کاهش مقدار ادغام تحلیلی مورد نیاز اجرا شده است. در این پروژه، رویکرد متفاوتی در پیش گرفته شده است. این رویکرد عددی کاملاً با نیازهای پروژه مطابقت دارد زیرا روشی است که به حداقل “مداخله انسانی” نیاز دارد. نیازی به تعیین دستی معادله ای برای لنگر خمشی به عنوان تابعی از x وجود نخواهد داشت، زیرا در هر موقعیت در طول تیر، مقدار لنگر خمشی، از قبل تعیین شده است. همانطور که در بالا ذکر شد، یکی دیگر از نقاط قوت این رویکرد این است که از آنجایی که تنها چیزی که به عنوان ورودی نیاز است، نمودار لنگر خمشی است، محاسبه میزان خمش، محدود به سازه‌های معین استاتیک نیست.

3 – پروژه محسابه نیروی برشی و نمودار خمشی با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون

در این پروژه، یک ماشین حساب نمودار نیروی برشی و خمشی با استفاده از پایتون در محیط توسعه ژوپیتر نوت بوک (Jupyter Notebook) ساخته شده است. ایجاد نیروی برشی و نمودار لنگر خمشی برای یک تیر ساده با هر چیزی غیر از بارگذاری اولیه می تواند یک فرآیند خسته کننده و زمان بر باشد. پس از اتمام این پروژه، یک ماشین حساب ایجاد خواهد شد که می تواند نیروی برشی و نمودار لحظه خمشی را با فشار دادن یک دکمه تولید کند.

چه دانشجوی مهندسی باشید و چه مهندس شاغل، این ماشین حساب برشی و ممان خمشی، زندگی را کمی برای شما آسان تر می کند. مخصوصاً برای دانشجویان مهندسی که یاد می‌گیرند چگونه نمودارهای نیروی برشی و گشتاور خمشی بسازند، ماشین حساب شما مثال‌های نامحدودی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا خودتان را در برابر آن آزمایش کنید.

در این پروژه با استفاده از زبان پایتون، یک ماشین‌حساب دایره Mohr ساخته شده است. در پایان این پروژه، یک کد پایتون تحلیل تنش (استرس) توسعه داده شده است. با انجام این پروژه، دانش کافی برای گسترش و شخصی سازی کد پایتون بر اساس نیازهای مهندسین عمران، بوجود می آید. در طول راه، همه موضوعات اساسی را که به دایره تنش مور منتهی می شود، پوشش داده شده است. موضوعاتی از قبیل :

چگونگی استفاده از عنصر تنش دو بعدی برای نشان دادن وضعیت تنش در یک نقطه
هدف از معادلات تبدیل تنش
تنش های اصلی و سطوح اصلی
صفحات با حداکثر تنش برشی
دایره مور

آموزش آنلاین پایتون برای مهندسین عمران

معرفی بهترین مرکز آموزشی و مدرس

تیم تخصصی پایتون کلینیک بعنوان مرکز تخصصی هوش مصنوعی و داده کاوی، با بهره گیری از بهترین اساتید که از بهترین دانشگاه های ایران، فارغ التحصیل شده اند و در حال حاضر تجربیات بسیار ارزشمندی را در صنایع مختلف این کشور بدست آورده اند و پروژه های متعددی را پیاده سازی کرده اند، آمادگی ارائه مشاوره و برگزاری انواع دوره های آنلاین آموزشی مورد نیاز مهندسین عمران را بصورت خصوصی، نیمه خصوصی و گروهی دارد.

مدت زمان دوره آموزش پایتون برای مهندسین عمران

مهندسین عمران، پس از گذراندن دوره آموزشی مقدماتی پایتون به مدت 40 ساعت در مرکز تخصصی پایتون کلینیک، می توانند متناسب با نیاز خود سرفصل های تخصصی آموزشی را فرا گیرند.

هزینه دوره آموزش پایتون برای مهندسین عمران چقدر است؟

هزینه دوره آموزش پایتون، متناسب با نوع دوره متفاوت می باشد و مهندسین عمران جهت دریافت مشاوره و اطلاع از هزینه دوره های آموزشی تخصصی مربوط به این رشته، می توانند با تیم تخصصی پایتون کلینیک تماس حاصل نمایند.

کاربرد پایتون در رشته مهندسی عمران چیست؟

زبان برنامه نویسی پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز پیشرفته است که به طور گسترده توسط مهندسان نرم افزار در سراسر جهان برای برنامه های مختلف استفاده می شود. این زبان برنامه نویسی به صورت رایگان در دسترس است و می تواند به طور موثر بر روی رایانه های شخصی با حداقل تنظیمات یا پیکربندی کار کند. تا کنون طراحی سازه بتن آرمه با استفاده از نرم افزارهای تجاری مختلفی که در دسترس بوده است، انجام می شده است.