2023年, 第36卷, 第8期　刊出日期：2023-08-31

  

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  中国公路学报. 2023, 36(8): 0-0.

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  封一/四

  中国公路学报. 2023, 36(8): 2-0.

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  人工智能在桥梁风工程中的应用专栏导语

  中国公路学报. 2023, 36(8): 3-0.

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  人工智能在桥梁风工程中的应用涉及多个方面，对提升桥梁工程的安全性、抗风性能和鲁棒性等具有重要的应用价值，是近年来桥梁风工程领域高度关注的研究方向。明确人工智能在本领域的发展方向，总结新理论、新方法和新技术的最新研究进展，对于促进智能桥梁工程高质量发展，推动本领域的技术和理论创新，加快“交通强国”建设具有重大现实意义。
  为充分展示人工智能在桥梁工程中相关应用的最新研究成果，推动大型桥梁结构抗风设计和理论研究的不断进步，《中国公路学报》编辑部邀请哈尔滨工业大学陈文礼教授、同济大学赵林教授、中南大学何旭辉教授、湖南大学华旭刚教授、东南大学王浩教授、大连理工大学许福友教授、长安大学李加武教授作为组稿负责人，共同向该领域的知名专家、学者约稿,出版本期“人工智能在桥梁风工程中的应用”专栏。本专栏共收到相关论文30余篇,最终录用11篇。研究内容主要集中于以下3个方面:
  （1）桥梁风振的智能控制。主要内容包括：深度强化学习驱动下桥梁主动吸气流动控制、基于WOA-GRNN代理模型的Π形截面梁风嘴气动外形优化、神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化。
  （2）桥梁气动性能研究。主要内容包括：桥梁颤振导数识别及颤振分析的不确定性研究、分离式三箱梁空气动力学特性的风洞试验、基于TL-Conv LSTM-AM组合模型的薄平板抖振响应预测、基于长短期记忆网络的桥梁非定常气动力预测、雷暴风作用下大跨度桥梁抖振响应智能预测研究。
  （3）桥梁风环境研究。主要内容包括：基于实测数据驱动下优化参数的移动下击暴流数值模拟、桥梁风工程机器学习研究进展、桥面风场时程重构的机器学习方法。
  近年来，我国积极发展人工智能技术，成为全球人工智能领域的重要参与者。人工智能在桥梁风工程中的应用是目前我国桥梁工程的重要发展方向。人工智能的融入对于提升我国桥梁工程的安全性以及桥梁抗风方法的高效性和智能性具有重要意义。《中国公路学报》将持续关注智能桥梁风工程的国内外最新研究进展，以期为广大专家、学者及工程技术人员提拱学习、交流的平台,促进我国桥梁建设事业的高质量与可持续发展。
人工智能在桥梁风工程中的应用专栏
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  桥梁风工程机器学习研究进展

  赖马树金, 李文杰, 冯辉, 周旭曦, 张泽宇, 陈文礼, 李惠

  中国公路学报. 2023, 36(8): 1-13. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.001

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  自然风场复杂风况参数、非线性气动力与流固耦合作用等是桥梁风工程面临的系列主要挑战。在过去几十年中，风洞试验、CFD数值模拟和结构健康监测(SHM)积累了大量桥梁结构风与风效应数据，这为风工程的研究提供了宝贵的数据资源。由于具有良好的非线性表征能力、强大的优化算法、优异的泛化性能和灵活的网络结构，近年来机器学习(尤其是深度学习)在非线性科学和工程问题中取得了巨大成功。融合机器学习算法和大数据的数据驱动方法有助于克服桥梁风工程所面临的挑战，并从海量数据中挖掘物理新知识。目前机器学习方法已应用于风工程研究的各个领域，例如风环境、空气动力学、风致振动、气动优化和控制以及风灾害评估等。为系统总结梳理该领域的最新研究成果，从桥梁风环境机器学习预测、结构风压和气动力机器学习预测、桥梁风振机器学习预测3个方面重点介绍机器学习方法在桥梁风工程中的应用进展。
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  桥梁颤振导数识别及颤振分析的不确定性研究

  封周权, 林阳, 华旭刚, 陈政清

  中国公路学报. 2023, 36(8): 14-21. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.002

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  由于风洞试验和理论模型的各种不确定性，通过风洞试验获得的颤振导数及相应的颤振临界风速存在不确定性。为了量化这些不确定性，提出了一种创新的近似贝叶斯方法。该方法通过抽样和模拟来近似表达似然函数，从而实现颤振导数的准确识别和不确定性量化。同时，还研究了颤振导数不确定性在颤振分析中的传播情况。采用子集模拟技术与近似贝叶斯方法相结合，以提高参数后验样本的抽样效率。该方法不仅能够获得颤振导数和颤振临界风速的最优估计，还能获得其后验概率分布。通过理想平板数值模拟和实桥主梁断面风洞试验，验证了该方法的有效性，并将其与传统最小二乘法进行了比较。研究结果显示:该方法得到的颤振导数最优估计与最小二乘法结果非常接近；在低风速下，所有导数的不确定性都较小，而在中高风速情况下，大多数导数都具有较大的不确定性，尤其是接近颤振临界风速时，所有导数的不确定性均较大；颤振导数的不确定性会在颤振分析中传播，导致颤振临界风速也存在较大的不确定性。所提出的近似贝叶斯方法能够准确识别颤振导数，并量化其不确定性，从而实现桥梁颤振性能的概率性评价；为桥梁颤振分析提供了新的思路，为确保桥梁的抗风安全提供了有力支持。
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  桥面风场时程重构的机器学习方法（双语出版）

  战庆亮, 刘鑫, 张冠华, 白春锦, 葛耀君

  中国公路学报. 2023, 36(8): 22-31. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.003

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  获得桥面的高分辨率时变流场对研究桥梁风致问题尤为关键，然而受传感器布设与测量方法等因素制约，难以通过试验直接测得高空间分辨率的流场数据。机器学习是流场表征的有效手段，但是数据驱动的训练方法在已知样本较少时难以获得准确的模型。针对此问题，引入流场时程的人工神经网络方法，使用流体控制方程辅助模型训练，通过增加未知测点处的方程约束提高模型的精度，得到了考虑物理约束的桥面风场时程的机器学习重构模型。以低雷诺数桥面绕流为例，实现了基于稀疏已知测点时程数据的模型训练，得到了较好的效果。结果表明：通过引入未知测点处的控制方程约束，可在较少已知时程数据的情况下，获得更准确的桥面风场重构模型，为人工智能方法在风场实测时程数据中的应用提供了基础。
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  神经网络驱动的桥梁主动气动翼板颤振智能控制优化

  王子龙, 赵林, 崔巍, 方根深, 李珂, 葛耀君

  中国公路学报. 2023, 36(8): 32-41. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.004

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  通过风洞试验和数值模拟获得主动气动翼板优化控制参数需要庞大的试验和计算成本，并且难以得到最优的翼板控制参数。基于流线箱梁主动气动翼板颤振控制的风洞试验数据，以翼板与主梁扭转运动相位差为输入，颤振临界风速变化比例为输出建立BP人工神经网络模型，对神经网络进行训练得到了主动气动翼板颤振临界风速预测关系。结果表明：预测输出值和实际值之间误差为5%左右，相关系数为0.965；使用训练得到的人工神经网络模型以1°增量对0°~360°范围内的气动翼板相位差进行遍历计算，得到了两侧翼板相位差对主梁-翼板系统颤振性能的影响规律，当迎风侧翼板相位差位于180°~360°内时系统颤振性能得以提高，最优参数组合为迎风翼板相位差231°，背风侧翼板相位差63°；利用获得的最优气动翼板相位差参数组合，建立了主梁-翼板系统流固耦合模型，对试验和神经网络模型的最优参数的颤振控制效果进行验证，证明了神经网络对颤振控制预测的准确性。提出的通过数据量较少的试验数据训练构建人工神经网络模型，构建预测主梁-翼板系统颤振性能的理论框架，显著改善了颤振控制效果，实现了高精度主动气动翼板颤振的优化控制。
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  基于实测数据驱动下优化参数的移动下击暴流数值模拟

  冯宇, 郝键铭, 辛凌风, 李加武

  中国公路学报. 2023, 36(8): 42-55. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.005

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  为实现下击暴流风场高精度数值模拟，基于冲击射流模型开展稳态下击暴流数值模拟，引入网格滑移技术实现下沉气流移动效应的模拟，研究下击暴流移动过程中的风场演变规律；提出以实测数据为目标的下击暴流模拟参数优化方法，将目标风速时程抽象为若干特征点，通过模拟特征点与目标值的误差建立目标函数；将代理模型引入下击暴流模拟参数优化的过程以提高计算效率，并通过数值模型计算设计样本点响应来训练代理模型；通过5组测试算例验证Kriging模型的代理精度和参数优化方法的可行性，采用所提出的优化方法以安德鲁斯空军基地(AAFB)所监测的下击暴流风场为目标进行模拟参数优化，并基于此参数进行数值模拟。研究结果表明：下沉气流喷口速度U_j、喷口移动速度U_T和环境风速U_b的相对值是影响下击暴流平均风速时程时变特征的关键因素；在参数优化过程中引入代理模型替代数值模型参与优化迭代，极大地提高了参数优化的效率；基于最优参数进行数值模拟，显著提高了下击暴流数值模拟的精度。
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  基于长短期记忆网络的桥梁非定常气动力预测

  刘庆宽, 刘士杰, 张珍, 周雪, 靖洪淼

  中国公路学报. 2023, 36(8): 56-65. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.006

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  气动力是影响桥梁结构稳定性和安全性的关键因素之一，其演化规律受其自身非定常特性和计算机精度的影响，很难实现长时间预测。准确预测桥梁结构的气动力特性对结构设计和振动控制具有重要意义。风洞试验和数值模拟是目前气动力研究中应用最广泛的方法，但风洞试验成本高，且难以模拟复杂风场条件，数值模拟对计算资源又具有强依赖性。因此，为了实现计算量和计算精度的平衡，利用长短期记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络开发了一种不同风攻角桥梁非定常气动力时序预测模型。该模型以不同风攻角下0~n时刻的气动力系数为输入，以n+1时刻的气动力系数为输出。首先，基于开源Tensorflow库构建LSTM网络框架；其次，基于3°、4°和5°三个风攻角的桥梁主梁非定常气动力数值模拟结果构建训练集和测试集，并进行模型训练；最后，利用训练好的模型基于风攻角分布进行内插和外推预测。在内插预测时，基于风攻角为3°和5°时的气动力系数构建数据集对模型进行内插训练，对风攻角为4°时的气动力系数进行预测。在外推预测时，基于风攻角为3°和4°时的气动力系数构建数据集对模型进行外推训练，对风攻角为5°时的气动力系数进行预测。结果表明：LSTM预测结果与数值模拟结果随时间变化的轨迹、振幅和周期基本一致，验证了所构建模型的预测能力。为了进一步验证模型的泛化性，使用已经训练好的LSTM外推预测模型对风攻角为0°和-3°时的气动力系数进行预测，结果显示该模型可以较好地预测原始结果。因此，该算法在桥梁结构非定常气动力预测中具有应用潜力，可为工程应用提供技术支持。
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  深度强化学习驱动下桥梁主动吸气流动控制

  邓晓龙, 胡钢, 陈文礼, 欧进萍

  中国公路学报. 2023, 36(8): 66-75. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.007

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  为了改善桥梁在风场中的气动性能，提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)算法驱动的主动吸气流动控制方法，DRL算法吸气控制策略能够根据风场环境进行柔性调整。根据桥梁尾缘旋涡脱落位置，吸气槽设置于相对来流方向的桥梁尾缘底板转角处。通过DRL与计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)耦合平台DRLinFluids，进行了二维风场环境下主动吸气控制研究。结果表明：①DRL算法吸气控制下，桥梁脉动升力、脉动阻力、脉动弯矩分别较无控制情况下减少了99.2%、92.9%、98.5%，同时桥梁时均阻力与弯矩分别下降21.3%与98.3%；②DRL算法吸气控制下，桥梁尾流的旋涡脱落被抑制，尾流涡由周期性交替脱落的旋涡变成稳定的长尾状尾流，延后了旋涡脱落位置；③DRL算法吸气策略由前期大振幅波动逐渐过渡至小振幅波动。此外，高能耗的大振幅吸气时间与改善流场的耗时吻合。流场进入稳定阶段后，策略转变为小振幅低能耗吸气状态。
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  基于WOA-GRNN代理模型的Π形截面梁风嘴气动外形优化

  刘汉云, 陈柏翔, 韩艳, 胡朋, 蔡春声, 王力东

  中国公路学报. 2023, 36(8): 76-86. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.008

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  Π形截面大跨度桥梁极易发生涡激振动，工程中常通过增设风嘴进行抑振，然而风嘴参数选择及抑振效果高度依赖经验或枚举试算，效率低下。为此，基于WOA-GRNN代理模型对Π形截面梁在多参数设计空间内的气动外形优化问题进行了研究。首先，选取风嘴长度、纵深和风攻角，构成多参数设计空间；其次，采用最优拉丁超立方抽样和Sculptor^®网格变形驱动技术获取设计空间初始代表点集及其高质量计算网格，通过CFD数值模拟获得训练数据池；然后，建立风嘴设计参数和桥梁涡振响应的WOA-GRNN代理模型，通过数据池训练模型；接着，以某典型Π形截面大跨桥梁为工程背景，利用训练后WOA-GRNN代理模型预测多参数设计空间内的桥梁涡振响应面，通过自适应差分进化算法全域寻优，获得了最优设计参数及涡振响应值；最后，通过风洞试验结果对比验证了所提方法的正确性。研究结果表明：WOA-GRNN代理模型可显著提高桥梁气动外形优化效率；对案例Π形截面梁，最优风嘴气动外形#1的竖弯涡振响应相较于原型断面降低99%，抑振效果极佳。研究成果可为今后同类型Π形截面梁的涡振控制、气动外形优化以及相关研究提供重要参考。
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  雷暴风作用下大跨度桥梁抖振响应智能预测研究（双语出版）

  陶天友, 邓鹏, 王浩, 石棚

  中国公路学报. 2023, 36(8): 87-95. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.009

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  面向特异风环境桥梁风振实时推演，开展了雷暴风作用下大跨度桥梁抖振响应智能预测研究。以苏通大桥实测数据为基础，分析了风场参数与主梁抖振响应之间的相关性，确定了桥梁雷暴风效应的主要关联参数。基于前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等典型神经网络模型，以主要风场关联参数及历史抖振响应作为输入，开展了桥梁抖振响应预测网络架构与模型训练，并对比分析了4种模型的预测效果。研究结果表明：雷暴风作用下大跨度桥梁的抖振响应主要与平均风速、平均风向、脉动风速均方差、紊流积分尺度等风场参数密切相关；待预测的桥梁抖振响应与历史风场及桥梁状态参数有关，需考虑二者的记忆效应；FNN与CNN未能较好地表征该记忆效应，故预测结果与实测值仅趋势相近，预测误差相对较大；GRU与LSTM的预测效果总体较好，GRU在雷暴风风速较大时的预测效果最优；LSTM在高风速下的预测效果略低于GRU，但在风速较低时的抖振预测精度最高，即具有更强的泛化能力。研究结果可为雷暴风易发区大跨度桥梁的安全运维提供借鉴与参考。
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  基于TL-Conv LSTM-AM组合模型的薄平板抖振响应预测

  胡朋, 丁艳, 韩艳, 张非, 程渭

  中国公路学报. 2023, 36(8): 96-111. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.010

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  针对大跨度桥梁等工程结构在紊流场作用下的抖振响应预测问题，以薄平板为例，将数值模拟的薄平板抖振响应时程结果作为训练与测试数据，选用风场时程数据作为输入，并将薄平板的横向位移、竖向位移以及扭转角响应时程数据作为输出，分别采用带外部输入的非线性自回归(NARX)、长短期记忆(LSTM)、卷积长短期记忆(Conv LSTM)、注意力机制长短期记忆(LSTM-AM)神经网络模型预测薄平板的抖振响应。进一步地，将迁移学习(TL)方法与上述神经网络模型相结合，提出基于Davenport准定常抖振理论获取大量源任务数据的方法。通过筛选出的可用源任务数据，训练上述神经网络模型并经共享权重、微调参数后完成对薄平板目标任务数据的预测，并最终构建了TL-Conv LSTM-AM组合模型来预测薄平板抖振响应的思路。研究结果表明：在薄平板抖振响应预测中，LSTM模型的预测精度要高于NARX模型；引入卷积计算和注意力机制均有利于时序数据的预测，因此Conv LSTM和LSTM-AM模型的抖振响应预测精度相比单一的LSTM模型的预测精度要高；当上述神经网络模型结合迁移学习方法后能有效提升抖振响应的预测精度，但在局部区域仍有一定偏差；提出的TL-Conv LSTM-AM组合模型在高紊流情况下3个方向的抖振响应预测精度R²均超过了0.99，低紊流情况下预测精度R²也超过了0.98，其中扭转角的预测精度R²也接近于0.99。因此，所提出的TL-Conv LSTM-AM组合模型在薄平板抖振响应预测中的精度较高，具有较强的泛化性。研究成果可为大跨度桥梁等工程结构的抖振响应时程预测提供新的思路。
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  分离式三箱梁空气动力学特性风洞试验

  高东来, 孟昊, 陈文礼, 李惠

  中国公路学报. 2023, 36(8): 112-120. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.011

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  分离式三箱梁因其优异的颤振稳定性，且对极端风环境的适应能力强，在超大跨度桥梁的设计和建设中逐渐被广泛应用。然而，因为双间隙的存在，分离式三箱梁极易发生涡激振动。桥梁涡激振动的起源与其所受的气动力及其绕流密不可分。为了揭示分离式三箱梁涡激振动的诱因，同时为工程设计和应用实践提供理论指导，以中国某座正在筹建的大跨度桥梁分离式三箱梁为研究对象，进行了精密化的风洞试验研究。通过试验对比了3种断面的表面压力特性，研究三者表面压力分布特征及频率特征。其频率分析结果表明：曲线腹板型式的箱梁具备“双频”现象，易导致涡振区的增大。其后，为揭示双频现象的诱因，进行了流场可视化烟线试验，试验结果表明：近尾流区没有发现剪切层的相互作用以及交替脱落的旋涡，单侧剪切层的分离和再附诱发了分离式三箱梁的气动不稳定性；线性腹板的断面间隙流场更为紊乱，尤其是下游间隙流场。还采用节段模型风洞试验对成桥状态下分离式三箱梁的压力分布特性及绕流场特征进行了初步研究。研究结果表明：与线性腹板的断面相比，曲线型腹板能够有效降低分离式三箱梁在成桥状态下的升阻力系数；剪切层的分离和再附依然是诱发分离式三箱梁气动不稳定性的主要原因。
路面工程
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  沥青路面材料的颗粒物质视域：理论、方法与进展

  裴建中, 樊泽鹏, 薛斌, 王鹏志, 辛寄语

  中国公路学报. 2023, 36(8): 121-136. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.012

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  沥青混合料是一种集料颗粒占体积主导并同时表现出明显时温依赖性的颗粒路面材料，从颗粒物质角度认识和理解沥青混合料，是接近和阐释沥青混合料物质属性和行为特性的根本基础。该文旨在基于非晶物质及其玻璃化转变、Jamming转变模型和颗粒物质理论，揭示沥青路面材料的颗粒物质属性。介绍了颗粒路面材料的概念和内涵，阐释了沥青混合料的颗粒物质属性，综述了颗粒路面材料的研究进展，凝练了颗粒路面材料的四大基本特征(几何特征、堆积特征、界面特征和流变特征)，并讨论了颗粒路面材料的未来发展方向。结果表明：可以尝试从非晶物质的角度研究沥青在沥青混合料中的行为特性及其对整个系统发挥的作用；对非晶物质的研究宜从多尺度展开并能将不同尺度间关联起来。进一步研究中，还需从时间和空间2个维度剖析沥青混合料Jamming过程中细观结构演化规律，理解沥青混合料流变学行为；从颗粒和尺度的角度，阐释沥青混合料的稳定堆积条件和高效堆积方法，揭示不同工况下沥青混合料Jamming的触变机制；研究不同温度、填充密度和受力模式等条件下沥青混合料的流变过程，建立涵盖实际道路使用条件范围的沥青混合料Jamming相图。
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  沥青路面新型光学遮蔽涂层光学与降温性能研究

  司伟, 殷一珂, 顾秋泰, 许银生, 郑俊星, 马骉, 刘文利, 姜宝强

  中国公路学报. 2023, 36(8): 137-151. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.013

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  为降低沥青路面夏季高温、缓解城市热岛效应，以铯钨青铜纳米颗粒(Cs_0.3WO₃)为功能材料制备环氧树脂基沥青路面光学遮蔽降温涂层，对制得涂层的光学性能、降温性能与降温机理进行了系统研究。首先进行Cs_0.3WO₃纳米颗粒表面改性、工艺流程优化，以制备分散性较高的光学遮蔽涂层，对比分析了优化前后Cs_0.3WO₃颗粒自身及其在涂层中的分散性；其次，测试不同Cs_0.3WO₃含量涂层的光学性能(反射率R、透射率T)与降温性能(试验全程最大降温值C_max、平均降温值C_m)，研究了涂层光学性能与降温性能的变化规律，以此为基础分析得到影响涂层降温性能的重要光学指标，并建立其与降温性能的相关性，明确降温机理；再次，提出量化表征涂层遮蔽性能更合适、更简单的指标——遮蔽率(S)，并研究涂层降温性能随该指标的变化规律；最后，通过室内试验对涂层与路表的黏附性能、抗滑性能与耐磨耗性能进行测试。研究结果表明：Cs_0.3WO₃表面改性、工艺流程优化可以有效降低钨青铜纳米颗粒团聚体的数量与体积，提高钨青铜纳米颗粒在涂层中的分散性；涂层的透射率T、反射率R随Cs_0.3WO₃含量增加逐渐降低，试验全程C_max与C_m随涂层中Cs_0.3WO₃含量增加整体呈上升趋势；涂层透射率T是影响涂层降温效果的重要指标，与C_max、C_m线性负相关；基于涂层光学特征提出的遮蔽率比透射率更适合作为涂层的关键光学性能指标，遮蔽率随Cs_0.3WO₃含量增加逐渐增加，且与C_max、C_m等降温指标线性正相关；8号涂层与沥青混凝土表面48 h黏结强度可达0.999 MPa，0.8 kg·m^-2的涂料用量使路表摆值(BPN)从72降低到54，涂层的磨耗寿命约10万次，满足涂层路用性能要求。
路基工程
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  岛礁吹填珊瑚砂不排水单调和循环剪切特性试验

  李能, 吴杨, 周福霖, 谭平

  中国公路学报. 2023, 36(8): 152-161. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.014

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  南海岛礁工程设施在长期服役过程中可能面临地震和强烈波浪侵袭的风险，了解珊瑚砂的动力特性对于评价岛礁设施在地震作用下的稳定性至关重要。通过对南海某岛礁饱和珊瑚砂开展不排水单调和循环剪切试验，研究了密度和有效围压对珊瑚砂单调剪切应力-应变关系和有效应力路径的影响，揭示了密度、有效围压以及循环应力比对珊瑚砂抗液化强度、动孔隙水压上升和轴向变形的发展规律。试验结果表明：中密和密实珊瑚砂不排水单调剪切试验在50~400 kPa围压范围内都表现出应变硬化现象;珊瑚砂抗液化强度曲线伴随相对密度的增加而提升，伴随有效围压的增大而降低;相同试验条件下，循环荷载作用下珊瑚砂试样的颗粒破碎量小于单调加载。基于多组不同工况下不排水单调和循环三轴试验结果，建立了珊瑚砂不排水相变点正规化静力抗剪强度和液化抵抗强度的关联表达式，该关联表达式的建立对于珊瑚砂抗液化强度的预测有较好的参考作用。
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  CFB灰-钢渣微粉多源固废协同注浆材料特性研究

  肖杰, 刘财壮, 何建刚

  中国公路学报. 2023, 36(8): 162-171. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.015

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  为促进道路工程绿色发展，提高工业固废资源化利用率，采用循环流化床锅炉脱硫粉煤灰(CFB灰)、钢渣微粉(SSS粉)、脱硫石膏3种工业固废制备CFB灰-钢渣微粉多源固废协同注浆材料。通过室内试验，系统研究了原材料配比与水固比对注浆材料工作与力学性能的影响，并开展XRD和SEM试验，分析其水化作用机理。研究结果表明：水固比相同时，随CFB灰掺量的增加，浆液流动度与结石率增大，密度、析水率和结石体单轴抗压强度减小；CFB灰掺量相同时，随水固比增大，浆液析水率增加，流动度、密度、结石率及结石体单轴抗压强度减小；浆液流动度与结石体单轴抗压强度受水固比、CFB灰掺量影响显著，而浆液密度、析水率与结石率变化范围不大；析水率最高为4.2%、结石率最低为95.8%，28 d抗压强度最大达1.46 MPa。综合考虑各工作与力学性能，建议CFB灰掺量、SSS粉掺量及水固比的范围宜分别为35%~55%、30%~55%、1∶1.3~1∶1.5。CFB灰、SSS粉与脱硫石膏在浆液水化反应过程中可以起互补作用；SSS粉中C₂S、C₃S快速水化提供Ca²⁺与OH^-，在脱硫石膏的激发作用下，CFB灰中的活性氧化硅、活性氧化铝与SSS粉中的Ca²⁺发生反应(火山灰效应)，生成水化C—S—H凝胶与AFt，填充孔隙，结构更致密，力学性能提高。研究成果可为公路路基下伏采空区的处治提供绿色低成本的注浆材料，形成了一种研究CFB灰等工业固废资源化利用的新思路。
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  含水率和法向循环荷载对残积土剪切特性的影响

  刘飞禹, 梁崇旭, 王军, 刘洪波

  中国公路学报. 2023, 36(8): 172-180. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.016

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  为了研究花岗岩残积土的静、动力剪切特性，利用大型直剪仪进行了一系列法向恒荷载和法向循环荷载作用下的直剪试验，采用了不同的含水率(13%、17%、21%、25%)、振幅(5、10、20、30 kPa)、法向加载频率(0.5、1、2 Hz)和初始法向应力(50、75、100 kPa)，研究了残积土的剪应力、体积变形、强度参数和微观结构的变化规律。试验结果表明：在单调直剪和法向循环荷载作用下的直剪试验中，随着含水率的升高，土体由剪切软化变为剪切硬化，黏聚力先增大后减小，内摩擦角逐渐减小；在法向循环荷载作用下的直剪试验中，土体上、下剪切强度均随着含水率的升高先增大后减小，当含水率为17%时达到最大。相比于单调直剪试验，法向循环应力削弱了土体剪切强度，且含水率越低，强度比越小，法向循环应力对土体强度的不利影响越大；剪应力和法向位移随法向应力发生周期性波动，且剪应力和法向应力间存在相位差；土体剪切强度和法向位移随着振幅的增加先增大后减小，且振幅越大，剪应力幅值越大；法向加载频率越高，土体剪切强度越小，体积剪缩量越大。
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  胶结剂对花岗岩残积土微生物固化特性的影响规律（双语出版）

  张永杰, 刘涛, 黄万东, 曹俊, 黄金鑫, 欧阳健

  中国公路学报. 2023, 36(8): 181-189. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.017

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  为系统分析胶结剂对花岗岩残积土微生物固化特性的影响规律，分别考虑氯化钙、氯化镁与乙酸钙等3种胶结剂以及4种固化次数，进行微生物固化花岗岩残积土的室内试验，对不同工况的固化试样分别开展无侧限抗压强度(UCS)、碳酸盐生成率、崩解、X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)试验，以此分析胶结剂与固化次数对花岗岩残积土力学特性的影响规律及其固化机理。研究结果表明：试验采用的3种胶结剂下，花岗岩残积土的固化效果均随固化次数的增加而提升，固化次数相同时，氯化钙、氯化镁、乙酸钙3种胶结剂对花岗岩残积土的固化效果依次减弱；固化最佳工况为氯化钙固化14次试样，无侧限抗压强度达到1 045 kPa，崩解系数降至9%；固化次数较少时固化试样存在明显的不均匀性，其随固化次数的增加而得到改善，但其改善效果随固化次数增加而减弱；不同胶结剂反应产生的碳酸盐沉淀晶体形态不同，其主要附着在土体颗粒表面和颗粒之间，所起胶结作用是改善花岗岩残积土固化试样宏观物理力学特性的根本原因。
隧道工程
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  寒冷地区隧道传热特征及温度场演化规律现场试验

  陈建勋, 赵鹏宇, 罗彦斌, 陈丽俊, 王传武, 荀文杰, 董体健

  中国公路学报. 2023, 36(8): 190-203. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.018

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  针对目前寒冷地区隧道温度场演化规律不清，首先进行年周期性的隧道传热特征分析，然后依托野鸡山隧道，开展洞外气象、埋深、围岩初始温度、材料热物性等因素影响下，隧道气温沿纵向长度以及衬砌结构和围岩温度场沿径向深度变化规律的现场试验研究，以揭示隧道温度场演化规律。研究结果表明：野鸡山隧道主要受风墙压差影响，洞内形成由进口至出口的主导风流；随距进口距离增加，冬季洞内气温逐渐升高，年平均温度也总体上升，其沿纵向长度变化规律受隧道埋深沿纵向分布影响较大，呈与埋深相似的指数函数变化规律，年温度振幅呈指数函数降低；受空气年平均温度和围岩初始温度影响，年平均温度沿径向深度呈对数函数升高，趋近于围岩初始温度；随着径向深度增加，气温波动影响减弱，年温度振幅呈指数函数衰减，至一定深度处，如野鸡山隧道在径向14~16 m深度处，年温度振幅下降至0.05 ℃以下，达到围岩温度影响边界；衬砌结构或围岩导热系数越小、围岩温度影响深度越小，年平均温度沿径向深度上升越快，导温系数越小，年温度振幅衰减越快、围岩温度影响深度越小，从而影响隧道沿径向深度温度场变化规律以及围岩最大冻结深度的大小；可见寒冷地区隧道冻害防治设计应综合考虑隧道洞外气象、走向、埋深、围岩初始温度以及衬砌结构和围岩热物性。
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  盾构隧道结构韧性设计方法研究

  肖明清, 封坤

  中国公路学报. 2023, 36(8): 204-213. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.019

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  盾构隧道主体结构通常采用装配式管片衬砌，在面临灾害作用时其力学行为复杂，易受灾害影响且修复困难，亟需进行韧性设计以提升其应灾能力。鉴于此，针对盾构隧道结构特征和灾害特点，提出了盾构隧道结构韧性设计的理念，综合考虑盾构隧道结构韧性设防类别、工作状态、灾害损失、经济损失和修复难易程度等因素，提出了盾构隧道结构韧性设计的设防目标，明确了其韧性极限状态；在此基础上，从结构冗余性、鲁棒性、可恢复性、经济性4个方面建立了盾构隧道结构韧性设计指标体系，并考虑承载能力和正常使用极限状态，从“强度”、“变形”和“裂缝控制”3个角度细化了盾构隧道结构的冗余性、鲁棒性指标，提出了相应的控制方程，构建了韧性设计功能函数和基于可靠性的分项系数校准流程，建立了“设计+评价”的盾构隧道结构韧性设计方法，可为隧道结构韧性设计与相关研究提供重要参考。
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  泡沫-泥浆-聚合物组合改良粗粒土塑流性及渗透性特征研究

  王树英, 陈宇佳, 钟嘉政, 令凡琳

  中国公路学报. 2023, 36(8): 214-224. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.020

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  土压平衡盾构在富水粗粒土地层中掘进时易发生喷涌现象，仅采用泡沫改良往往无法满足渣土抗渗性要求，膨润土泥浆虽能增强泡沫堵水效果，且具有一定的稳泡作用，但在水压较高、颗粒较粗的条件下泥浆容易流失，需引入高分子聚合物进行组合改良。针对泡沫-膨润土泥浆-聚丙烯酰胺(PAM)组合改良砾砂，开展坍落度试验与渗透试验。试验结果表明：黏性较小的泡沫与膨润土泥浆难以稳定赋存在砾砂的较大孔隙中，改良土呈散粒状且易析浆、析泡沫；加入高分子聚合物能将土颗粒聚团并减小土体内摩擦角，从而提高改良土塑性及流动性，避免析浆、析泡沫。高分子聚合物含量较低时膨润土泥浆与泡沫在渗流过程中容易流失，改良土渗透系数将在短时间内突破10^-4 m·s^-1，不满足盾构掘进过程中渣土渗透系数小于10^-5 m·s^-1的持续时间要大于90 min的抗渗要求；增加高分子聚合物含量能延长渗透系数初始稳定期并显著减小渗流末期渗透系数，改良土渗透系数能长期稳定在10^-5 m·s^-1以下，且高分子聚合物含量越高，渗透系数降低效果越明显。合适塑流性的组合改良土不一定具有合适的渗透性，建议盾构在富水粗粒土地层中掘进时综合评价渣土塑流性和渗透性。最后，结合光学显微镜观察试验，探究泡沫-泥浆-聚合物组合改良机理。研究可知单用泡沫或泡沫与膨润土泥浆无法有效改良试验土，高分子聚合物能增大膨润土泥浆黏度，使改良剂有效填充于土体孔隙中，且能通过减缓泡沫排液、粗化、聚并等效应来增强泡沫稳定性，改善土体塑流性与抗渗性。
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  高应力软岩隧道破裂碎胀米级大变形机理研究（双语出版）

  邓鹏海, 刘泉声

  中国公路学报. 2023, 36(8): 225-239. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.021

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  深埋高应力软弱围岩频繁遭遇米级剧烈大变形灾害，但却面临其大变形灾变机理和过程认识不清等问题。采用有限元-离散元耦合数值模拟方法(FDEM)研究了高应力软弱围岩的破裂碎胀大变形过程，并研究了地应力量值、侧压系数和隧道断面形状对大变形灾变机制的影响。结果表明：①高应力软岩隧道大变形灾变力学机理为隧道开挖卸荷导致围岩产生破裂块体的碎胀性变形；②围岩大变形过程中的裂隙扩展过程、应力场和位移场结果表明，在静水压力状态下，围岩主要产生共轭剪切破坏，破裂的块体沿着主剪切带发生滑移并伴随着剪胀现象和翻转运动，使得块体间产生大量空隙，这些碎裂块体向隧道空间移动造成了隧道断面的急剧缩小，以致发生米级剧烈大变形灾害；③随着地应力量值的增加，围岩破裂程度和隧道表面最大位移迅速增大，后者呈现明显的非线性特征，而损伤破裂区半径增长较为平缓，当垂直地应力高达约58 MPa时，剧烈位移区内的岩体难以形成主剪切裂隙带，极为破碎的岩块呈整体向隧道内挤压态势，并产生大量空隙，造成隧道断面面积的急剧缩小；④在静水压力状态下，正方形隧道只对裂隙起裂、剧烈位移区形状和该区域内岩体位移模式产生影响，而在剧烈位移区范围外，围岩趋近于圆形隧道时的破裂机制。
交通工程
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  快速路汇入区瓶颈交通流早发性失效研究(第1部分)：建模仿真

  叶颖俊, 孙剑

  中国公路学报. 2023, 36(8): 240-256. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.022

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  快速路汇入区是典型的常发性瓶颈，其交通流失效严重制约系统通行效率，影响交通安全。现有研究实证发现，大量汇入瓶颈存在早发性失效现象，这进一步加剧了瓶颈制约作用，而目前尚未有理论方法对这一独特现象进行建模仿真与致因分析。为探究瓶颈交通流早发性失效致因，系统分析了瓶颈驾驶行为新特征，并对其进行深度建模与仿真；进一步地，基于大量仿真试验，利用因果推断理论，探究早发性失效机理。作为系列研究的第一部分，重点探讨瓶颈交通流高精度建模仿真问题。基于上海延安高架虹许路汇入区轨迹数据，在对比分析现有汇入区建模仿真研究的基础上，突破传统驾驶行为建模单向交互、单次决策、单维博弈的确定性行为分析范畴，发现并定义了3类新的汇入行为：主动-回应汇入、并行式汇入、延迟汇入。根据对新行为决策过程的解耦，对汇入的动机生成、间隙选择、换道执行等各阶段均提出了全新的建模方法。进一步地，针对传统汇入仿真框架中各个阶段采用串行序贯决策的方式，忽略了驾驶人和环境状态的时变性，提出了多阶段时序决策的汇入仿真框架，并整合新汇入行为模型，形成了瓶颈交通流汇入仿真新框架。最后，基于该框架构建了汇入区瓶颈交通流仿真原型系统。该仿真原型系统能够高精度再现各类汇入行为特征，相比于传统汇入仿真框架和VISSIM都具有显著优势。仿真结果显示，在汇入间距/位置/速度等汇入区交通流关键参数分布上与实证数据无统计学显著差异，并能准确复现瓶颈早发性失效现象及速度时空演化特征。该高可信仿真系统的构建，为早发性失效的致因分析及管控优化提供了有力支撑。
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  考虑高速公路主线收费通道引导信息面向对象的驾驶人换道行为研究

  向往, 王超伦, 于安康, 龙科军, 郝威, 邢璐

  中国公路学报. 2023, 36(8): 257-270. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.023

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  交通运输部的电子收费(ETC)推广行动大大提升了高速公路ETC车辆比例，高速主线出口ETC收费通道数量也超过了人工收费通道(MTC)数量，ETC通道靠左设置的规则让MTC车辆需要提前换道进入收费广场才不会与ETC车辆产生冲突。为了验证以ETC车辆为引导对象和以MTC车辆为引导对象对驾驶人换道行为的影响，设计了3种高速公路主线收费通道引导信息方案：现状引导方案(OR)、部分MTC引导标志方案(PMS)和完整MTC引导标志方案(CMS)。试验分2个阶段，第1阶段验证在无交通流下，引导方案对于驾驶行为的影响，并评价得出效益最优的方案；第2阶段在选取现状和效益最优方案基础上，添加高流量及低流量的交通环境，验证优化后引导方案的可行性。2个阶段均利用广义估计方程分析不同引导方案下的换道行为特征，第1阶段构建熵权TOPSIS模型综合评价不同方案，并得出最优的引导方案用以第2阶段分析。结果表明：完整MTC引导方案(CMS)最符合ETC车辆高比例的现状，可以明显缩短MTC车辆换道响应时间，换道过程更加平稳、安全，从而避免MTC车辆在收费广场内与主线ETC车辆发生冲突，提高道路的通行能力。部分MTC引导方案的双重互斥信息给驾驶人造成了负面干扰，其对驾驶人提前换道的功效甚至不如现状引导方案。研究结果对高速公路设计者及相关部门优化当前引导系统，提高收费站的交通安全及效率具有一定意义。
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  右转车道对非机动化交通参与者非法过街行为的影响

  陈文强, 勾小梅, 汪勇杰, 王涛, 王雪梅, 王娇龙

  中国公路学报. 2023, 36(8): 271-279. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.024

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  右转车道作为重要的交通基础设施，对提高右转车流效率具有重要作用，但其空间布局会影响行人与骑行者的非法过街行为。以2种类型右转车道为研究对象，利用无人机和OSMO同时拍摄的方式获取了6个右转车道区域2 890名非机动化交通参与者的过街轨迹和个人特征数据，利用巢式Logit模型分析右转车道类型、交通环境及个体属性等因素对非机动化交通参与者过街行为的影响，并对内在影响机制进行分析。结果表明：相对于分车绿带左侧的右转车道，位于右侧的右转车道区域行人与骑行者的非法过街行为更少，当右转车道位于分车绿带左侧时，参与者倾向在划定的等待区外等待(非安全等待比例55.2%,安全等待比例44.8%)；当右转车道位于分车绿带右侧时，参与者更多集中在划定等待区等待(非安全等待比例30.6%,安全等待比例69.4%)；而且，分车绿带右侧的右转车道上过街群体的正常通行比例更高，闯红灯比例降低。主要原因是分车绿带右侧的右转车道车流距离过街群体更近，行人和骑行者感知到更多危险，阻止其做出非法过街行为。交通环境、人口统计特征和行为状态也会影响行人与骑行者的过街行为，结果佐证了前期相关研究结论。该研究为右转车道规划及优化、交通管理政策的制定提供了方向参考。
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  基于多特征融合的隧道场景车辆再识别

  梁华刚, 黄伟浩, 薄颖, 徐波帅, 王一帆

  中国公路学报. 2023, 36(8): 280-291. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.025

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  为解决隧道内交通监控视频的低分辨率以及光照不均匀导致的再识别准确率偏低的问题，提出了一种基于多特征融合的车辆再识别方法，通过充分利用车辆的各种有效特征信息提升车辆再识别精确度。首先，将卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)嵌入到YOLOv5模型的骨干网络卷积层，同时采用CIoU损失和DIoU-NMS方案，提高车型检测准确率；其次，使用改进DeepSORT的表观特征提取网络和ResNet网络，分别获取深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Networks, DCNN)特征和车型ID特征；再次，将车型特征、DCNN特征及车辆ID特征使用加和表示层进行融合，形成可鉴别身份特征，以提高车辆再识别精度；最后，基于Softmax交叉熵损失和三元组损失设计指标函数并进行学习，对学习结果进行重排序以进一步提高模型的精度，并将算法在公开数据集VeRi776、VehicleID和自建数据集Tunnel_Veh4C进行训练验证。结果表明：与现有方法相比，提出的Rank-1、Rank-5和Rank-10识别准确率以及平均精度均值(Mean Average Precision, mAP)在上述数据集上都有了不同程度的提升，其中，mAP在Tunnel_Veh4C上提升了28.78%、20.68%、18.05%和11.99%，而Rank-1、Rank-5和Rank-10识别准确率达到了95.12%、98.48%和99.3%。此外，该方法在工程项目中进行了应用，同样取得了良好的效果。因此，该方法通过充分利用车辆各种的有效特征信息，能够有效提升车辆再识别精确度，对不同视角、光照的车辆表现出良好的再识别性能,并且在实际应用中具有较强的鲁棒性。
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  基于强化学习的灾后公路网修复决策研究

  郝新军, 毛新华, 谭晓燕, 王建伟

  中国公路学报. 2023, 36(8): 292-304. https://doi.org/10.19721/j.cnki.1001-7372.2023.08.026

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  为了加快恢复受灾地区的路网畅通，保障人员疏散、应急队伍调配和救灾物资运输等灾后救援工作的尽早展开，针对应急恢复阶段的灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题展开研究，并“允许安排多个维修队同时对一条受损路段进行修复”，以实现“柔性”修复调度，从而提升最优灾后公路网修复策略的实用性。采用灾后需求点的需求满足率表示路网连通度，并以路网连通度韧性作为灾后公路网修复策略的评价指标，使用Markov决策过程模拟灾后公路网多维修队的修复调度和路由的决策过程。然后，基于Q学习与Dijkstra算法设计出适合求解所提问题的改进强化学习算法，解决了灾后公路网多维修队的修复调度和路由问题，优化了灾后需求点和物资供应点之间的可达性；最后进行了案例分析。结果表明：所提出的方法能够实现维修队的修复调度和路由的整体性决策，可以得到全局韧性最优的灾后公路网修复策略，并验证了考虑“柔性”修复调度得到的最优修复策略具有更佳的修复效果，且更具有实用性。