随着交通强国建设、国家综合立体交通网规划等一系列国家重大战略的实施推进，我国交通运输行业迈入了现代化和高质量发展的新时期，安全、智能、绿色协同发展的现代综合交通体系建设全面开启。长达桥梁作为路网交通的咽喉枢纽，普遍存在服役环境恶劣、结构形式复杂、病害问题突出、垮塌后果严重等问题，自竣工伊始就始终面临服役状态感知难、运维决策效率低、养护维修成本高等多重挑战。因此，桥梁运维模式亟需从“被动应对”向“主动防控”转型升级，赋能桥梁全寿期周期资源集约化和效益最大化。
    2022年，交通运输部印发《“十四五”公路养护管理发展纲要》，明确提出加快构建交通基础设施数字化体系、强化智能监测预警机制、推广预防性养护关键技术，全面提升桥梁结构耐久性与抗风险能力。当前桥梁健康运维技术以“感知—分析—评估—治理”为体系框架，依托先进传感网络、数字孪生平台与力学智能算法，实现结构状态的实时监测和运维策略动态优化。其旨在构建“空-天-地-体”一体化的立体监测体系，通过融合卫星定位、无人机巡检、机器人检测等新技术，突破传统人工巡检的时空局限；并基于结构力学性能分析，结合大数据挖掘与深度学习模型，揭示复杂环境下桥梁结构的性能演化规律，实现寿命推演预测和风险超前预警。综上，“预防、靶向、动态”已成为长大桥梁健康运维技术的重要特征。
    为系统展示我国长大桥梁健康运维理论突破、技术创新和工程实践成果，促进跨学科交叉融合与行业高质量发展，《中国公路学报》编辑部联合北京建筑大学伊廷华教授共同策划了本期“长大桥梁健康运维”专栏，并邀请东南大学郭彤教授、湖南大学华旭刚教授、西南交通大学郭健教授、上海交通大学程斌教授、长沙理工大学王磊教授、哈尔滨工业大学鲍跃全教授、重庆大学刘纲教授、北京航空航天大学杜博文教授、浙江大学叶肖伟教授、华中科技大学翁顺教授、交通运输部公路科学研究院汪水银教授级高工、中铁大桥勘测设计院集团有限公司梅大鹏教授级高工、中国交通建设集团有限公司李文杰教授级高工、中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司过超教授级高工、中铁大桥科学研究院有限公司王亚飞教授级高工担任组稿专家，共同协作，面向领域内知名专家学者征集优秀论文，形成本期专栏成果。
    本专栏共收到相关论文 30 余篇，经同行专家严格评审最终录用 13篇，研究内容主要聚焦以下三大方向：
（1）桥梁结构整体性态感知与诊断评估。研究内容围绕结构整体力学状态的反演与评估展开。在单桥尺度上，研究涵盖耦合振动体系下的索力识别、热力非线性映射建模与索力异常评估、温致应变的概率预测以及模态参数辨识等核心问题；在区域尺度上，则拓展至星载InSAR技术支持下的桥梁群广域变形识别与状态推演。研究内容整体形成了从单桥关键力学参数到路网级多桥协同感知的多层级评估方法体系。
    （2）表观缺陷与位移的非接触视觉检测。研究针对桥梁表观特征的非接触测量与智能识别展开。内容包括：基于虚拟场景迁移的主动防船撞目标跟踪、钢结构螺栓松动的像素级辨识、桥梁裂缝的零样本语义分割与模型泛化，以及多激光投影辅助的无标靶无人机位移测量。相关研究从不同维度探索算法泛化能力提升与少标定、无标靶条件下的高精度视觉测量，构成面向表观缺陷与形变的全链条视觉检测技术体系。
    （3）构件耐久性退化与隐蔽损伤检测。研究内容聚焦桥梁中难以目视或不可达的关键构件与隐蔽损伤类型。在退化机理层面，涉及缆索锚固体系在腐蚀环境下的时变退化特性与耐腐蚀性能、以及变幅疲劳荷载下CFRP加固钢梁的疲劳演化规律；在检测技术层面，涵盖钢桥面板疲劳裂纹机器人探伤、以及基于电磁弹的预应力束脱锚监测方法。内容构成“退化机理认知—检测方法创新—专用装备研发”技术链条。
    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！希望本期专栏的出版能够进一步推动长达桥梁健康运维领域的理论创新和技术进步，促进桥梁结构耐久性与抗风险能力的全面提升。《中国公路学报》将持续关注该领域的最新研究进展与工程实践成果，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，共同推动我国桥梁工程绿色化、低碳化与可持续发展。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。

准确识别斜拉桥的索力可为桥梁安全运行提供保障，振动法是索力识别领域较为常用的方法，传统力-频公式多是基于理想边界假定推导而来，难以应对索塔端和索梁端的边界扰动及两端预埋管段和内外置阻尼器干扰等实际问题。为此，提出一种考虑塔-索-梁-阻尼器耦合振动的索力识别方法，旨在解决复杂边界变化和减振约束装置对拉索振动干扰的问题。首先，建立了塔-索-阻尼器响应之间的传递率函数，有效解决拉索频谱分析中塔-梁-阻尼器振动信息干扰的问题。其次，推导了塔-索-梁响应之间的偏相干函数，可量化各激励源对拉索振动响应的贡献程度。接着，提出了基于传递率函数识别的频率为目标的拉索模型更新方法，通过设计索力和弯曲刚度的优化空间，实现了对时变索力的识别。最后，通过某斜拉桥的现场测试验证了所提方法的精度。试验结果表明：对于安装外置阻尼器的拉索，现有索力识别公式计算误差超过40%，而所提方法无论长短拉索计算误差仍保持在8%以内，为安装外置阻尼器的斜拉索的索力跟踪识别提供一种有效的实用方法。

索力是评价斜拉索服役状态的关键指标，但温度变化引起的索力波动会掩盖损伤引起的索力异常变化。为此，提出了一种基于“多测点温度-索力”非线性建模的索力预测与异常评估方法。首先，分析了斜拉桥塔、梁、索等构件温度变化与索力变化之间的非线性映射机理，充分考虑了多截面、多测点温度变化的影响，给出了“多测点温度-索力”预测模型的基本形式。然后，构建了评价模型预测效果的目标函数，提出了基于粒子群优化的随机森林算法关键参数智能优化方法，制定了基于主成分分析的多测点温度监测数据降维策略，从而形成了基于参数优化随机森林算法的索力预测模型构建方法。在此基础上，提出了基于索力预测模型建模残差概率分布的索力异常阈值确定方法，进而实现了索力异常的概率化评估。最后，依托某独塔斜拉桥监测数据验证了索力预测模型的精度与索力异常评估方法的有效性。结果表明:相较于线性模型，所提方法能更准确地表征斜拉桥温度与索力之间的关系，为识别温度变化影响下的索力早期异常提供了一种有效的技术途径，有望为斜拉桥的预防性养护与重点检查提供决策参考。

受环境温度变化影响，桥梁实际监测数据噪声呈显著的非恒定特征，导致传统基于恒定噪声假设的温致应变预测模型精度受限。研究了一种基于变分异方差高斯过程回归的桥梁温致应变预测方法，建立了融合结构响应学习及噪声方差估计的双层概率模型框架，发展了显式表征非恒定噪声的异方差建模方法；通过结构化重构变分参数将高维后验推断转换为仅依赖少量参数的低维优化问题，提出了边缘化变分自由能界建模及优化策略；在此基础上，推导基于变分推断的联合后验近似解析方法，揭示了温度作用下主梁应变噪声水平及幅值的非恒定时变规律，并结合一座既有斜拉桥的长期监测数据验证了所提方法的有效性。研究结果表明：变分异方差高斯过程回归模型可以实现非恒定噪声下桥梁温致应变概率预测，输出主梁应变均值并量化预测结果的不确定性；预测结果可靠且不确定性量化能力强，结合变分推断及异方差建模策略可表征噪声时变特性。该方法各评价指标均优于常规高斯过程回归模型，均方根误差降低14.4%，平均绝对误差下降12.7%，决定系数提升至0.96以上。

结构阻尼是桥梁动力分析与减振设计的关键参数，但在低阻尼及多模态耦合条件下，利用自由衰减信号进行阻尼识别的结果离散且对噪声敏感。基于前期功率谱衰减法(PSDM)，提出增强功率谱衰减法(EPSDM)，将功率谱衰减思想与频域分解(FDD)融合：构造多通道功率谱密度矩阵并进行奇异值分解，利用第一奇异值谱及相应的奇异向量提取模态频率与振型；建立第一奇异值谱幅值随时间衰减与模态阻尼比之间的解析关系，从而在无需时域模态分解与逆变换的条件下实现多模态阻尼估计。进一步引入模态保证准则(MAC)筛选有效频带，以提升密频与噪声背景下的鲁棒性。八层剪切框架算例表明:EPSDM对各阶阻尼比具有较高识别精度，整体识别精度优于PSDM和对数衰减法；与特征系统实现算法(ERA)相比，EPSDM在强噪声条件下表现出更好的稳健性，并具有无需模型阶次反复调参的优势。工程验证中，在某大跨度钢箱梁斜拉桥跑车激振试验的自由衰减响应上，识别了前12阶竖弯模态的频率、振型与阻尼比，结果合理且重复性好。研究表明，EPSDM适用于多通道自由振动监测数据，可为桥梁动力性能评估及振动控制参数标定与效果评价提供可靠工具。

构建面向城市桥梁群的轻量化结构健康监测与安全评估方法，是保障城市交通畅通运行与提升整体安全水平的重要支撑。然而，现有桥梁监测与评估研究仍多聚焦于单体桥梁，尚未形成可推广至桥梁群的系统化监测方法与评估体系，难以满足城市尺度下桥梁网络化管理与风险识别的实际需求。星载InSAR技术兼具高精度时序观测与大范围空间覆盖优势，为城市桥梁安全普查提供了新的技术范式。提出一种融合多源遥感与DS-InSAR时序形变分析的城市桥梁群多尺度安全评估方法。该方法以高分辨率光学遥感提取桥梁空间位置、桥型类别与几何尺寸等结构参数为基础，以DS-InSAR反演桥梁视线(LOS)向时序位移为核心，分析不同桥型桥梁LOS向变形与气温变化之间的耦合关系，引入变形速率与热膨胀响应特征，对桥梁服役劣化状态进行初步识别，并进一步构建基于层次分析法(AHP)的桥梁群结构安全综合评价体系，实现桥梁宏观变形信息向结构风险状态的量化转译。以长沙市48座典型桥梁为研究对象开展案例分析，基于InSAR时序变形结果，初步识别出6座可能存在异常响应特征的桥梁，并结合评价模型对其开展结构风险量化评估与等级判定。结果表明：所提方法能够在桥梁群体尺度上实现安全状态的高效识别与分级评估，可为城市桥梁运维管理与风险预警提供有力支撑。

基于计算机视觉的船舶跟踪检测是提前发现风险船舶的有效手段。然而，大规模图像数据集的采集与标注耗时耗力，导致检测模型在初始部署阶段因样本稀缺而性能受限。此外，航道船舶类别多、尺度变化大、周界背景复杂等问题均会影响模型性能。针对上述问题，首先建立反映桥梁通航的三维代理虚拟场景，生成涵盖6类典型船舶和多种复杂场景的合成图像数据集。其次，在YOLOv8 (You Only Look Once version 8)框架中嵌入CoT (Contextual Transformer)模块以增强上下文感知，并引入WIoU v3 (Wise Intersection over Union version 3)损失函数以提高模型对关键正样本的关注度。然后，利用合成数据预训练改进YOLOv8，并结合ByteTrack构建基准船舶跟踪检测器。最后，采用有监督域适应策略，将真实图像与合成数据混合微调模型，实现对真实航道场景中多目标船舶的持续检测与跟踪。结果表明：改进船舶跟踪检测器性能优于原始模型；有监督域适应后的模型MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy)达82.9%，展现出较好的跟踪准确性和连续性；虚拟-现实场景迁移技术有效降低了船舶跟踪检测任务对大量真实样本的依赖。

针对钢结构在长期振动荷载作用下螺栓连接易发生松动，且在复杂工况条件下，现有视觉检测技术在微小松动识别中易受纹理模糊与几何畸变影响而失效的问题,融合超分辨率重建与多尺度感知，提出了一种基于YOLOv26-CABU-Net的螺栓松动智能检测方法。首先，通过模拟雾霾、运动模糊等环境的数据增强策略训练YOLOv26模型，实现复杂背景下螺栓头部感兴趣区域的精准定位；其次，为克服现有方法依赖规则排列的局限，提出了基于螺栓头部中心点匹配的RANSAC(Random Sample Consensus)透视矫正算法，有效消除了非规则排列及大倾角下的几何畸变；进而构建CABU-Net语义分割网络，创新性地嵌入Real-ESRGAN超分辨率模块与卷积注意力(Convolutional Block Attention Module，CBAM)机制，实现了对低分辨率螺栓图像的主动细节恢复与高精度轮廓分割；最后，摒弃传统的直线拟合方案，设计了基于轮廓质心距离谱峰值的角点定位算法，通过量化角点角度差实现松动检测。试验结果表明：该方法的目标检测精度(AP)达0.996，轮廓分割平均交并比(mIoU)达0.993；在拍摄距离2.0 m以内、透视角度达60°的大倾角及不同光照条件下，松动角度检测最大误差严格控制在4.0°以内。相较于传统算法，该方法显著提升了复杂拍摄条件下的鲁棒性与检测精度。

为解决基于视觉的桥梁结构裂缝检测中高质量标注数据稀缺、模型泛化性能不佳的难题，提出一种零样本交互提示分割方法。首先，引入视觉基础模型SAM2 (Segment Anything Model 2)，构建面向桥梁裂缝的零样本分割框架。其次，系统研究了不同提示策略与模型性能间的关系，为不同形态裂缝提供对应的最优提示策略，并探究引入掩码迭代优化后模型性能是否提升。最后，在多个公开裂缝数据集下将所提方法与图像处理、深度学习方法进行了系统对比，并测试模型在噪声数据以及道路和钢桥数据集等跨域场景下的鲁棒性与泛化性能。结果表明：模型性能随提示点数量增加呈先上升、再平稳、后下降的趋势，裂缝分割任务中应优先考虑多点提示策略，将预测结果作为掩码提示进行迭代优化可进一步提升分割精度；在无标注数据的情况下，该方法仍可达有监督深度学习方法性能的87.8%，具有较出色的零样本分割能力。在典型噪声数据集下，与深度学习方法相比该方法展现出更强的鲁棒性。各方法迁移至道路数据集时性能均出现不同程度的下降，图像中裂缝形态复杂、环境干扰强是泛化性能下降的主因；各方法迁移至钢桥数据集时，该方法性能上升22.45%，而深度学习方法平均下降38.02%，相比而言，该方法具有更优的泛化性能。研究成果可为结构健康监测提供新的技术途径。

桥梁位移可直观表征桥梁状态，其准确测量为桥梁状态监测提供了关键信息。无人机位移测量方法通常需静态参照物或人工靶标，但跨河流、道路等桥梁常面临参照物不足与靶标布设不便的困难，难以有效应用。为此，提出一种多激光投影辅助的桥梁无标靶无人机位移测量方法。首先，利用平行激光束在桥梁表面投射多个激光点，构建具有物理尺度的静态参考系。通过分析目标在参考系中的相对运动，可同时抑制无人机平移和转动带来的测量干扰，无需获取相机位姿信息。其次，提出了多激光点联合亚像素定位与改进KLT光流(Kanade-Lucas-Tomasi， KLT)算法，提高了在复杂环境下激光点定位和自然特征点追踪的稳定性。最后，利用多激光点构成的几何特征实时计算图像比例因子，实现像素位移与物理位移之间的转换，无需额外尺寸参照物。试验结果表明：该方法在不同激光投射方式和环境扰动条件下均取得良好效果，横向与竖向位移的最大均方根误差为0.031、0.028 mm。在一座三跨连续梁桥的现场实测应用中，该方法有效捕捉了车辆荷载引起的桥梁挠度响应，验证了其在实际工程中的适用性。研究可为桥梁非接触式位移测量提供一种有效的技术手段。

为研究桥梁缆索锌基多元合金锚固体系腐蚀时变演化特性及耐腐蚀性能，基于铜盐冰醋酸盐雾腐蚀试验，结合扫描电镜(SEM)微观形貌观测、能谱分析(EDS)、高分辨率X射线衍射仪(XRD)腐蚀产物分析等技术，研究缆索锚固体系试件腐蚀宏观形貌、腐蚀产物、腐蚀质量变化、腐蚀微观形貌、腐蚀微裂纹数量及宽度变化等腐蚀时变演化特性，并引入阿伦尼乌斯方程分析其耐腐蚀性能。结果表明：“锚体-钢丝”界面处锚体以钢丝为中心呈放射状腐蚀分布，靠近钢丝处锚体腐蚀更密集更快，15 d即现片状蚀点，30 d蚀点连片，至60 d形成蚀坑；“锚体-锚具”界面表面以均匀腐蚀为主，并因缝隙腐蚀产物堆积导致外侧腐蚀加剧。ZnAl9Cu1MgRE合金锚体试件腐蚀质量损失率低于ZnAl6Cu1合金，前者耐腐蚀性更强。表面微观形貌(SEM)观测表明：“锚体-钢丝”界面和“锚体-锚具”界面处微裂纹数量随腐蚀进程先快速增加后趋缓，15~60 d增长最快，60 d后因微裂纹拓宽合并增速下降。能谱分析(EDS)表明：锚体、锚具表面及“锚体-钢丝”界面、“锚体-锚具”界面腐蚀形貌特征基本一致，腐蚀机理在于Cl^-点蚀腐蚀致蜂窝状凹陷、电偶效应下瘤状凸起、体积膨胀与离子扩散交互生成片状堆叠形貌，氢脆与内应力耦合促成微裂纹。X射线衍射仪(XRD)表明：锚体表面主要腐蚀产物为ZnO、Zn(OH)₂、Cu₆Al₂(OH)₁₆CO₃等物质；锚具表面主要腐蚀产物为Fe₃O₄和Fe₅CuO₈，“锚体-钢丝”及“锚体-锚具”界面因电极效应而加速Zn的腐蚀。基于阿伦尼乌斯方程计算，ZnAl9Cu1MgRE合金与ZnAl6Cu1合金在“锚体-钢丝”界面处表观活化能分别为114.32、89.37 kJ·mol^-1，均达A级高耐腐蚀标准，且前者耐蚀性相对更优。

针对正交异性钢桥面板疲劳裂纹传统检测方法效率低、工作量大、易漏检等问题，提出了一种可实现疲劳裂纹高效率图像采集和高精度尺寸测量的履带式攀爬机器人。机器人由机械运动系统、图像测量系统和电路控制系统组成，具备良好的吸附稳定性和攀爬机动性，可吸附于钢桥面板的顶板、横隔板与U肋侧板进行移动并实现壁面间转移；配备无刷电机驱动单轴云台，可根据裂纹分布位置调整相机仰俯角度，通过激光测距传感器快速完成图像自标定并精确计算裂纹尺寸信息。针对履带式攀爬机器人的不利运动工况开展了静、动力学分析，并基于钢桥面板足尺模型对机器人的运动稳定性和测量精确性进行验证，结果表明：履带式攀爬机器人能够按照规划的巡检路线到达钢桥面板各区域开展多类型疲劳裂纹图像采集工作，可实现钢桥面板裂纹全覆盖检测；疲劳裂纹尺寸测量结果具有较高的准确性，最大测量误差仅1.36%，裂纹尺寸分辨能力达亚毫米级。

体外预应力束锚固系统长期处于高应力服役状态，易发生脱锚损伤导致预应力体系失效。为此，提出一种激励线圈内置的电磁弹式(Elasto-Magneto-Electric, EME)体外预应力束脱锚监测方法。首先，将激励线圈置于体外预应力束内部空隙，利用束体自身构成闭合磁路，摒弃了传统EME传感器的大体积磁轭结构。传感器布设于锚固板外侧无应力区，可在桥梁运营期间快速安装。在此基础上，基于磁路分析与电磁弹法建立了脱锚损伤检测方法。有限元仿真结果表明:所设计传感器励磁功耗较传统的激励线圈外置方案降低91.2%，脱锚损伤表征指标与钢绞线脱锚数量之间呈现显著的二次函数关系。最后，进行了脱锚损伤分区监测试验，结果表明：基于多传感元件信号的协同变化规律可实现单区域脱锚损伤的定位和定量，对应定量标定曲线拟合优度R²均大于0.998；基于贝叶斯优化BP神经网络的多区域脱锚损伤识别方法的最大平均绝对误差仅为0.083根预应力筋。研究成果为在役体外预应力束锚固状态的长期在线监测提供了新的高效技术手段。

碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber-Reinforced Polymer，CFRP)在钢结构疲劳性能提升领域具有很大的应用空间。已有研究多集中在常幅疲劳荷载作用下的结构性能演化，而重要基础设施钢结构在实际工程中多承受风浪、车辆等变幅疲劳荷载，可能产生荷载间相互作用，对钢材的疲劳性能和CFRP-钢界面性能产生影响。开展变幅疲劳荷载作用下CFRP加固钢梁的疲劳试验研究，共进行了8个试件的加载，考虑高低荷载次序和过载比的影响，着重记录了裂纹加载过程中迟滞距离、黏结失效长度、裂纹扩展速率等变化。试验结果表明:变幅疲劳荷载作用下，CFRP加固均能有效延滞裂纹扩展，提升疲劳性能,疲劳寿命延长11.2~15.6倍。低-高载作用下，未出现荷载相互作用现象；高-低载作用下，荷载转换后裂纹扩展明显减缓，且过载比越大，迟滞效果越明显。加固试件的迟滞作用小于未加固试件的迟滞作用，迟滞距离仅为未加固试件的50%左右。

斜桩在码头、输电塔、基坑支护、边坡等工程中效果明显，单侧堆载下的工程特性尚不十分清楚，制约了其在路基工程中的推广应用。开展室内模型试验，分析倾斜角和桩端约束程度对单侧承压地基沉降、桩身侧移、弯矩、土压力、土抗力及p-y曲线特征的影响规律，为深入研究路堤等单侧堆载条件下被动负斜桩工程特性及其开发应用提供试验依据。结果表明：相比竖直桩，负斜桩倾斜度增大、桩底约束程度增强时，桩后地基沉降、桩身水平位移明显减小，桩身弯曲破坏荷载明显增大；负斜桩土压力和土抗力峰值随倾斜角和桩底约束程度增大而减小；被动负斜桩p-y曲线可采用p/p_ub=α(y/y₅₀)^β拟合，α与β值变化幅度体现p-y曲线随深度变化的敏感度，两者敏感度随倾斜角减小、桩端约束程度增加而增大。路基工程中，坡脚设置负斜桩，尽量增大倾斜角，将桩底插入硬持力层，可有效提高侧向约束效果，减小路基沉降，应用前景良好。

针对现有工程泥浆絮凝-压滤处理工艺下泥饼强度低的问题，在泥浆压滤前增设无机料固化处理系统，提出高含水率泥浆絮凝-固化-压滤复合处理工艺。通过泥浆絮凝泌水试验探究絮凝、固化顺序对泥水分离效果的影响；并通过流动度试验和室内压滤试验，研究絮凝-固化-压滤工艺的可行性及对泥饼强度的提升效果；最后结合SEM测试，分析了絮凝-固化-压滤工艺的处理机理。研究结果表明：泥浆絮凝、固化需分步分别进行，采用提出的絮凝-固化-压滤工艺，泥浆短期压滤排水的速率更快，泥饼强度更高，闷养7 d后强度提升明显；泥浆絮凝后，采用3%水泥固化并压滤，在保证浆液流动性基础上，静置后压滤泥饼黏聚力和内摩擦角分别可达42 kPa和29°，较传统的絮凝压滤泥饼提高7倍及2倍。SEM观测表明，复合工艺下泥饼抗剪强度提高主要是水化产物填充土粒孔隙，并胶结土颗粒形成较大团聚体导致。絮凝-固化-压滤工艺节约了泥饼作为工程填料时的二次处理，更加高效经济，具有较好的应用前景。

涵洞是公路交通基础设施的核心地下构筑物，然而,相较于传统小直径圆管涵，兼具行车与排水功能的超大跨径管拱形钢波纹管涵在路基工程中的应用与研究仍相对较少。为此，依托某高速公路工程，测试并分析了一个9.5 m(跨径)×6.5 m(矢高)管拱形钢波纹管涵在回填施工阶段的受力特性，建立了车-管-土动力有限元模型，在通过现场车载试验验证模型有效性的基础上，系统研究了覆土厚度、车辆参数及管涵结构参数对大跨径管拱形钢波纹管涵动力响应的影响，并对比分析了土体荷载与静、动车辆荷载作用下的力学特性。研究结果表明：管涵最不利受力部位位于腰部；受土拱效应影响，管顶土层土压力呈近V形分布，且随覆土厚度增加愈发明显；管顶竖向变形量及增长速率显著大于管侧水平向变形；管顶的竖向加速度、竖向变形及应力响应均呈现明显的三阶段演化特征，而管侧横向加速度及水平变形响应在车辆行驶过程中存在一定波动，行驶初期即出现峰值；覆土厚度对管顶竖向动力响应影响更为显著,在满足公路运输与管涵使用功能的前提下，合理控制行车速度与吨位，并选择相对小跨径、大波纹、合理厚度薄钢板，可有效降低管涵的动力响应及工程造价；由于动力放大效应，车辆动荷载下的管涵响应显著大于静荷载工况，但该差异随管顶覆土厚度增加而逐渐减弱；当管顶覆土高度超过6 m时，对于类似工程，管涵设计应以施工回填荷载作为主要计算依据。

路基失稳和沉陷是黄泛区粉土路基的主要病害，在路堤填筑过程中以及工后长期交通荷载作用下，路基土单元均存在主应力轴不断旋转的情况。目前考虑主应力轴旋转效应影响的黄泛区路基粉土力学响应仍不明确，合理描述其力学状态的本构模型较为有限。分析了不同大主应力方向角α和中主应力系数b对黄泛区粉土力学特性的作用，基于分数阶塑性力学理论建立三维非正交塑性流动法则，推导了主应力空间中加载方向和塑性流动方向的显式表达式，将大主应力方向角α引入初始状态参数，进一步提出了考虑主应力轴旋转和初始状态变化的硬化准则，在主应力空间中建立了黄泛区粉土的三维弹塑性本构模型，最终通过黄泛区粉土的定轴剪切试验数据对模型有效性进行了验证，从本构机制解释了试验现象。结果表明：本构模型可计算出不同主应力方向下黄泛区粉土的应力-应变关系以及八面体剪应力-剪应变关系;中主应力系数b对于黄泛区粉土非正交塑性流动稳定性在α<45°和α>45°具有相反的作用;通过影响硬化模量进而决定强度变化规律，合理反映了主应力轴旋转效应影响下粉土的各向异性力学特征。

高原地区气候复杂多变，加之近年强降雨事件频发，进一步诱发了公路岩堆边坡的失稳滑动。为了提升高原地区公路岩堆边坡对强降雨事件的适应能力，以高原地区某岩堆-基岩边坡为研究对象，基于室内缩尺模型试验，设计了包括不同含石量与防护形式在内的7种工况，深入研究了岩堆-基岩边坡在降雨入渗过程中的含水率、孔隙水压力、土压力、位移及级配情况的变化规律，分析了其多场耦合作用下的渐进破坏机制，并评估了3种工程防护结构的性能。研究结果表明：低含石量(30%、40%)边坡，含水率、孔压及土压力变化剧烈，呈四阶段演化，易在降雨后期突变失稳；高含石量(50%、60%)边坡,因渗透排水能力强，含水率及孔压响应平缓、土压力波动小，仅发生变形而未见失稳。细颗粒流失会进一步削弱土的抗剪强度，而流失最严重部位随含石量而异。3种防护形式中，挡土墙抗滑能力最强但拦截土体最差；格宾石笼排水良好、适于控制浅层变形；格宾石笼+网+钢架虽失稳时间提前，但对粗颗粒拦截最佳。综上，研究结果进一步揭示了岩堆-基岩边坡在降雨入渗过程中的渗流-应力-变形多场耦合机理，可为高原地区降雨条件下公路岩堆边坡的多场耦合渐进破坏机理研究、稳定性评估与防护设计提供理论参考与技术支撑。

货车编队行驶作为一种智能网联驾驶技术，具有降低风阻能耗、提升运输效率和减少碳排放等优势，是未来货运交通的发展方向。为进一步推动货车编队行驶技术的应用，全面了解其关键问题及未来发展趋势，系统综述了国内外货车编队行驶技术的相关研究进展。在梳理货车编队行驶发展现状的基础上，首先,从道路使用者角度分析了货车编队行驶技术的正效应，通过货车编队可以优化车队风阻，显著降低车辆能耗及碳排放。然后,从道路基础设施角度，探讨了货车编队行驶对道路结构的负效应，该技术改变了传统交通荷载的时空加载特性，有加剧沥青路面疲劳开裂和车辙的风险，易引发水泥混凝土路面板开裂或断板，从而增加道路养护维修的材料消耗及碳排放。同时，从交通效率和交通安全2个方面总结了货车编队行驶对公路交通的影响。最后，从“车路双视角+交通融合维度”提出多维度优化策略。研究结果表明：基于道路基础设施及其使用者的双视角，寻找车-路之间环境经济效益的综合平衡，是未来发展和推广货车编队行驶技术的关键。

综合客运枢纽中多模式换乘路径的高度耦合，使得异质性旅客在抵站后呈现多元化与动态化的引导需求。然而，现有系统多依赖静态标识，难以覆盖复杂路径与时变状态，存在信息更新滞后、内容适配性不足及节点布设不合理等问题，难以有效支撑旅客高效换乘。针对版面样式、点位布设与信息内容等维度提出动静态标识优化方法，在静态层面，基于问卷数据构建版面、信息内容与点位布设的全局优化模型；在动态层面，引入需求广泛度指数与综合需求权重指数，建立差异化信息匹配与更新机制，形成多场景适配的优化策略。依托Revit与Unity平台构建虚实融合试验环境，设计高密度、低密度与节假日夜间3类典型场景，开展旅客模拟寻路试验，采集轨迹与行为数据，结合统计分析与模糊综合评价方法对不同优化方案进行系统效用评估。结果表明：动静态协同优化方案在3类场景中寻路比率平均提升44.5%，犹豫驻留次数减少2.57次、错误转向减少0.64次，显著优于单一静态方案与现状方案。研究形成了以旅客真实行为为驱动、虚实融合试验为支撑的动静态引导标识优化与效用评估框架，为复杂枢纽引导系统的科学设计与持续优化提供了方法论支撑与实践路径。

为实现复杂扰动环境下智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)协同控制系统的稳定可靠运行与综合性能提升，提出了数据-模型驱动下面向多性能目标的CAV协同控制方法。首先，系统分析CAV协同驾驶控制系统中多源信息延迟类型，在此基础上设计信息同步和状态预测策略，构建CAV协同驾驶延迟鲁棒控制模型。利用频域分析方法对提出的控制模型进行队列稳定性分析，并推导出确保系统稳定性的理论条件。其次，建立提升队列稳定性的目标函数与约束条件，进而构建基于队列稳定性的CAV协同控制优化模型。引入非线性递减权重策略，设计了改进的粒子群优化算法，高效求解实现最优稳定性控制的参数组合。然后，以稳定性最优控制下的加速度轨迹作为参考依据，采用强化学习框架设计引入加速度差值的控制状态与奖励函数，进而提出数据-模型驱动的CAV协同控制(Data-Model Driven Collaborative Control for CAVs, DM-CCC)方法。最后，通过数值试验验证提出的CAV协同驾驶延迟鲁棒控制模型、求解算法和DM-CCC方法的有效性。结果表明：提出的CAV协同驾驶延迟鲁棒控制模型能够在多源信息延迟环境下具有良好的鲁棒性与稳定性。求解算法在收敛精度方面表现优异，能够快速找到全局最优解。此外，DM-CCC方法能够在多源信息延迟条件下有效抑制系统的扰动传播，显著提升系统的队列稳定性，使得通行效率能够提升0.4%，排放能够减少1.4%；舒适性能够提升22.8%。研究成果可为多源信息延迟环境下智能网联车辆协同控制的实际应用提供理论依据与方法支撑。

为解决高(快)速路环境过渡路段缺乏系统表征方法和设计指标体系的问题，建立科学的安全效率评估与管控策略开展研究。采用多源数据采集方法，选取中国5个行政省区19处典型环境过渡路段，构建包含空间转换、信息转换、流态转换和视觉转换4个维度15个核心参数的表征体系；建立了以平均最小碰撞时间和行程时间指数为核心的双指标评估模型，采用机器学习算法构建预测模型；运用特征重要性分析和条件效应分析方法，识别关键设计指标并揭示其交互机制；基于统计分位数法、交互效应分析结果和工程标准确定评估阈值，建立界定标准和分级管控策略。研究结果表明：环境过渡路段的安全效率主要受交通流密度与空间几何的复合效应控制，梯度提升树模型在效率预测方面R²=0.921，随机森林模型在安全预测方面R²=0.763；平均车头时距、换道便利性、分流渐变段长度等7个关键设计指标存在显著的交互效应，包括空间-密度匹配、换道-时距协同、三元复合效应和分流密度匹配4类典型模式；隧道-互通型、互通-隧道型和互通-互通型3类路段的关键控制因素存在差异化特征，需要采用分层评估和差异化管控策略。研究结果可为环境过渡路段的参数化表征、安全效率评估和关键设计指标管控提供理论基础和技术支撑，对提升此类特殊路段的设计水平和运行安全具有重要意义。

重型载货汽车长下坡连续制动导致的热衰退问题严重影响车辆行驶安全，为探究重型载货汽车长下坡连续制动时制动器热衰退与整车制动热衰退间的映射关系，提出了重型载货汽车整车制动热衰退演变过程的试验研究方法。首先，依据《商用车辆行车制动器技术要求及台架试验方法》(QC/T 239—2015)设计了鼓式制动器热衰退台架试验方案，并获得制动器效能因数-温度特性曲线；通过鼓式制动器热-力耦合数值模拟方法，获得鼓式制动器在长下坡制动工况下温度场、应力场的分布及变化规律。其次，通过整车制动热衰退道路试验方法，建立了基于贝叶斯岭回归理论的制动器温度-MFDD回归模型，揭示了制动器、整车制动热衰退的演变过程。最后，利用制动器温度-MFDD回归模型、制动鼓应力场-温度场特性提出了分级评价方法，并通过山区道路实车试验验证了评价方法的有效性。研究结果表明：所提出的试验研究方法能够有效揭示重型载货汽车整车制动热衰退演变过程，提出的分级评价方法能够准确评价整车制动的安全性。研究成果可为重型载货汽车长下坡制动安全性研究提供依据。

智能车利用车载感知系统来获取前方道路信息，进而可根据前方路况进行前馈控制，以提高整车的行驶安全性。当出现被异物覆盖的深坑路面时，车载感知系统将无法准确识别前方道路深坑，导致前馈控制失效而使车轮陷入深坑并失去稳定性。此时，基于车辆动力学响应的反馈控制策略成为保障行车安全的关键。为此，提出并验证了一种质心安全域约束下的异物覆盖深坑路面车身姿态控制方法。首先，建立包括液压主动悬架系统的整车动力学模型，通过实车试验验证模型的准确性；其次，设计主动悬架协同过坑控制流程并揭示车辆由四轮支撑转变为三轮支撑时的质心安全域变换机理；然后，在充分考虑液压主动悬架系统响应特性的基础上，确定主动悬架控制介入时机，设计基于主动悬架反馈控制的车身姿态控制策略；最后，为验证所提出控制方法的有效性，进行液压主动悬架位移跟踪台架试验和所述路况的车身姿态控制器在环试验。试验结果表明：所设计的主动悬架反馈控制器能够实现液压作动器的快速响应并提升位移跟踪精度，以此满足整车车身姿态控制对主动悬架响应的需求；所提出的车身姿态控制策略能有效避免车辆陷入被异物覆盖的深坑，保证车辆行驶安全性。

针对电磁馈能悬架系统存在的减振性与馈能性不平衡，以及变速工况下控制参数切换频繁的问题，基于四相绕组电磁直线馈能减振器减振绕组与馈能绕组相互独立的结构特点，提出了供驾驶人选择的双模式变参数控制创新方案，并建立了双模式质量-控制参数映射关系曲线。首先，将线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator， LQR)、滑模控制和模糊控制融合，设计了改进滑模-LQR控制器，为系统提供统一的控制框架。其次，在改进控制器的基础上，采用带有底层调节的混合型遗传-序列二次规划优化算法，在轮胎动变形不超过被动悬架10%的约束条件下，设计了以减振性为主要目标的混合减振模式以及以馈能性为主要目标的混合馈能模式。针对常参数控制器难以适应悬架复杂工况的问题，引入变参数控制，通过区间速度最优控制参数求解器和等差递增簧上质量的方法，建立了双模式质量-控制参数映射关系曲线。该曲线给出了不同簧上质量下，速度区间范围内的最优解，避免了控制器变速工况的频繁调参，保证了控制器对质量变化的适应性。最后,开展仿真和硬件在环试验，验证了改进滑模-LQR双模式变参数控制器在变工况下控制的有效性。研究结果表明：该控制器相较于传统定参数LQR控制器，在变工况条件下，混合减振模式平顺性至少提升了13.10%，混合馈能模式馈能效果至少提升了19.20%。由此可见，双模式变参数控制策略能够有效地提升电磁馈能悬架系统的减振性和馈能性。

角模块架构电动汽车凭借其优越的机动性、通过性和操纵稳定性，成为研究车辆最优动力学性能的理想载体。针对单轮转向/驱动系统卡死或轮胎损伤导致车辆丧失行驶能力的工况，设计了一种基于三轮行驶的底盘协同容错控制策略，通过将故障车轮悬空、其余3个车轮协同承载并驱动车辆，实现整车的稳定继续行驶。首先，分析并证明三轮行驶的动力学稳定机理，明确悬架行程约束下的质心稳定域范围；其次，结合路径信息和整车参数，推导在质心稳定域边界约束下，考虑纵向与侧向加速度耦合作用时的最大允许纵向车速；随后，构建以主动悬架控制器为核心、以融合滑动率控制器和路径跟踪控制器为辅的容错控制方法，其中基于滑模控制的主动悬架控制器确保三轮行驶的高安全性，基于预测滑模控制的滑动率控制器抑制由主动悬架控制引起的车轮滑动，基于模型预测控制的路径跟踪控制器保证路径跟踪精度；最后，通过MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真验证了所提出底盘协同容错控制的有效性。研究结果表明：推导的理论安全车速为32.4 km·h^-1，所设计控制器可实现29.8 km·h^-1车速下的稳定路径跟踪，车轮最大滑转率控制在0.3以内，路径跟踪误差不超过68.6 mm；当车速提升至36.9 km·h^-1时，整车出现失稳。本研究为角模块架构电动汽车单轮转向/驱动系统卡死或轮胎损伤的容错控制提供了理论支撑和技术参考。

针对密集交互城市场景下现有车辆轨迹规划方法在环境交互感知与风险预警方面的不足，提出一种基于风险感知与时空图网络(Spatiotemporal Graph Network，STGN)的车辆分层轨迹规划框架。首先，为准确捕捉交通参与者间的动态交互特征，基于STGN构建多障碍物轨迹预测模型，并将预测轨迹的二维绝对坐标转化为各障碍物相对其当前位置的坐标增量，提升模型的泛化能力和预测精度。其次，设计“规则引导-优化求解”的双层规划架构，上层基于规则的决策模块生成宏观绕行策略，下层将该决策转化为序列二次规划(Sequential Quadratic Programming，SQP)的软约束，并与路径曲率、参考线横向偏移等代价项协同优化，生成可行的中心路径。此外，提出前瞻性动态风险区概念，通过沿规划路径对基准椭圆风险区进行包络膨胀，将主车行为意图融入风险评估体系；在智能驾驶人模型(Intelligent Driver Model，IDM)基础上，将纵向、横向及后方综合风险指标引入加速度计算过程，进而生成风险感知速度剖面，实现路径与速度在风险感知层面的信息反馈与分层协同。仿真试验结果表明：所提方法在密集交互场景中的平均单步计算耗时为34.7 ms；与传统静态风险区相比，安全评分提高13.3%；与表现最优的基线方法相比，被控车辆的目的地到达率提高20.6%。综上，所提框架兼顾了轨迹规划的安全性、任务完成率与实时性，可为密集交互场景下自动驾驶车辆的安全高效轨迹规划提供有效支撑。