随着数字中国、交通强国等国家战略深入推进，交通运输行业正加快向数字化、智能化方向转型升级。人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与交通基础设施建设的深度融合，为智慧交通发展注入了新的动力，同时也对工程状态感知、智能检测和精准评价提出了更高要求。我国广大科研工作者与技术人员围绕交通强国战略目标，聚焦道路基础设施高质量发展需求，持续开展基础理论研究与工程技术实践，在智能感知、状态监测和性能评价等方面取得了一系列创新成果。路基作为公路结构体系的重要承载单元，承担着荷载传递、变形协调与结构稳定的重要作用，其服役状态直接影响道路工程的安全性、耐久性与运营品质。随着我国公路工程逐步进入建设与长期服役运维并重的发展阶段，复杂地质条件、长期循环荷载及多因素环境作用下的路基性能演化问题日益受到关注，对测试技术的连续感知、动态监测和智能评价能力提出了新的需求。
    当前，先进传感技术、人工智能算法、多物理场检测方法以及数据驱动分析技术快速发展，为路基工程测试技术创新提供了新的技术路径。智能测试技术通过融合多源感知设备与智能分析模型，推动路基测试由局部参数获取向连续状态感知、由单一指标评价向多源信息融合、由被动检测向主动预测转变，在提升路基结构状态认知能力、完善工程性能评价体系和保障基础设施安全运行等方面发挥了重要作用，为智慧公路建设提供了有力支撑。
    为展示路基工程智能测试领域的最新研究成果，促进智能感知、数据分析与工程应用的协同发展，《中国公路学报》编辑部联合东南大学/安徽建筑大学蔡国军教授、中国矿业大学刘路路研究员共同策划了“路基工程智能测试技术”专栏，并邀请东南大学刘松玉教授、武汉大学郑俊杰教授、长沙理工大学张军辉教授、重庆大学崔新壮教授、温州大学王军教授、长沙理工大学曾铃教授、长安大学包含教授、中南大学肖源杰教授、苏州大学唐强教授、山东大学蒋红光教授、广东工业大学袁炳祥教授作为特邀组稿专家，共同协作，向该领域知名专家学者约稿，出版本期“路基工程智能测试技术”专栏。
    本专栏共收到相关论文近30篇，最终录用10篇，研究内容主要集中于以下4个方面：
    (1) 智能感知与新型测试技术。针对传统路基测试方法空间分辨率有限、动态感知能力不足等问题，相关研究探索了新型传感技术在路基工程中的应用。其中，利用伴行通信光缆实现高速公路近地表速度结构成像研究，拓展了分布式光纤感知技术在道路工程地质探测中的应用；基于柔性压电传感的路基塌陷监测预警试验研究，实现了路基异常状态的主动感知与预警；黄土路基含水率与压实度波电联合检测研究，则通过多物理场融合测试方法提升了路基施工质量检测水平，为智能化、快速化工程检测提供了新途径。
    (2) 智能勘察与地质信息解析技术。面向复杂地质条件下路基工程勘察需求，人工智能与空间统计理论的发展为地层结构识别和参数获取提供了新的技术路径。人工智能驱动下路基工程勘察技术进展及应用趋势研究，系统总结了人工智能技术在路基勘察中的应用现状与发展方向；基于位置信息矩阵的马尔科夫随机场地层模型智能学习与高效分区模拟方法研究，实现了地层结构的智能学习与空间模拟；基于改进自相关函数随机场理论的新老路CPTU测试参数重建与空间变异性研究，则进一步揭示了测试参数空间分布规律，为路基工程智能评价提供了理论基础。
    (3) 智能监测数据处理与路基状态评价技术。随着长期监测数据规模不断增加，如何实现监测信息的高效处理和准确解释成为智能测试技术发展的关键。基于时-频深度学习的公路边坡传感器监测信号二阶段盲校准方法研究，利用深度学习方法提升了复杂环境下监测信号的处理能力，为提高智能监测系统的可靠性提供了技术支持；改良红黏土路基动力响应特性与相轨迹几何表征研究，则结合动力测试与特征分析方法，揭示了特殊土路基在动力作用下的响应规律，为路基性能评价提供了新的表征方法。
    (4) 路基长期服役性能与环境响应测试技术。针对长期荷载和复杂环境作用下路基性能演化问题，相关研究从材料响应和温度场变化等方面开展了深入探索。长期循环荷载作用下珊瑚砂砾混合料变形与能量耗散特性研究，揭示了特殊路基材料在长期荷载作用下的变形演化机制；主动温控条件下路基土温度场演化与传热机理研究，则从环境作用的角度分析了路基土热响应规律，为复杂环境条件下路基长期性能评价提供了理论依据。
    在此特向专栏组稿专家、审稿专家及论文作者的辛勤付出致谢！希望本期“路基工程智能测试技术”专栏的出版，能够进一步推动智能感知、智能分析与智能评价技术在路基工程领域的应用与发展，促进路基工程测试技术创新，为我国公路交通基础设施高质量建设与智慧化运维提供科技支撑。《中国公路学报》将持续关注道路工程领域基础理论、关键技术及工程应用的发展，为广大专家学者和工程技术人员搭建高水平学术交流平台，共同推动我国路基工程高质量与可持续发展。由于水平及时间有限，专栏中的不足之处在所难免，恳请各位专家不吝指出。

路基作为交通基础设施的核心承载单元，其地层结构与地基特性的准确识别是保障工程安全性与耐久性的关键。然而，随着建设规模扩大，传统勘察方法在数据处理效率、复杂地质判读及动态响应方面的局限性日益凸显，驱动行业向智能化转型。近年来，人工智能融合光纤传感、无人机激光雷达及遥感等新技术，显著提升大范围形变监测与风险识别的精度，有效拓展技术边界，其核心在于通过高维特征提取揭示地质演化与多源感知数据间的非线性映射机制。尽管目前多数成果仍处于试验验证阶段，尚未形成系统化的工程方案，但未来通过聚焦多源信息融合、知识图谱及迁移学习等前沿算法，构建标准化的智能评价体系，将是实现路基工程勘察规模化应用与精细化管理的核心路径。通过深度集成具有力学机理约束的物理信息算法与数据驱动模型构建数字孪生系统，解决纯数据驱动模型在复杂工况下可解释性不足的理论瓶颈，驱动路基勘察由“被动描述”向“主动预测”跨越，开启覆盖全寿命周期的智慧化管控新范式。基于此，综述了人工智能在路基工程勘察中的研究进展与趋势。通过回顾传统技术脉络，分析钻探与原位测试的现实瓶颈，重点梳理机器学习在地层识别、参数预测及地质分类中的应用优势。同时，文章进一步归纳了AI在地质信息提取、自动建模与异常识别中的实践表现，并探讨其提升勘察效率的潜在价值。结合智能化装备与算法协同演进的趋势，旨在梳理AI赋能路基勘察的关键技术，为构建高效精细的勘察体系提供参考。

高速公路沿线地层结构的精准监测对于保障路基稳定性、识别地质异常及预防病害至关重要。依托沪宁高速公路茅山至天王段伴行通信光缆，结合分布式声波传感(Distributed Acoustic Sensing, DAS)，探索背景噪声成像在复杂高速公路环境下高分辨率浅表地层探测的潜力，旨在为路基健康状态的长期监测与动态评估提供新的技术路径。通过分析典型波形图和功率谱密度揭示了高架桥、穿山隧道和普通路基段的噪声特性差异，为后续信号选择与数据处理提供科学依据。背景噪声成像以车辆激发的面波信号为噪声源，采用三台干涉法优化互相关函数，基于多道面波分析生成频散能量图像，并通过竞争粒子群优化算法反演S波速度结构。结果表明：2 700~3 800道2 km区间内80 m深度范围的二维速度剖面，清晰刻画了路基、黏土层及下伏白垩纪葛村组粉砂岩的分层特征，揭示了沿线速度变化与地形地貌的关系，整体结果与区域地质资料高度吻合；在3 420道附近，呈现出互相关函数时差延迟和速度剖面低速异常的特征，与光缆下方交通涵洞的位置相对应，验证了探测地下空洞的可行性。DAS结合背景噪声成像充分利用伴行通信光缆资源，实现低成本、高效的浅表地层结构及异常体探测，为路基稳定性评估和绿色化病害防治提供智能监测新手段。

近年来，柔性压电传感技术逐渐被应用于岩土工程监测领域。在此背景下，采用一种自传感压电土工电缆(Sensor-enabled Piezoelectric Geocable，SPGC)作为监测传感器，其基于压电效应和阻抗应变效应，能够有效感知土体内部变形并转换为电信号输出。通过室外试验，研究定点式SPGC对不同塌陷位置判断的准确度，并分析土体内部变形特征。试验模型总长度为10 m，在0.2、0.4、0.6 m埋深处布设SPGC和密集分布式光纤监测网络，每层设5个监测单元，单元间距2 m，使用充气气囊模拟左、中、右部路基塌陷过程；数据采集采用阻抗分析仪和柜式光纤解调仪。试验结果显示，SPGC与密集分布式光纤均能较为精准地捕捉应变响应，不同埋深下，SPGC在稳定性方面与密集分布式光纤相比呈现出一定的优势：当埋深从0.6 m变为0.4 m时，密集分布式光纤最大微应变锐减，且误判塌陷位置，而SPGC仅归一化阻抗略降，能较为准确地定位塌陷位置。该研究初步验证了SPGC在路基塌陷监测中的可行性。该技术通过实时感知SPGC阻抗信号变化来监测路基土体内部的变形与应变分布，进而实现对路基潜在塌陷风险的早期识别与定位，为构建覆盖灾害全周期的智能监测体系提供了有益参考。

准确、可靠的监测数据是公路边坡风险评估与安全预警的重要支撑，针对公路边坡监测中因环境扰动、设备故障等多种因素耦合导致的传感器信号故障问题，提出一种基于时-频深度学习的传感器监测信号二阶段盲校准方法。在第1阶段，构建了时间卷积网络(TCN)、SincNet与Transformer的融合架构用于诊断信号状态，实现对5种信号状态的高效识别。在第2阶段，设计了融合注意力机制的自编码器网络。在无需外部基准参考的情况下，对识别出的不同故障信号类型进行盲校准。依托陕西省十天高速白河边坡的GPS-RTK实测数据开展了测试研究。结果表明：所提诊断模型在5类信号状态识别中的平均准确率高达96.8%，具有优异的分类性能；在信号校准环节，融合自编码器的校准模型平均绝对误差(MAE)分别为0.000 46、0.000 47、0.000 61 m，均方根误差(RMSE)在0.000 71 m以内，有效恢复了数据的真实趋势；模型运行内存仅为40.84 MB，单次推理耗时5.98 ms，满足公路边坡监测边缘设备对轻量级、实时性计算的需求。通过鲁棒性、泛化能力测试，深入探讨了模型在不同参数、扰动水平以及不同数据集下的表现，验证了模型在多种工况中的稳健性和适用性。研究成果为复杂环境下公路工程传感器监测信号的异常处理与数据增强提供了可靠的技术支撑。

确定地层剖面对路基工程设计与施工安全至关重要。近年来，基于钻孔数据的马尔可夫随机场(MRF)地层建模方法受到广泛关注。针对MRF在长测线地层建模中效率低、局部地层变化刻画不充分的问题，提出一种基于位置信息矩阵的MRF地质模型双层交叉验证智能学习与高效分区模拟方法。所提方法建立基于位置信息矩阵的MRF地质模型，位置信息矩阵显式表征勘察点对预测点的空间约束强度，用于调控MRF的状态更新过程；其次，构建基于双层交叉验证的MRF邻域比选框架，对不同邻域体系的建模准确性进行定量评估，以实现邻域体系的数据驱动选择，并结合粒子群优化算法提高MRF模型参数学习效率；随后，引入高效分区模拟策略，根据钻孔数量将建模范围划分为若干区段，在各区段内独立开展邻域比选、参数学习与地层模拟，用于实现局部区域的精细地层建模，并采用信息熵量化地层建模不确定性。虚拟与工程案例验证表明:所提方法克服了邻域体系选择依赖主观经验的问题，显著提升了长测线地层建模效率，并提高了局部地层结构建模的准确性。

随着基础设施改扩建工程的推进，新老路基非均匀沉降问题已成为制约工程安全与服役性能的关键挑战。传统钻探取样方法因土体扰动及各向异性限制，难以准确表征土体空间变异特性;而现有数值模拟及经验公式多受限于理想化假设或参数不确定性，无法有效量化复杂地质条件下的非平稳变异规律。针对软土地区高速公路改扩建工程中新旧路基差异沉降显著、土体参数空间变异性难以准确表征的问题,以京沪高速公路的淮安至江都段扩建工程为背景，基于孔压静力触探(CPTU)测试数据，提出一种基于二维贝叶斯压缩感知(BCS)与离散余弦变换(DCT)的土体参数场重建方法。该方法实现了锥尖阻力(q_t)和侧壁摩阻力(f_s)的重建。重建结果不确定性低，并利用自相关函数(ACF)定量揭示了土体参数在水平与垂直方向呈现显著各向异性。结果表明：老路q_t重建范围在0~5.0 MPa，新路在0~8.0 MPa；重建的老路f_s范围在0~300 kPa，新路在0~170 kPa；新路超固结比(OCR)、不排水抗剪强度(S_u)和压缩模量(E_s)高值带更厚且连续，其峰值分别可达30、300 kPa、35 MPa；老路高值带薄弱，S_u主要集中在140~190 kPa，E_s主要在12~22 MPa区间，且沿线衰减明显。该研究为软土路基差异沉降预测与长期性能评估提供了数据驱动以及物理意义明确的参数场重建与分析方法。

针对寒区路基冻胀防控的主动温控需求，通过室内模型试验与数值模拟相结合的方法，系统研究了主动温控条件下能源桩-土体的温度场演化规律与传热机理。试验建立了包含144个测点的温度监测系统，开展了25 ℃、30 ℃、35 ℃三种进口温度工况下持续48 h的热响应测试。利用COMSOL有限元分析软件对测试过程进行模拟验证。研究结果表明：①温度场呈现明确的“快速上升→趋缓→准稳态”三阶段时变规律，空间分布表现为径向指数衰减与纵向“中部高、两端低”的非均匀特征；其中，基于48 h室内模型试验结果，有效热影响半径约为150 mm，基于经试验验证数值模型的720 h长期运行预测结果，有效热影响半径可扩展至300 mm。②固体热传导为系统主导传热机制，温度场在横截面对称分布(平均温差≤0.5 ℃)，U型管内流体流动的影响可忽略。③进口温度与流体流速的作用机制分离，进口温度作为热力学控制参数，与稳态温升呈线性正相关(温度每升高5 ℃，温升幅度增加7%~8%)；流速主要调节瞬态响应，提高流速可缩短达稳态时间约35%，对长期稳态影响微弱(<0.5 ℃)。该研究揭示了主动温控能源桩传热过程的关键控制机理，为其在寒区路基工程中的优化设计与运行调控提供了理论依据。

传统路基性能评估方法多依赖静力或准静力指标，难以反映其在动力荷载下的真实响应。依托南宁至湛江高速公路典型试验段，提出一种基于路面传感器的现场动力测试方法，通过施加可控正弦扫频激振并监测路表响应，从而揭示路基整体结构的动力特性；进一步以水泥改良与未改良红黏土路基为对照，系统提取出共振频率、衰减系数及横向相干性等关键动力特征。研究结果表明：水泥改良使红黏土路基固有频率提升约16%，且频率比保持稳定，整体刚度得到均匀增强；改良后路基结构表现出相干性高、衰减性稳定的协同动力特征，反映出结构整体性与阻尼特性的同步改善；所定义的“动力刚度比”既可量化动态刚度的提升，其异常低谷又可作为识别系统共振的敏感信号。研究证实相轨迹的几何特征准确映射了路基的非线性刚度演化与能量耗散过程，表明将抽象的响应数据转化为直观的图像特征，是评估特殊土路基结构完整性的一种物理意义明确且高灵敏的方法。

随着南海岛礁工程的逐步开发，道路、飞机跑道等交通基础设施在岛礁地基上陆续建设。岛礁珊瑚砂具有粒组杂和级配广的特征，珊瑚砂和较大尺寸的珊瑚砾普遍处于复杂的组合状态。珊瑚砂砾混合料常直接用于岛礁工程的路基材料。长期循环荷载下，珊瑚砂砾混合料的动力响应受到多重因素的影响。通过开展一系列不同循环偏应力、有效围压、含砾量等条件下的大尺寸动三轴排水多级循环加载试验，研究长期循环荷载作用下珊瑚砂砾混合料的动力特性。试验结果表明：珊瑚砂砾混合料的轴向应变随循环偏应力的提升而增大，随着含砾量和有效围压的增大而减小，这主要是因为有效围压的提升进一步约束颗粒移动，含砾量增大则改变了珊瑚砂砾混合料的骨架结构，珊瑚砂砾混合主导的骨架结构具有更高的强度。轴向应变的累积速度随着循环次数的增大而减小。另外，循环偏应力显著提升珊瑚砂砾混合料的能量耗散和阻尼比，但有效围压对能量耗散和阻尼比的影响则相反。研究结果对评估岛礁珊瑚砂砾混合料路基的长期稳定性具有重要理论参考。

黄土路基服役期间含水率与压实度的变化显著影响路面性能。针对单一物理场无损检测易受含水率与压实度耦合干扰、反演精度不足的问题，试验分析了压实黄土电阻率与瑞雷波波速对含水率和压实度的响应规律，比较了4种机器学习模型的波电联合解译效果，提出了基于贝叶斯优化(BO)与极限梯度提升(XGBoost)的波电联合无损检测方法，并结合实际应用验证了工程适用性。结果表明：压实黄土电阻率对含水率变化更为敏感(相关系数-0.874)，瑞雷波波速则主要受压实度控制(相关系数0.891)，但二者均与含水率、压实度呈现良好的幂函数关系(R²≥0.93)；BO-XGBoost在4种机器学习模型中反演性能最优，通过消除单一物理场反演的系统性误差，黄土路基含水率与压实度测试反演的平均相对误差可分别降低10.95%、2.92%；波电联合测试与解译可有效区分低速、低阻等异常区对应的压实不足或水分富集状态，为路基状态评价与针对性处治提供了技术支撑。

智能车辆换道轨迹规划是自动驾驶技术的关键研究方向之一，同时也是保障车辆安全行驶的重要前提。为确保换道轨迹能够适应驾驶环境的动态变化，同时符合真实驾驶人的换道习惯，提出了一种融合预测轨迹的智能车辆类人换道轨迹规划方法。首先，基于自然驾驶数据集构建了用于模型训练与验证的车辆换道专家轨迹集与候选轨迹集；然后，为获取真实驾驶人的换道奖励机制，基于逆强化学习(Inverse Reinforcement Learning, IRL)技术构建了类人换道奖励函数，并采用深度神经网络替换了传统IRL所使用的线性函数，增强了模型的学习能力；最后，为适应驾驶环境的动态变化，设计了综合考虑换道轨迹类人性、舒适性、换道效率及安全性的优化目标函数，以及相应的约束条件。基于分段多项式和非线性规划同时从空间和时间维度优化基准轨迹，实现了安全、类人的换道轨迹规划。为充分考虑驾驶环境的未来变化趋势，引入了车辆预测轨迹，并将预测轨迹用于候选轨迹集、轨迹特征向量和目标函数的构建，有效提高了模型的综合性能。为验证所提方法的有效性和泛化性，基于真实换道轨迹数据搭建了回放测试仿真环境。仿真结果表明：在不同的换道场景中，所提方法能够规划出安全合理的换道轨迹，同时与真实换道轨迹具有较高的相似度。与传统的非线性规划方法相比，换道轨迹的类人性得到了明显提升，研究结果可为处理智能车辆类人换道轨迹规划问题提供有效解决方法。

为了提高分布式电驱动车辆在低附着系数路面和系统不确定条件下的横向稳定性，提出了一种融合扩张状态观测器(ESO)和改进非奇异快速终端滑模控制(INSFTSMC)的分布式电驱动车辆直接横摆力矩分层控制策略。首先，建立了车辆横向动力学模型，并得到期望横摆角速度与期望质心侧偏角。在上层控制器中针对传统滑模控制器存在的抖振问题，引入了一种结合变速趋近律和指数趋近律的新的滑模趋近律，远离滑模面时，系统快速趋近滑模面，接近滑模面时,指数趋近律主导，使趋近速度平滑下降，避免了不必要的高频切换。在此基础上，考虑到外部干扰对控制系统的影响，设计了ESO-INSFTSMC控制策略，通过ESO将扰动扩张为系统第三状态，从而实现对系统的未建模动态和未知外部扰动的实时观测和补偿。下层控制器以轮胎负荷率的平方和最小化为优化目标并结合轮胎附着特性约束实现四轮转矩分配。最后，构建MATLAB/Simulink-Carsim联合仿真平台，并设计单周期正弦转向、连续正弦转向和侧向风干扰3种工况，对所提出的控制策略进行验证。仿真试验结果表明：在单周期正弦转向、连续正弦转向和侧向风干扰3种工况下，与传统滑模控制(SMC)相比，ESO-INSFTSMC方法下横摆角速度的最大误差分别降低了54%、57.4%和61.6%，质心侧偏角的最大误差分别降低了37.3%、31.2%和44.6%，显著提高了车辆的横向稳定性。

复杂路况下传统悬架的控制策略因难以精准匹配路面特征，常存在减振效果不足、高度调节滞后等问题。为此，提出一种融合随机森林路面识别的电控空气悬架自适应控制策略，旨在提升复杂工况下的系统适应能力。首先，构建随机森林路面等级识别模型，通过贝叶斯优化算法迭代寻优，确定最优决策树数量、最大深度及分裂特征数等模型关键参数，实现对A~D级典型路面的快速精准分类，为后续控制决策提供实时路况支撑；其次，针对悬架阻尼力调节，设计自适应天棚-加速度阻尼控制策略，结合路面实时识别结果动态调整阻尼参数，同时引入粒子群算法对舒适性评价指标、安全性指标及机械约束进行多目标协同优化，确定最优阻尼参数调节区间；最后，为解决载荷变化与路面颠簸导致的车身姿态偏差问题，提出基于滑模PID的空气弹簧高度控制算法，通过滑模控制的强鲁棒性抑制外部扰动，结合PID算法的高精度调节特性，实现空气弹簧高度的精准跟踪控制，保障悬架几何参数稳定。通过Carsim/Simulink联合仿真与HIL硬件在环测试，在A~D级典型路面下对控制策略性能进行验证。结果表明：所提随机森林路面识别模型可实现高精度路面等级分类；自适应天棚-加速度阻尼控制策略能显著改善车身加速度响应，减振性能优于改进天棚控制等对比算法；硬件在环测试结果与仿真结论高度吻合，验证了策略的一致性与可靠性。

针对分布式电驱动车辆在未知复杂路面行驶时的驱动防滑问题，提出了一种融合实时路面辨识、最优滑转率跟踪与转矩协调再分配的集成控制框架。该框架首先通过基于Burckhardt模型的双层筛选算法在线识别最优滑转率与最大附着系数；继而引入滑转率误差函数，设计一种滑模控制(SMC)与比例-积分-微分(PID)复合的最优滑转率跟踪控制器；在此基础上，为进一步提高车辆在非对称路面下的动力性，提出了一种基于“滑转稳定裕度”概念的滑转修正转矩再分配策略；最后，基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台，分别在低附着、对接、对开和耦合复杂路面下开展了试验验证。仿真结果表明：相比于现有文献中的典型模糊路面识别法，所提识别法在测试工况下具有更高的精度和鲁棒性，所设计的复合控制系统能够在车轮进入滑转非稳定域时进行有效干预，保证各车轮的滑转率快速稳定收敛，显著提升了车辆在复杂路况下驱动时的动力性和稳定性，具有较好的工程应用价值。

随着中国新能源汽车渗透率的持续提升，其碰撞后起火爆炸的事故愈发受到关注。为有效降低因碰撞引发线路短路而导致的起火风险，在分析碰撞后断电及放电需求与现有技术方案的基础上，指出现有方案在应对碰撞过程中的瞬时短路方面存在不足。现行法规要求碰撞后5~60 s内将高压母线电压降至安全阈值(30 V交流AC或60 V直流DC以下)，然而碰撞变形通常在150 ms内完成，仅满足法规要求难以避免碰撞过程中的起火爆炸。针对上述问题，提出一种极速断电与放电新策略。该策略可在监测到碰撞发生后2 ms内完成整车断电；同时，采用控制器局域网(CAN)线与硬线结合的双回路冗余断电策略，确保即使单一回路发生短路或断路，系统仍能可靠断电。断电后，通过特殊的驱动信号，绝缘栅双极型晶体管(IGBT)放电回路生效，放电系统可在18 ms内将整车电压降至12 V以下，其放电时间较相应国家标准(GB/T 31498)的要求提升约2 000倍，显著提升了车辆碰撞后的电安全性。研究结果可为电动汽车碰撞后的电安全防护提供一种高效的极速断电与放电新策略。

超高性能混凝土(Ultra-High Performance Concrete， UHPC)桥面板或桥面铺装通电除冰融雪的关键是在确保UHPC工作性能(扩展度)和力学性能(力学强度)的前提下，将其导电性能(电阻率)提升(降低)至可接受的水平。为此，通过毫米级钢纤维(Steel Fiber， SSF)、微米级碳纤维(Carbon Fiber， CF)、纳米炭黑(Conductive Nano-Carbon Black， CNCB)三因素三水平混掺的正交试验，揭示各因素对UHPC扩展度、力学强度和28 d龄期电阻率的影响规律，确定了具有良好工作性能，且力学性能和导电性能优异的导电三相混掺比例。以此为基础，进行各导电相分别单掺(按最优混掺的各自掺量)UHPC的扩展度、力学强度、不同龄期电阻率测试，以及最优混掺UHPC不同龄期电阻率测试，分析相互之间关系，解释导电三相最优混掺UHPC三种性能的达成机制。最后通过通电升温试验验证了最优混掺UHPC除冰融雪的应用前景。研究结果表明:满足流动性要求的力学性能和导电性能综合最优UHPC的导电三相掺量为SSF体积分数为2.0%、CF体积分数为0.8%、CNCB质量分数为0.7%;3种导电相的掺入均会使导电UHPC的工作性能下降,SSF和CF的掺入使其力学性能提升，CNCB的掺入使其力学性能下降，三者的掺入均使电阻率降低，尤以CF、CNCB效果显著；三者混掺导致扩展度下降量、力学性能改变量略小于各自单掺影响量的叠加，三者混掺后的电阻率的实测值远小于这三者与UHPC基体并联的电阻计算值，说明三者尺寸效应互补大幅提升了导电网络连通性；三相导电最优混掺UHPC的28 d龄期时电阻率较素UHPC下降99.85%，7 d龄期后电阻率几乎不增加，通电150 min后升温54.9 ℃，展现出较好的除冰融雪应用前景。

针对传统公路装配式桥梁支座工作状态评估困难的问题，提出了一种基于车致振动响应的支座损伤状态在线评估方法。首先，基于车桥耦合振动理论，获取运营车辆荷载作用下少量测点的加速度响应,并将其作为轻量化评估数据的基础；进一步，构建频谱峰值柔度矩阵对角比指标，实现支座损伤状态的快速定位与初步诊断；最后，结合模拟退火算法优化XGBoost模型，实现对支座损伤程度的量化评估。以公路装配式简支T梁桥为对象，理论分析、数值模拟与实桥试验的研究结果表明：所提指标可准确识别装配式简支梁桥中的单处、多处支座损伤，并在不同车型、车速、路面等级及噪声干扰下均表现出良好的鲁棒性；损伤程度评估准确率达97.08%，可实现轻微至严重损伤的准确判定。该方法的最大特点是不需要知道车辆荷载信息，仅利用梁体振动响应数据即可实现桥梁支座健康状态的快速评估，从而为公路装配式桥梁的轻量化监测与快速检测提供支撑。

针对结构健康监测系统中常见的数据丢失问题，提出了基于时频图表示和约束去噪扩散概率模型(Constrained Denoising Diffusion Probabilistic Model with Time-frequency Representations，TFR-CDDPM)的桥梁振动响应重建方法。原始去噪扩散概率模型作为生成式人工智能(GenAI)方法，能有效学习振动响应的概率分布，但在无约束条件下只能随机生成数据。为此，引入约束输入样本并改进神经网络架构，对模型的训练过程施加先验约束，实现从既有响应中重建缺失响应。同时，提出基于傅里叶变换的双通道时频输入构建方法，融合频域信息以提高重建质量。为验证模型，在一座三跨连续桥上布设5个加速度计并假设中间传感器损坏。结果表明：相较于主流的GenAI方法-生成对抗网络(GAN)，TFR-CDDPM训练更稳定且重建精度更高，在测试集上重建的时域和频域信号的决定系数(R²)分别高达0.972和0.980；与仅输入时域信号的CDDPM相比，TFR-CDDPM的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低12.0%和19.7%。基于TFR-CDDPM重建响应的模态分析显示，固有频率识别的最大相对误差约为-1%，重建与实际振型高度一致，验证了重建响应的可靠性。最后，在挪威Bergsøysund实桥上验证了TFR-CDDPM在低频弱激励下仍具备良好的重建性能。通过引入去噪扩散概率模型框架和时频图表示，实现了高质量的振动响应重建，保证了后续基于响应的结构分析的有效性。

为探究地震作用下中国公路梁式桥中处于梁底钢板与混凝土垫石间的板式橡胶支座的力学行为，以典型中小跨径公路梁桥所采用的板式橡胶支座为试验样本，设置钢板及混凝土板以构成钢-橡胶-混凝土的支座接触状态，分析支座在多阶段循环往复水平荷载下的滞回关系及力学性能。结果表明：在超压状态下板式橡胶支座的滞回环为月牙形，屈服滑动点靠后且呈现刚度硬化现象；支座仅于钢界面滑动，伴随有橡胶碎屑产生，钢板附着有大量橡胶材料，相应支座橡胶保护层趋于平滑，而橡胶-混凝土界面的变形程度轻微；面压超过正常使用压应力10 MPa后，支座的剪切位移与剪切刚度突出，滑动程度则不足；橡胶-钢界面的摩擦因数大小规律为超压＞低压＞均压，并非随面压的变化而呈单一的变化规律；在低压及均压下支座骨架曲线为非线性变化，而超压下保持为线性趋势，在钢-橡胶-混凝土接触特性下的板式橡胶支座可采用双线性力学模型模拟。

为满足桥梁变形需要，提高桥梁的安全性与耐久性、减轻伸缩缝的维修养护任务，一种新型的半连续UHPC(超高性能混凝土)桥面连接板逐渐被应用。为深入研究半连续UHPC桥面连接板的受力性能，以单道“T”形胀缝的半连续UHPC桥面连接板为研究对象，进行压缩变形性能试验。试验结果表明：传统连接板在压缩变形量仅为0.95 mm时已开裂破坏；而半连续UHPC桥面连接板通过“T”形胀缝吸收纵向压缩变形，使其在压缩变形量达5 mm时，未出现裂缝，UHPC块体应变为93×10^-6，仅在“T”翼缘中部出现细微侧胀，表现出了良好的变形性能；增加纵筋(纵向波形钢筋)脱黏层厚度使得纵筋与UHPC间可充分滑移，能够显著提高试件的变形性能并减小纵筋的应变，当脱黏层厚度由0 mm增加至10 mm时，弹性压缩变形量由1.0 mm增加到3.7 mm，增加了约4倍，纵筋的应变降低了80%；纵筋波高由0 cm增加至10 cm时，通过纵筋的弯曲变形分散应力，使得纵筋的应变降低了约50%；纵筋直径对提高试件的变形性能不明显，但直径较大时会导致UHPC块体挤裂，因此纵筋直径不宜过大。总之，在正常使用状态下，半连续桥面连接板具有良好的压缩变形性能。

围绕超大跨度扁平隧洞围岩的变形特征以及失稳机理，开展了双侧壁导坑法开挖模型试验，分析分部开挖过程中围岩的力学特性。基于此，通过隧洞围岩渐进性破坏模型试验研究了围岩在加载过程中的应力扰动规律、渐进性破坏机制及支护结构的破坏模式。试验结果表明：分部开挖过程中，支护使围岩位移受到抑制，呈现出背离隧洞的发展趋势。中导洞开挖后，应力明显下降，拆除临时隔墙后应力进一步降低，表明支护在施工过程中起到了应力调节作用。在加载过程中，支护有效地改善了围岩的位移、应力分布和破坏形态。在支护尚未发生破坏时，围岩位移呈稳定线性增长，即使支护破坏后，位移的增长速率也明显低于无支护时的情况。支护的存在延长了应力上升阶段，显著增强了围岩的稳定性，且端部效应导致中间测点的应力变化小于端部测点。拱肩处是支护结构的易损部位，围岩破坏起始于拱肩处的剪切破坏。与毛洞围岩相比，支护增大了围岩潜在滑动面的破裂角，缩小了最终塌落范围，使围岩的承载力提升了92.46%。研究结论可为此类扁平大跨度隧洞的设计和施工提供参考。

地下管幕常用于密集城市浅埋隧道开挖支护，需要严格控制其结构变形与内力。由于浅埋管幕法隧道对拱顶沉降的严苛控制，考虑不完全土拱效应和地基土小应变特性，建立适用于浅埋隧道开挖管幕力学响应计算方法格外重要。鉴于此，首先引入Kerr地基梁理论，针对管幕法隧道施工特征，建立了纵向分段管幕力学模型；在隧道开挖影响范围内，通过修正上部荷载考虑土体应力释放，调整下部基床系数，表征初期支护延滞性和开挖扰动效应；接着，探索性地采用“拱形微分单元法”(ADEM)，考虑层间单元剪切力，定量计算不完全土拱效应作用下隧道拱顶竖向应力；结合管间微拱效应，推导管幕竖向荷载计算方程；进一步地，借鉴小应变硬化土体(HSS)本构模型，描述土体刚度的应力相关性及小应变特性，构建了浅埋隧道管幕非线性土弹簧模型；随后，将模型计算结果与现场监测及数值模拟结果进行对比，验证所提模型的合理性与准确性；最后，探讨了隧道埋深比、土体刚度参数、管幕抗弯刚度等敏感性参数对管幕力学响应的影响规律。研究结果表明：所提模型计算得到的管幕最大挠度误差仅为1.13%，较传统方法误差(误差41.87%)显著降低；管幕内力分布与数值模拟结果吻合良好；当埋深比从2.5增至3.0时，管幕挠度增幅仅为3.2%，土拱效应增强显著抑制了挠度增长；归一化土体刚度(E_ur^ref/(γH))超过350或归一化管幕抗弯刚度(EI/(γH⁴))超过2.2时，系统出现明显刚度冗余。所提模型可为城市环境浅埋隧道开挖管幕结构优化设计提供参考。

为缓解公路隧道驾驶人因视觉环境不良而产生的紧张、压抑及视觉疲劳，提升驾驶人对隧道内空间与速度的感知能力，探究了隧道视觉环境的改善措施与优化路径。通过对全国11个省份80余座公路隧道的实地调研、现场观测与数据分析，重点从环境亮度、视线诱导和景观带三方面，系统梳理了现有改善措施并综合评价其应用效果。研究结果表明：在环境亮度方面，应用LED照明与高反射率内装材料可以显著提升隧道内亮度及均匀度，此举对提高视觉舒适性与降低照明能耗作用显著，冷色系内装(如蓝、绿)可提高色温感知，进而增强驾驶人注意力并缩短反应时间，建议在特长公路隧道洞内采用分段涂装设计；在视线诱导方面，腰带线、反光环、轮廓标等设施通过增强局部亮度和对比度，改善行车引导与轮廓辨识，组合设计时应避免诱导信息过载，并协调环境亮度以防止闪烁效应与眩光风险；在景观带方面，通过景观设计可调节视觉刺激和重构空间感知，以此缓解视觉疲劳和心理负荷，然而实际应用中，常因亮度与空间布局不合理，导致刺激不足或过强，“点缀式”分布缺乏连续性，难以有效缓解特长隧道的压抑感。基于上述发现，以驾驶人心理需求为中心，提出融入景观美学的视觉环境优化思路，强调通过连续性与韵律感的景观设计，统筹功能与美学目标，满足驾驶人的视觉和心理需求，从而实现行车安全与驾驶舒适性的双重提升。

喷射超高性能混凝土加固隧道，加固层与既有衬砌的界面黏结性能不明。通过试验研究以及理论分析，开展了28组静力推出试验，探究喷射施工工艺、不同界面处理方式以及普通混凝土(NC)强度等级对SUHPC-NC界面破坏失效模式和抗剪性能的影响。基于试验研究以及剪切摩擦理论，提出SUHPC双面剪切计算方法及荷载-滑移曲线预测模型。试验结果表明：试件失效模式包括界面脱开、部分NC破坏、NC斜剪破坏3种形式；界面凿毛后SUHPC-NC界面抗剪强度和抗剪刚度分别达4.07 MPa和1 058.1 kN·mm^-1，较光滑处理分别提升113.1%和237.3%;普通混凝土强度等级对界面抗剪强度影响有限，C40和C50混凝土相比C30混凝土界面抗剪强度增幅介于3.9%~14.3%；拱顶顶喷相比边墙侧喷的界面抗剪强度有明显下降，降幅介于30%~40%;界面植筋可加强拱顶喷射的界面黏结，相比侧墙喷射的界面抗剪强度降幅为11.5%。建立了SUHPC-NC界面抗剪强度和荷载-滑移曲线计算方法，收集了国内外45组有效试验开展验证，抗剪强度平均误差小于10%，可为实际工程中SUHPC-NC组合结构设计提供理论依据。

定制公交凭借其高灵活性和强定制性，在补充传统地面公交与城市轨道交通服务空白方面具有重要潜力。有效部署定制公交线路需依托大量的个体选择行为数据准确识别出行需求的时空分布。尽管定制公交发展潜力巨大，但个体选择行为数据的稀缺与偏好异质性严重制约了其线路的精准规划与部署。为应对这一挑战，构建了一个两阶段建模框架。通过基于服务匹配度的无监督聚类方法，从现有出行数据中识别出定制公交的潜在需求，从而生成个体级的选择行为标签。构建基于混合专家网络的出行方式预测模型，捕捉个体在选择定制公交时的异质性偏好。基于上海市的实证研究表明:该框架在无需传统问卷调查的情况下，有效生成了与真实客流高度符合的个体选择数据。所提出的模型预测准确率较传统离散选择模型和机器学习模型提升了8.9%，能够更精细地揭示个体对出行可达性、时效性与经济性的异质性权衡机制。通过对定制公交选择行为机理的分析，研究识别出轨道交通通勤高峰接驳、高校青年学生休闲娱乐以及中老年人子女接送等3类典型的定制公交需求场景。研究结果为定制公交服务的精细化设计提供了理论依据。

针对现有出租车调度方法多侧重于对平台、乘客与司机中的单一或双主体利益进行优化建模，且传统方法在动态环境下求解效率较低的问题，提出一种基于深度强化学习的多目标出租车调度优化方法。首先，将出租车订单分配问题建模为马尔可夫决策过程，将调度平台作为智能体，优先处理某一栅格区域的订单作为平台智能体的决策动作，进而有效提高订单分配效率；其次，构建融合平台效率、乘客等待时间、司机收益与司机驾驶区域偏好的多目标奖励函数，以同时兼顾多个主体的利益；最后，采用深度Q网络学习订单分配策略，实现动态环境下的高效分配决策与长期奖励优化，在提升订单响应能力、改善乘客等待体验的同时，更好地兼顾司机的驾驶区域偏好，实现多主体利益之间的协调优化。在西安市出租车订单数据集上的完整一周早高峰试验中，所提方法相较于4种基线方法的平均水平，在订单响应率、总收入上分别提升约13.42%和10.37%，且在95%分位响应时间和平均接驾时间上分别降低约13.17%和36.17%。同时，该方法在保持较高订单响应率的基础上，决策耗时较低，在动态大规模实时订单分配场景中具有较高的应用价值。消融试验与多目标侧重试验表明，乘客等待时间和司机驾驶区域偏好是影响订单分配结果的主要因素，均衡权重设置能够在平台效率、乘客体验、司机收益与司机驾驶区域偏好之间取得更合理的方案。研究结果可为出租车运力精准配置与城市交通供需平衡优化提供参考。

在自动驾驶系统中，多障碍环境下轨迹规划不仅要求生成无碰撞轨迹，还需严格满足车辆动力学约束与实时性需求，构成一个典型的高维非线性优化问题。尤其在全维避障建模中，为精确刻画车辆与障碍物之间的几何关系，往往需要引入大量辅助变量，导致避障约束与动力学模型深度耦合，使得计算时间过长。为此，提出一种基于交替方向乘子法的轨迹优化框架，通过结构化分解策略将原始耦合问题划分为2个子问题：避障子问题与动力学子问题。具体而言，引入仿射变换对全维避障约束进行重构，并结合凸优化对偶理论转化为平滑可微的形式，使得避障子问题可表达为标准的二次规划，可直接调用二次规划专用求解器OSQP实现快速迭代。相比现有依赖二阶锥规划或非线性求解器的做法，该方法显著降低了计算复杂度。同时，动力学子问题被严格限制在状态与控制变量空间内，从而使得解析形式的迭代线性二次调节器可直接应用，代替传统非线性求解器实现高效计算。仿真试验结果表明:在保持轨迹质量与建模精度的前提下，整体求解时间相较H-OBCA和RDA等主流方法显著降低，其中单次动力学子问题求解时间下降26倍，显著提升了轨迹优化在多障碍密集环境中的实用性与可扩展性。

针对公路装备旋转机械部件故障诊断中源域数据不可共享、跨域分布差异显著及类别空间不一致的问题，提出一种面向多类别偏移场景的通用无源域自适应故障诊断方法。该方法通过特征分解机制将目标域表征解耦为域共享特征与类别判别特征，并利用重构约束和特征一致性约束实现无源数据条件下的目标域自适应；随后，构建双成分高斯概率模型刻画目标域样本置信度分布，结合动态阈值筛选潜在未知类样本，降低未知故障类别引起的负迁移；进一步引入伪标签自训练策略，持续优化类别边界与特征聚类结构。在公路装备旋转机械部件数据集上开展了4种场景下的9组跨域诊断试验，所提方法平均诊断准确率均超过88%，所提方法的平均诊断准确率相较于方法6和方法7分别平均提升了7.56%和0.51%，研究结果表明，该方法能够在源域原始数据不可获取条件下有效应对分布偏移与类别偏移，实现可靠的跨域故障识别，为公路装备智能运维提供了一种可行的无源迁移诊断方案。