山区公路高填方路基的稳定性受填料强度和水文地质条件的影响。2023年，某高速公路K83+400 m至K83+800 m段出现了严重病害，包括路基沉降、路面开裂、结构破坏、抗滑桩倾斜以及挡土板渗水。现场调研推测病害成因是填料密实度不足和地下水位显著上升所致。通过GNSS技术实时监测病害路段边坡变形，其变化趋势直接反映路基边坡的稳定状态。基于有限元极限分析开展如下数值模拟：利用板单元模拟抗滑桩，并按配筋图计算截面等效强度及刚度参数，被某经典边坡案例验证有效；指定边坡两侧水头高度，计算边坡的稳态渗流场，另外可用水压力恒为0的排水线模拟深层泄水孔；先后考虑抗滑桩加固、地下水渗流以及排水措施的影响，计算典型断面高填方边坡在5种不同工况下的稳定性。对比模拟结果与实际地下水位及滑移面，证实了该高填方路基失稳的致因为地下水渗流，也验证了相关病害处治措施的有效性。研究还发现边坡稳定性安全系数与抗滑桩桩前相对地下水位η呈负相关，当η大于0.4时，安全系数的下降趋势将加剧。研究结果可为山区公路的设计、施工、运营以及应急处理提供参考。
现行路基回弹模量测试方法未考虑上覆路面结构约束效应与真实车辆荷载特性的影响，导致测试的回弹模量难以反映路基实际承载能力，给公路建设带来众多不确定性。为此，提出了一种路基动静回弹模量原位测试方法，在以套环模拟路面结构层自重及约束效应的基础上，研究车辆荷载特性（荷载频率、荷载幅值）对路基结构模量的影响，并通过开展不同尺寸承载板与不同宽度套环下的路基动静回弹模量试验研究，寻找最佳承载板与套环加载组合，以优化动静回弹模量原位测试方法结构体系，为测试新建或改扩建路基在其实际服役期的刚度水平提供重要手段。试验结果表明：路基回弹模量与动载频率、动载幅值均成正相关，与承载板尺寸成负相关，对于Φ30 cm承载板在未装配套环时，动载频率从1 Hz增加到10 Hz，回弹模量测试值增加了119%；动载幅值从0.1 MPa增加到0.35 MPa，回弹模量测试值增加了38.7%。此外，相同尺寸承载板下，路基回弹模量测试值随着套环所模拟的上覆路面结构约束范围的增大先增大后趋于稳定，对于30 cm承载板，在套环宽度达到20 cm时趋于稳定，较未装配套环时模量提高了13%；对于20 cm承载板，在套环宽度达到30 cm时趋于稳定，较未装配套环时模量提高了35%；对于10 cm承载板，在套环宽度达到35 cm时趋于稳定，较未装配套环时模量提高了31%。同时，基于原位试验结果建立了不同尺寸承载板下路基回弹模量转换模型、相同承载板不同宽度套环测试下回弹模量转换模型及不同荷载频率测试下回弹模量转换模型，以实现各尺寸承载板与各宽度套环组合在不同频率动载下测试结果之间的相互转换，并通过实际工程现场试验验证了转换模型的准确性。
目前基于人工智能方法预测路基粉土的抗剪强度与其物理参数之间关系的研究相对较少，且现阶段粉土抗剪强度指标的预测模型多采用的是传统的机器学习算法，预测精度及效率尚未达到理想水平。搜集了不同地区粉土常用的10个物理参数及其抗剪强度指标构成数据库，并对该数据库进行iForest异常值检测和相关性分析等数据预处理工作。采用随机森林算法分析不同物理指标对粉土抗剪强度的影响程度，计算其重要性分数。提出了一种融合深度卷积神经网络与LSSVM算法的路基粉土抗剪强度指标预测模型，该模型结合深度学习的特征提取能力与支持向量机优越的泛化能力，弥补单一卷积神经网络的不足，提高了粉土抗剪强度指标预测的效率和精度。将该混合模型的预测效果与SVM、ELM、RBF、CNN、GA-BP等5个传统的机器学习模型进行对比，分析混合模型的鲁棒性和泛化能力。结果表明：对粉土抗剪强度影响较大的物理参数是法向应力、含水率和干密度，影响较小的物理参数是不均匀系数、曲率系数和比重。基于深度卷积神经网络与LSSVM混合算法建立的粉土抗剪强度指标预测模型，其预测内摩擦角和黏聚力的测试集R2可分别达到0.93、0.83，RMSE分别为2.62、12.73，与其他5个传统的机器学习算法对比表明：提出的混合算法较单一算法拥有更好的泛化能力及预测精度。
为充分利用千枚岩土和红黏土这2种不良土质，设计了红黏土掺和比分别为0、20%、40%、60%、80%、100%，水泥掺量分别为0、3%与5%，共18种组合改良方案，开展了水泥与红黏土复合改良千枚岩土频率为2 Hz的室内动三轴试验，分析了不同掺量水泥与红黏土对千枚岩改良土累积塑性应变、弹性应变与滞回特性的影响。试验结果表明：①红黏土-千枚岩土混合土在振动次数达到600~800后，最大总应变超过15%，达到破坏条件，而掺入水泥的复合改良土累积应变均小于1%。②水泥与红黏土对改良千枚岩土的变形特性有协同作用，水泥对累积塑性应变的改良效果优于红黏土，而红黏土对弹性应变的改良效果优于水泥。③改良千枚岩土的累积塑性应变和弹性应变均随红黏土掺和比的增加呈现先降低后增加的趋势，60%是红黏土最优掺和比；累积塑性应变在3%水泥掺量下降低显著，再增加水泥掺量应变变化不明显，弹性应变则呈现先慢后快的降低趋势。④滞回圈随红黏土掺和比的增加呈现先向应力轴倾斜再向应变轴倾斜，面积先减小后增大，在红黏土掺和比为60%时斜率最大，面积最小；滞回圈随水泥掺量的增加向应力轴方向靠近的速度先增后减。⑤红黏土掺和比40%~60%+水泥掺量3%~5%为最佳配比。
为弄清不同CBS结构覆盖膨胀土边坡的稳定性能，基于广西南宁地区2012~2021年的气候数据及膨胀土的基本性质，采用有限元软件GeoStudio建立大气-植被-土体相互作用模型，开展降雨-蒸发/蒸腾循环作用下，无、有植被（马尼拉草）的无覆盖层A（A1-A2）、2层CBS（细-粗型，B1-B2）及3层CBS（细-导排层-粗型，C1-C2）结构的渗流及边坡稳定性模拟；分析有、无植被的不同CBS结构覆盖膨胀土边坡的水分分布特征，重点探究不同CBS结构的保湿防渗效果及其边坡的稳定性，并修筑2层CBS（B2）结构覆盖膨胀土边坡实体工程进行了验证。结果表明：植被可降低边坡蒸发量，具有保水作用；与无植被相比，降雨时有植被的2、3层CBS结构中细粒土的储水量增加，干燥作用对内部膨胀土含水率的影响降低；3层CBS结构中砂层的导排作用明显，能显著减少突破CBS结构层而渗入膨胀土层的水分，保湿防渗效果比2层CBS结构的更佳；无或仅有植被覆盖的膨胀土边坡稳定性差；无植被的2、3层CBS结构覆盖膨胀土边坡的稳定性显著提高，有植被作用后稳定性能进一步增大，安全系数均在2.0以上；现场实体工程也验证了该技术的有效性。因此，种植马尼拉草的2、3层CBS结构覆盖膨胀土边坡稳定性能好，有良好的工程应用前景，可为治理膨胀土边坡提供借鉴与参考。
外套钢管夹层混凝土加固技术是一种利用组合结构性能优势的新型加固技术，用其对既有钢管混凝土（CFST）柱进行加固，可形成性能优异的新型钢-混凝土组合结构，快速、可控地提升既有CFST柱的受力性能。钢-混凝土界面黏结性能是保证该组合结构各组成部分协同工作的基础。对16根无初始应力的外套方钢管夹层混凝土加固CFST柱进行界面推出试验，研究了外套钢管与夹层混凝土界面To、原柱钢管与夹层混凝土界面Ti的黏结性能。研究发现：To、Ti界面试件的荷载-滑移曲线特征相似，根据曲线特征将其划分为胶结段、滑移段与摩擦段3个阶段，其中相对滑移从界面层的剪切变形过渡至界面的微动与滑动，损伤过程经历微裂缝产生与发展、微凸体挤压与断裂、混凝土磨损与沉积，化学胶结力、机械咬合力和滑动摩擦力依次发挥主要作用。研究结果表明：To界面黏结损伤发展更晚，耗能能力更强，咬合强度τw和摩擦强度τf更低；夹层混凝土自应力可以增大弹性黏结抗剪刚度Ks,e，加快Ti界面的黏结损伤发展，增强耗能能力，提高τf；夹层混凝土强度由C50提高至C60和C70，Ks,e提高23.6%和69.9%，黏结损伤发展加快，τw提高28.3%和27.8%，τf提高13.0%和22.6%；外套钢管壁厚由3.5 mm增大至4.5、5.5 mm，Ks,e提高10.8%和65.6%，耗能能力增强，τf提高34.5%和72.9%。在此基础上，提出了黏结滑移本构关系模型，且模型计算结果与试验结果吻合良好。
为了掌握混凝土梁桥在桥面近场爆炸荷载作用下的破坏特征及动力响应，并为混凝土桥梁抗爆设计提供理论依据，采用现场试验的方法，开展了混凝土梁桥实桥爆炸研究。试验根据铺装层是否完整、不同作用部位和不同炸药当量设计了4个爆炸工况，测试了梁体动应变、加速度以及试验前后的主梁裂缝等表观损伤，并进行了动态响应和破坏特征分析。结果表明：在近场爆炸作用下实桥桥面的破口形态与主梁截面局部的纵横向刚度分布密切相关，当纵横向刚度相近时桥面破口呈现圆形，当纵横向刚度差异显著时出现矩形破口；近场爆炸时桥面系受力会因药量不同而存在显著差异，小当量爆炸荷载作用下桥面系整体受力，而在大当量爆炸荷载作用下桥面被击穿，桥面系的传力作用失效；同等的总炸药当量条件下，单次爆炸加载对梁体的破坏程度要大于分次爆炸加载对于梁体的破坏；较严重的初始损伤对爆炸荷载作用下梁体的动力响应有显著影响，且梁体的动力响应与药量不成比例关系，而与距离的比例关系更明显。
受太阳辐射、气候变化、昼夜温差等环境因素影响，钢桁梁桥温度场十分复杂，可能会导致桥梁结构发生开裂、疲劳等损伤破坏。然而，大跨度钢桁梁桥在近十几年才得到蓬勃发展，目前关于钢桁梁温度梯度的研究仍处于探索阶段。因此，基于2座钢桁梁桥的温度场监测数据，利用测点温差描述温度梯度大小，深入研究了钢桁梁杆件之间横、竖桥向温差的空间分布规律，分析了日温差极值的概率统计特性，推导了钢桁梁正负温差标准值的计算方法，得到了2座钢桁梁桥各类杆件之间横向和竖向正负温差标准值，并与国内外现行规范规定值进行了对比。结果表明：钢桁梁弦杆之间存在较明显的横桥向和竖桥向温差，其中2座钢桁梁桥的横桥向正温差可达到14.75 ℃，竖桥向负温差可达到－14.53 ℃，因此建议在分析钢桁梁桥温度作用时，需要充分考虑弦杆之间横桥向和竖桥向温差的影响；计算了正、负温差极值的累积概率值，利用广义极值分布函数可以较好地描述正负温差样本的累积概率统计特性，以天为单位选取日变化极大值、极小值作为统计变量具有较好的拟合效果；温差标准值与实测值之间存在良好的一次线性函数关系，基于实测数据的温差标准值计算结果与现行中国规范、美国规范和欧洲规范规定值均存在一定差异性，建议在研究钢桁梁桥温度作用时宜考虑钢桁梁温度梯度值。研究成果可为钢桁梁桥结构形式的温度作用设计提供重要参考。
为研究耐候高强螺栓连接锈蚀后的抗滑移性能并建立其有限元模拟方法，首先针对Q345qDNH钢材开展锈后拉伸性能试验，并校准其拉伸本构关系；其次，设计Q345qDNH钢材四栓高强螺栓连接件，开展拉伸性能测试，分析滑移荷载、局部滑移行为特征及抗滑移系数；最后，基于所校准的材料本构关系，建立了连接件拉伸性能的有限元模拟方法，并验证其适用性。研究结果发现：锈蚀程度较低时，Q345qDNH钢材抗变形能力变化较小，抗变形能力随失重率增大而减小；稳定锈层形成时，Q345qDNH钢材的上屈服强度、平均抗拉强度较初始状态分别下降4.6%、4.5%，材料未锈蚀时，断后伸长率及最大力塑性延伸率分别为44.1%、14.4%，形成稳定锈层时，2个指标分别下降35.1%、15.1%；Q345qDNH钢材四栓连接件的局部滑移行为具有随机性，通常在第1排、第3排螺栓处产生相对滑移，连接件无锈蚀时，滑移位置多伴随2个摩擦面同时滑移，连接件锈蚀后，滑移位置可能为2个摩擦面同时滑移或1个摩擦面滑移；Q345qDNH钢材高强螺栓连接件在无锈蚀状态的抗滑移系数约为0.550 3，暴露部位稳定锈层形成时约为0.529 1，但数值水平有进一步的增长空间，采用现行规范建议值进行相关设计计算时，能够保证足够的安全冗余；所建立的有限元模拟方法得到的滑移荷载与实测值的误差为11.32%，能够支撑后续大批量的数值模拟工作。
中央开槽箱梁因其良好的颤振稳定性而在工程实践中得以广泛应用，但其涡振性能仍有待优化，且既有研究尚未深入揭示中央开槽箱梁涡振锁定机制。以典型中央开槽箱梁为研究对象，基于同步测压测振风洞试验，研究+3°攻角箱梁扭转涡振全过程典型风速（起振点、上升区、振幅极值点、下降区和结束点）断面表面气动力时频特性，推演断面周围简化涡绕流模式，揭示中央开槽箱梁扭转涡振诱发机理以及涡振全过程气动力与振动效应同步演变机制。研究结果表明：中央开槽箱梁涡振过程中表面旋涡漂移特征存在明显的演化现象。旋涡漂移存在区域由起振时的下游箱梁下表面底板（气流在下游箱梁下表面与槽间转角处撞击形成的分离涡沿底板向下游漂移）和斜腹板（下游箱梁检修轨道形成的分离涡沿斜腹板表面向下游漂移），随风速增加拓展至上游箱梁下表面底板（上游箱梁检修轨道处的分离涡沿底板向下游漂移）和下游箱梁上表面（下游箱梁上表面前缘栏杆处形成的分离涡沿上表面向下游漂移）。旋涡由下游箱梁下表面底板前缘匀速漂移至斜腹板尾缘，诱导箱梁发生扭转涡振。下游箱梁上、下表面和上游箱梁下表面气动力做功与振幅存在明显的同步演变特性，且与表面旋涡强度密切相关。涡振锁定区间内，中央开槽箱梁上游箱梁下表面、下游箱梁上下表面气动力做功对涡振起主导作用，涡振振幅与上述区域表面气动力做功大小呈正比，亦与旋涡协同作用强度成正比。旋涡协同作用是影响涡振振幅大小的主要因素，而下游箱梁下表面斜腹板表面旋涡的诱导作用是涡振发生的必要因素，这2个因素共同主导涡振锁定，且箱梁下表面检修轨道的存在与断面涡振现象的发生具有较大的关联性。研究深入探讨了断面周围绕流场演变特性及旋涡协同作用演化机制，揭示了中央开槽箱梁扭转涡振诱发机理及锁定机制，为大跨度桥梁的气动稳定性研究提供参考。
为解决中小跨径桥梁结构监测数据跳变和突变干扰情况下车致响应自动在线提取的问题，提出了一种基于信号稀疏分解和数学形态滤波的车致响应自适应分离方法。首先，在对中小跨径桥梁结构监测数据组成和各组分特征深化分析的基础上，明确了由监测总数据分离车致响应组分的需求与基本流程；然后，基于稀疏分解正则化和数学形态学滤波理论，建立了包括切合信号中存在跳变和突变干扰下关键参数取值方式，拟定了进行车致响应分离策略，并围绕中小跨径桥梁监测数据中通常存在的含突变偏移和随机跳变干扰2类变异特征，提出了基于L1范数正则化分解的可完整保留原信号中有效低频组分并自适应地将其中车致响应予以分离的具体方法，从而解决了传统数值滤波方式采用固定参数设置导致的不可自适应随机信号特征分解得不足的问题；最后，选取一座简支转连续梁桥结构的监测数据，对代表性的实际监测数据在预设跳变和突变工况下进行试验比对验证，表明所提出方法的分离值与作为比较的未干扰下的实测值基本一致，时程信号数据峰值点处偏差最大在5%之内，验证了所提方法的有效性和准确性。
隧道结构健康监测自诊断和状态评估都是建立在数据分析的基础上，但传感器所获取的数据不可避免地会出现诸多异常数据。这些异常数据不仅包含非结构性因素引起的干扰信息，还包括结构性因素引起的损伤信息。如何提取淹没在异常数据中的有用损伤信息，并剔除无用的干扰信息成为了重点。根据异常数据变化率的不稳定、不连续性，提出一种滑动斜率异常检测和数据重构法。首先，采用滑动窗口对数据进行动态分段处理，再对各窗口内数据进行最小二乘线性拟合，得到斜率和截距向量；其次，根据斜率的方差和拟合优度设置阈值，检测并剔除离散程度较大、拟合程度较差的斜率和截距值；最后，利用回归计算和中位数法进行数据重构。基于钢筋混凝土试件损伤试验数据和现场监测的异常数据，对所提方法与传统3σ法、滑动中值滤波、小波变换和经验模态分解法的应用效果进行对比。结果表明：所提方法能够有效清洗其他方法难以处理的增益和偏移数据，能有效识别和清洗数据的异常趋势，同时不破坏原有的结构性损伤数据，保证了监测数据的质量，能够满足实际应用的需要。
装配式地下车站结构受灾损伤后，其修复难度和成本要远高于地上结构。作为城市生命线工程的重要组成部分，开展地下车站结构韧性设计方法研究不仅能提升城市基础设施系统防灾抗灾能力，更是推进韧性城市建设的核心环节。为此，首先对装配式地铁地下车站结构形式和设计方法的发展进行了梳理，提出了地铁地下车站结构韧性设计理念。其次结合工程经验，提出了地铁地下车站结构的韧性设防目标，并明确了不同设防目标下的韧性极限状态。然后根据韧性设计的优先级（重要程度），将车站结构韧性划分为基本特性（鲁棒性，冗余性）、亚基本特性（恢复性，经济性）、高级特性（智慧性，发展性）三个层次，并从这3个方面开展了地铁地下车站结构的韧性设计。第1层为基本特性，考虑中柱轴压比、层间位移角、侧墙裂缝宽度、倒塌模式、防水性5个重要的控制指标，对不同的控制指标提出了相应的控制方程，构建了韧性设计功能函数。第2层为亚基本特性，在恢复性中考虑地铁车站的结构功能、交通功能、智慧功能3个方面，在经济性中考虑直接经济损失和间接经济损失，并提出了基于“考虑有备成本和无备损失”的经济性评价公式。第3层为高级特性，在智慧性中将智能监测、基础设施协作、灾害模拟能力3个方面作为评价指标，发展性为车站与时俱进的能力，从空间和设备两方面进行评估。最终形成了装配式地铁地下车站结构韧性设计框架。研究成果可为地铁车站结构韧性设计和相关规范指南编制提供重要参考。
浅埋超大跨硬质岩隧道的稳定性及失稳机理一直是工程界关注的重点。以胶州湾第二海底隧道正线与匝道并线超大跨段为工程依托，针对上土下岩复合地层中超大跨隧道拱顶上覆薄层岩板的开挖稳定性问题，将其简化为半无限空间内的平面开孔力学模型，同时考虑岩土交界面的外部荷载及初始地应力进行了弹性解析计算分析；利用共形映射变换及复变函数求解方法得到了岩体的应力及位移解，并与有限元解进行对比，验证了该解析模型及求解方法的正确性。在此基础上，基于摩尔-库仑屈服准则，分析围岩的剪切破坏状态，最终得到了围岩状态随覆岩厚度的变化规律。研究结果表明：随着拱顶覆岩厚度的减小，当覆岩厚度大于2 m时，围岩的变形变化较为平稳，应力主要向边墙传递，并在墙角位置产生集中，隧道开挖后有显著的拱效应，围岩能够自稳；当覆岩厚度进一步减小，围岩变形程度加剧，应力逐渐向拱部集中，剪切破坏区率先出现在岩土交界面的隧道中轴线两侧，当拱顶覆岩厚度持续减小至0.8 m时，尽管洞周仍未出现剪切破坏区，但由于岩土交界面和隧道拱部的突变式下沉，岩土交界面产生了明显的受拉破坏区域，岩体已失稳，难以直接进行开挖支护施工。
当前构建自动驾驶汽车测试场景的过程中关键要素提取的客观准则和可解释性描述较少，多数研究未充分考虑要素间的影响关系，并且在选择场景要素时缺乏对测试需求的针对性，针对上述问题提出了面向自动驾驶汽车测试需求的关键场景要素提取方法。首先，从测试需求角度出发，解析了Ⅰ级行驶环境、Ⅱ级测试车辆硬件结构、Ⅲ级测试车辆功能模块3级场景要素。其次，与目前大多数方法只分析各个要素对自动驾驶汽车硬件结构和功能模块的直接影响不同，充分考虑各个要素通过互相影响而最终对功能模块产生直接和间接影响的事实，采用专家问卷调查法统计分析了同级和不同级要素之间的影响关系，将影响关系的程度分为强、中、弱、无4级并进行量化。再次，基于社会网络分析法，确定社会网络模型中的节点、关系、类型，构建了场景要素社会网络模型，生成节点关系矩阵和可视化图模型。然后，通过分析模型测量指标，选择卡兹（Katz）影响力指数表征各场景要素的重要度，并制定了关键要素提取流程。最后，针对国家标准《智能网联汽车 自动驾驶功能场地试验方法及要求》（GB/T 41798—2022）中的“交通信号识别及响应”和“周边车辆行驶状态识别及响应”功能测试，以及第四届世界智能驾驶挑战赛（WIDC）中行人安全避撞场景功能测试，进行场景要素重要度计算和关键场景要素提取，分别与标准已选关键场景要素列表以及对比文献试验结果进行对比分析。结果表明：通过计算社会网络模型中节点的Katz影响力，能够客观地表征场景要素的重要度，采用所提方法可以针对自动驾驶汽车不同测试需求合理地提取出关键场景要素。
既有延误与油耗的多目标联合优化，仍以既定信号配时下的车辆轨迹优化为主，未考虑车辆怠速、重启动等过程对油耗的影响，优化方案并非全局最优。鉴于此，考虑网联自动驾驶车（Connected and Automated Vehicles，CAVs）与网联人工驾驶车（Connected Human-driven Vehicles，CHVs）不同的跟驰特性，利用VT-Micro模型构建油耗与通行时间的综合成本评价指标，以综合成本最小为目标，建立交通信号与车辆轨迹的联合优化框架（Joint Optimization Framework with Traffic Signal and Vehicle Trajectory，JOF-TSVT）；并利用动态规划法对优化目标函数进行求解，在规划车辆行驶轨迹的同时，实现与交通信号的联合优化。MATLAB数值仿真显示：相较于协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC），JOF-TSVT在延误和油耗方面均有明显改善，可节省油耗6.33%~13.28%、减少通行时间8.04%~14.24%；与耦合车辆信号控制方法（Coupled Vehicle-signal Control Method，CVSC）相比，JOF-TSVT在中低CAV渗透率、低交通需求下更具优势。进一步分析表明，CAV渗透率、车辆轨迹平滑性对JOF-TSVT成效影响显著，CAV渗透率越高，JOF-TSVT运行效果越好；加速度超过1.5 m·s－2后，JOF-TSVT的改善幅度趋于稳定，且当交通系统中存在部分非受控车辆时，JOF-TSVT的延误和油耗仍有明显改善。
随着智能网联车技术的发展和市场渗透率不断提升，未来将呈现人驾车与智能网联车混行的交通流环境。由于人驾车与智能网联车在驾驶特性及路径选择行为上存在巨大差异，交通运行特征与网络流量将发生深刻变化，如何准确预测混合交通网络均衡流是开展智能网联交通规划和管理的基础和前提。以构建智能网联混合交通均衡模型和快速求解算法为研究目标，首先分析混合流交通运行特征，以及智能网联车队列驾驶和聚合程度对路段通行能力与阻抗的影响，建立混合交通阻抗分析模型；随后，根据各类车辆路径选择行为特征，基于变分不等式构建logit型随机用户均衡与用户均衡混合分配模型；最后，针对传统混合均衡分配问题求解精度不高、收敛速度慢的情况，提出一种改进型梯度投影算法，通过耦合模型二阶导数信息，有效提高收敛速度和求解精度、降低计算时间。在Sioux-Falls与宁波市路网的实际应用表明：相比于传统的路径流量交换算法，提出的改进型梯度投影法能够提升一个数量级的精度；相比于已有的路径流量交换算法，上述2个路网同精度求解时间分别缩短91.1%和92.4%。
为了探究影响交通事故严重程度的关键因素及其影响机制，提出了一种融合K-Means算法、ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）算法、XGBoost模型以及SHAP归因分析方法的集成化分析框架，对长沙市2017~2019年的交通事故数据进行研究。首先，构建K-Means模型将交通事故严重程度划分为4个等级（事故严重程度由高到低依次为：2类事故、3类事故、0类事故、1类事故）。其次，使用ADASYN算法解决4类事故样本不均衡问题。最后，基于平衡后的数据集利用XGBoost模型结合SHAP归因分析方法探究影响交通事故严重程度的重要因素及其影响机制，并引入三因素交互（3种因素交互组合）分析，进一步探讨不同因素组合对事故严重程度的作用机理。研究结果表明：①从全局上看，碰撞类型、道路类型、能见度、季节、昼夜时间等因素对事故严重程度的影响较大，但不同等级事故的关键影响因素存在差异；②同一因素对不同等级事故的影响存在差异，如秋冬季节对2类事故均有正向影响，但秋冬季节对0类和1类事故的影响无显著的倾向性；③同一因素在单因素分析和三因素交互分析中对事故的作用机理存在差异，如在单因素分析中，道路等级升高会增大发生严重事故的概率，在碰撞类型-道路类型-季节的交互分析中，当为车人事故时，秋冬季节发生2类事故的概率增大，但道路等级对其影响相对较小。
近年来，锂电池因其能量密度大和循环寿命长等优势，在电动汽车行业中得到了广泛而深入地应用。准确估计电池的荷电状态（SOC）是电动汽车电池管理系统（BMS）的重要功能之一，对于提高电池利用率、延长电池寿命和保证电池可靠性有着极其重要的意义。因此，研究人员对电池SOC估计方法做了大量研究。基于此，对近年来基于模型、基于数据驱动以及数据和模型结合的SOC估计方法进行了梳理与总结。首先，对基于模型的SOC估计方法进行系统总结，涵盖了常用的电化学模型、等效电路模型、耦合模型以及相应的SOC估计算法。其次，介绍基于数据驱动的SOC估计方法，主要对人工神经网络法、深度学习法、高斯回归过程法和支持向量机法进行对比分析。此外，对SOC估算的融合方法也进行了详尽地分析与总结。最后，总结当前各种SOC估计方法的优缺点，探讨主流SOC估计方法在电动汽车BMS中的应用情况和先进算法在车载BMS上应用的可能性。同时，分析不同类型电池SOC估算方法的个性化需求，并对SOC估算的发展方向进行展望，以期为推动电动汽车动力锂电池SOC估算技术向更高层次的先进性与智能化方向发展提供参考。
为了保证智能车辆在弯道动态场景下实现高效、稳定的自主换道并提高跟踪精度，提出了一种双层智能车辆换道策略，该策略包括混合轨迹规划和自适应预测时域轨迹跟踪控制。在上层，综合考虑车辆运动学约束、轨迹安全性与舒适性等要求，将路径与速度规划问题视为对偶合作博弈问题进行并行规划，结合综合博弈收益函数和二次规划生成最优换道轨迹。在下层，基于车辆动力学模型建立线性时变模型预测控制器（Linear Time-varying Model Predictive Control，LTV-MPC），增加了包括前轮转角约束、前轮转角增量约束、侧偏角约束和侧向加速度等动力学约束，并引入松弛因子以避免出现非可行解；分析车速与预测时域的关系，通过曲线拟合不同车速与对应最优预测时域的控制率，并基于车速与预测时域函数拟合关系设计了一种根据车速实时更新预测时域的自适应轨迹跟踪控制器，通过收敛性分析证明了所设计的轨迹跟踪控制器能够有效地跟踪规划轨迹。将轨迹规划求解的最优轨迹输入到自适应预测时域轨迹跟踪控制器，验证所提出的双层智能车辆换道策略在弯道动态场景下的可行性。仿真结果表明：所提出的双层换道策略能在弯道动态场景下合理快速地规划出换道轨迹，且能保证车辆稳定有效地跟踪最优轨迹，与传统的轨迹跟踪控制器相比，自适应预测时域轨迹跟踪控制器的轨迹跟踪控制精度和稳定性都有所提高，为处理智能车辆在弯道动态场景下自主换道轨迹规划与跟踪控制的问题提供了参考价值。
为了提升自动驾驶车辆行进中对周边移动目标尺寸、位置、朝向等空间信息的感知能力，结合PointPillars与PointRCNN模型优化检测方法，提出一种基于自注意力机制的多特征融合目标检测模型MF-Point。该模型引入完全自注意力（Fully Self-Attention，FSA）增强模型的上下文感知能力，通过可变自注意力机制（Dynamic Self-Attention，DSA）在上采样过程中将结构信息有效传播到整个节点网络以增强点云特征的空间语义信息。同时，在基准算法网络中新增与其点特征提取分支相并行的柱状特征提取分支，两者并行融入自注意力变体以生成综合点特征，将其嵌入到基准算法框架中以提升检测模型对点云的处理和解析能力。试验使用KITTI三维目标检测数据集，对车辆、骑行者以及行人3类目标进行模型训练与评估，结果表明：改进后的MF-Point算法在三维模式下，车辆、行人和骑行者的检测精度分别提升了2.19%、2.68%和2.12%；在鸟瞰视角模式下，这3类目标的检测精度分别提升了0.59%、0.88%和4.67%。为进一步验证模型的泛化能力及其实际应用效果，将训练好的MF-Point算法模型部署到ROS系统中，将KITTI中的64线公开数据集和32线实测点云数据分别进行检测验证，连续检测帧数分别达到8.4帧·s－1和10.7帧·s－1，试验表明MP-Point模型提高了移动目标遮挡时的检测性能，漏检率降低了2.1%，且在公开数据集和实测验证中均具有较高的实时性和良好的检测性能。
为了使智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）在混合交通条件下安全顺畅通过无信号交叉口，提出了一种基于动态碰撞风险评估和深度强化学习的ICV低风险左转运动控制方法。首先，从无信号交叉口真实车辆轨迹中提取左转冲突事件，设计了考虑车辆实时转向角度的碰撞概率计算方法，将其与碰撞严重程度指标相结合评价车辆左转碰撞风险；接着，根据不同碰撞严重程度的左转冲突事件发生的先验概率与条件概率，使用贝叶斯定理计算事件发生的后验概率，并加和获得ICV左转风险感知系数；然后，采用K-shape聚类划分存在潜在左转冲突的有人驾驶车辆行驶风格，将多种风格的有人驾驶车辆作为与ICV混合行驶的交通仿真背景车辆；进而，采用虚拟队列方法确定交叉口冲突区内的车辆通行顺序，以此为基础构建ICV期望车速多目标规划模型，并使用粒子群优化算法求解期望车速；最后，提出一种考虑动态行车风险的ICV左转运动决策深度强化学习算法RA-SAC（Risk-awareness Soft Actor-critic），将左转风险感知系数和期望车速纳入算法的奖励函数中，设计随左转风险变化的奖惩调整机制，使ICV迭代学习通过冲突区的策略，并使用算法输出参数控制ICV纵向和转向运动控制器。基于Prescan与Simulink搭建无信号交叉口混合交通仿真环境，选择3种经典深度强化学习算法作为RA-SAC算法的对比算法。结果表明：轨迹中提取的左转冲突事件中，有人驾驶车辆风格差异明显；相较于对比算法，RA-SAC算法能够使用更少的训练步数获得更高的训练奖励，ICV与临近车辆车头时距低于安全阈值的累计时间平均减少91.09%，ICV风险系数下降速度平均提高27.00%，通行效率和驾乘舒适度综合分数平均提高21.40%，与多种风格的有人驾驶车辆交互时适应性更好。
基于MPC算法的悬架预瞄控制系统将路面不平度的预瞄结果作为道路激励，计算最优作动力，以提升系统的平顺性，然而实际运行环境较为复杂，路面不平度的预瞄结果与悬架受到的道路激励之间存在误差，影响该系统的实际使用性能，针对该问题，提出一种道路信息反馈修正机制，以降低路面不平度预瞄结果的误差，使悬架预瞄控制器适用于复杂的真实道路工况，提升悬架预瞄控制器的实际使用特性。基于MPC算法，建立了悬架预瞄控制系统，仿真计算了该系统在连续路面与冲击路面激励下的振动响应，分析了预瞄偏差对悬架振动结果的影响；设计了一种路面垂向激励反馈修正模块，基于状态信息识别的路面不平度结果修正路面不平度的预瞄结果，用于悬架MPC控制，提高了悬架预瞄控制系统的道路感知能力，提升了车辆的综合力学特性。研究结果表明：采用MPC算法的悬架预瞄控制系统对路面不平度的预瞄结果的准确性要求较高，路面不平度的预瞄结果与实际激励相差越大，悬架的振动响应越偏离理想效果；在预瞄路面为D级而实际激励为A级的工况下，引入道路信息反馈修正机制后，悬架预瞄控制系统的平顺性提升了85.45%，操纵稳定性提升了86.53%，能耗降低了97.26%。采用反馈修正机制可增强悬架MPC控制器的综合力学性能。
当前智能驾驶感知存在模型计算资源以及存储资源需求巨大的问题，导致大量研究工作难以进行实车部署。针对现有感知系统评估方法的局限性，基于目标缓存与实时推理的交叉损失，在线运行在硬件端，实现时序性能评估。在此基础上，考虑感知模型复杂性与计算量，一方面通过网络剪枝降低深度网络复杂性，另一方面通过网络量化降低网络计算量，通过2种自动化的方法大幅度提升时序感知性能。在经典感知算法中，提升时序精度最大5.2%，提升时序综合分数最大10.8%，同时降低感知模型部署的计算资源以及存储资源需求。仿真结果表明，提出的轻量优化策略不仅能有效地降低系统在实际部署中深度网络的计算复杂度和存储需求，且在其面对不同的网络结构时，仍可稳定发挥作用。引入时序评估基准的轻量优化可以获取感知系统在实车部署中的性能准确评估以及精确高效的系统轻量化策略。
