冬季路面积雪结冰会严重影响交通安全和运输效率，阐明路面材料表面的液滴低温冻结行为对路面冰雪防控具有重要意义。基于低温冻黏观测系统，研究了环境温度、液滴体积、材料表面构造等对液滴(H₂O)在水泥混凝土表面低温冻结行为的影响。结果表明：在水泥混凝土表面，液滴冻结主要受热传导控制；基于图像学分析，冻结过程分为过冷阶段、相变阶段、乳突阶段和冻结完成阶段；液滴在冻结过程中，冻结面由热传导界面逐步上移，伴随体积膨胀，最终以乳突形式释放；试验中随环境温度降低，在0 ℃~-4 ℃之间，液滴持续保持过冷状态，未产生冻结，环境温度低于-4 ℃时，液滴逐渐冻结，冻结完成时间随环境温度降低而缩短，-15 ℃下液滴完成冻结的时间较-8 ℃缩短了39.95%，较-12 ℃缩短了6.34%；液滴体积增大，影响液滴传热效率，延长最终冻结时间，对-12 ℃条件下的原始路表，0.5 mL液滴完成冻结的时间较0.3 mL液滴延长了8.40%，而0.8 mL液滴完成冻结的时间较0.5 mL液滴延长了44.37%；受热传导接触面积影响，液滴冻结时间与表面粗糙度呈负相关，混凝土表面微观构造的高度方差越大，液滴冻结过程越快，冻结完成时间越短，相比于普通表面，表面微观构造小的混凝土表面液滴冻结时间延长了14.43%~16.90%。针对寒冷地区的路面，宜从路表抗滑和路面防冻2个角度进行表面构造深度的平衡设计。

为破解废旧轮胎固废资源化再生利用难题，解决半填半挖路基不均匀沉降问题，提出废旧整胎-土工格栅复合加筋路基结构体系，通过现场试验与理论分析系统研究该结构体系在半填半挖路基中的沉降演化规律与应力分布特性。依托汾石高速公路工程开展现场试验研究，监测路基施工期及工后的沉降和应力响应规律。结果表明:路基沉降主要集中于施工阶段，工后沉降幅度显著减小，在车辆荷载作用下路基沉降变化趋缓并逐渐稳定。与土工格栅加筋路基相比，复合加筋段沉降量明显减小，应力峰值低于布辛奈斯克弹性解，表明废旧整胎的环向约束作用与土工格栅的抗拉加筋协同作用，可实现荷载横向扩散，改善应力分布均匀性。同时，将废旧整胎、土工格栅分别等效为抗压单元和抗拉单元，提出了基于双参数弹性地基梁模型的废旧整胎-土工格栅复合加筋路基沉降计算方法。经验证，该方法所得沉降规律与现场实测结果吻合，充分验证了模型的合理性与适用性。参数分析进一步表明：轮胎拉伸模量对沉降影响有限，其主要作用在于提供横向约束；土工格栅拉伸刚度越大，对路基沉降改善作用越好；地基土参数影响最为显著，变形模量越大，路基沉降越小，泊松比增大有助于增强横向扩散并改善沉降均匀性。

为促进拱桥合理拱轴线设计理论的发展，回顾了合理拱轴线设计理论演进历程，总结了合理拱轴线计算方法的代表性研究成果和面临的主要问题，探讨了未来研究重点与方向。研究结果表明：拱桥的发展离不开合理拱轴线设计理论的完善，求解匹配恒载作用模式、逼近恒载压力线的拱轴线是拱桥设计的关键，能够实现材料特性与结构受力的高效协同，提升拱桥整体性能和承载效率；合理拱轴线计算方法总体上分为解析方程法和曲线拟合法,前者的重点在于确定拱桥主拱和拱上建筑的恒载作用模式、建立和求解拱轴线方程，后者的重点在于选择拟合曲线类型、确定控制点位置和数量、判定拟合方法及优化目标，常用的拟合曲线有悬链线、高次抛物线、样条曲线等；解析方程法将合理拱轴线用恒载集度、水平推力等结构设计参数表达，能够指导主拱和拱上建筑的合理结构布置与选型，显著优化拱桥受力；曲线拟合法求得的拱轴线多为光滑曲线，主拱在集中力作用截面或相邻集中力中间截面将产生较大的局部弯矩；未来需结合大跨拱桥创新发展趋势，重点攻克轻质高强材料应用、复杂结构布置优化及特殊施工方法适配等3类场景交互作用下的拱桥合理拱轴线设计难题，为大跨拱桥合理成桥状态提供理论支撑。

针对已有目标检测算法在隧道衬砌裂缝检测过程中出现的误检、漏检、抗干扰能力差及检测精度低等问题，提出一种面向实际工况的隧道衬砌裂缝检测算法RSwin。该算法的创新点在于：①首次提出了Residual Swin Transformer Block (RSTB)，该模块具有针对复杂衬砌裂缝特征的全局建模及局部特征提取能力，增强了多尺度衬砌裂缝特征融合与表征，提高了模型性能及泛化能力；②首次融合了Shape-IoU损失函数，优化了形状匹配问题的评估方法，全面地考虑了边界框特性并以此来计算损失值，提高了模型在隧道衬砌裂缝识别任务中的目标框匹配表现。为验证所提出算法的有效性，在自采隧道巡检数据集上采用共11种经典目标检测模型(YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、Cascade Mask R-CNN、Cascade R-CNN、Faster R-CNN、FSAF(Feature Selective Anchor-free Module)、FCOS(Fully Convolutional One-stage Object Detection)、NAS FCOS(Neural Architecture Search Fully Convolutional One-stage Object Detection)、Mask R-CNN)进行模型对比、训练、验证和测试。训练结果和可视化结果表明：RSwin算法的mAP50为97.6%，相对7种对比算法，分别提高了14.51%、5.57%、4.41%、2.98%、3.2%、2.5%、6.43%、11.7%、3.1%、4.7%、2.4%；同时拥有最快的推理速度，在807像素×606像素的条件下，帧率为9.3帧·s^-1。RSwin算法识别精度最高，综合性能最优，可有效应用于实际隧道裂缝检测任务。

在自动驾驶技术驱动下，未来道路上将不可避免地呈现自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混行的交通流态势。在人机混行环境中，人机交互的过程需要驾驶人去适应，使得驾驶人出现不同于传统驾驶环境下的自适应行为，这种行为变化进而影响整个人机混合交通流运行。聚焦人机混行下的数据采集、行为特征分析和微观行为建模3个方面，整理有关人工驾驶车辆自适应行为的研究现状及未来展望。结合文献计量等方法梳理驾驶行为数据获取的4种主流方式，分析驾驶人在人机混行下跟驰与换道自适应行为的典型特征及其影响因素，并基于此总结了针对驾驶人的3种微观行为建模方法。研究总结发现：现有的数据采集方法各有优劣，应针对不同的采集需求以及采集场景灵活选用；驾驶人的自适应行为主要表现在其跟驰换道过程中，该行为与驾驶人对自动驾驶技术的信任度、驾驶风格等主观因素以及自动驾驶车辆渗透率、驾驶环境等客观因素密切相关；目前人机混行环境下针对驾驶人行为的微观建模依然缺乏，既有相关模型可归类为调整参数、引入人因指标、构建新模型3个维度。基于此，进一步提出具有研究价值的研究方向：高精度多模态驾驶行为数据采集、多场景人机交互下的自适应行为研究、以及基于多层次人因特征刻画的微观行为建模，以期为自动驾驶技术发展提供科学依据，实现人机交互和谐共驾，推动交通系统向智能化、安全化、高效化迈进。

混合动力电动汽车在节能减排与缓解用户里程焦虑方面展现出显著优势，能量管理策略(EMS)作为混合动力系统的核心技术，其相关研究已成为电动汽车领域的技术热点。近年来，随着机器学习的快速发展，其在智能网联场景下对多源高维信息的感知能力为电动汽车节能优化提供了新的技术路径。基于此，系统性地总结了机器学习在混合动力系统能量管理中的应用与研究进展，重点探讨了两大类方法：基于经典机器学习的智能预测型EMS和基于强化学习的智能学习型EMS。研究发现：以监督学习和无监督学习为代表的经典机器学习方法能够有效提取网联交通环境和车辆运行数据中的关键特征信息，可在智能预测型能量管理的工况预处理任务中发挥重要作用，并为传统优化控制算法的策略优化提供有力支撑；深度强化学习则通过融合具有环境感知能力的深度学习与具备策略决策优势的强化学习，在复杂动态交通场景下的电动汽车实时优化控制中展现出独特优势。基于现有研究进展，就机器学习在能量管理领域的未来研究方向进行了展望，可为后续研究提供理论参考和实践指导。

为探究不同加劲肋构造与焊接形式的钢桥面顶板焊接细节畸变疲劳机理，系统总结了国内外钢桥面顶板与加劲肋焊接细节物理疲劳试验研究成果，结合数值断裂力学理论与扩展有限元方法对钢桥面顶板与加劲肋焊接细节进行数字孪生疲劳试验。以某单层桥面钢桁悬索桥为工程背景，建立了包含12种钢桥面顶板与加劲肋焊接构造型式的全桥精细化数字孪生模型；引入焊接热效应，采用JTG D64—2015规范中车辆疲劳荷载模型Ⅲ加载实现裂纹扩展演化全过程模拟；提出了更能全面表征疲劳裂纹扩展规律的裂纹面积扩展速率基本概念和定义表达式，采用加载循环次数、裂纹面积扩展速率等指标对比分析不同构造细节的疲劳性能，并与物理疲劳试验结果交互验证，实现了疲劳元宇宙的数据相生与虚实共生。物理疲劳试验结果表明：8 mm等厚U肋单面焊的焊趾、焊根疲劳强度分别高于JTG D64—2015规范中的55级与50级；8 mm等厚U肋双面焊焊根无裂纹萌生，内、外侧焊趾疲劳强度分别为70级和90级；12~16 mm变厚U肋双面焊的内外焊趾疲劳强度均可达到100级；开口肋焊接细节疲劳强度离散性较大，但普遍高于60级。数字孪生疲劳试验结果表明：以裂纹穿透顶板的加载循环次数为失效判据，8 mm等厚U肋单面焊疲劳强度为JTG D64—2015规范中的60级；8 mm等厚U肋双面焊焊趾达80级；12~16 mm变厚U肋双面焊提升至90级，但高热量输入带来的较大焊接残余应力和变形对钢桥面板长期性能的负面影响不可忽视；而开口肋仅为50级。数字孪生疲劳试验结果拓展了物理疲劳试验未能涵盖的长寿命区段，揭示了钢桥面顶板细节群疲劳元宇宙原生数据的内在规律，为钢桥面板畸变疲劳机理分析及抗疲劳设计提供了重要依据。

作为桥梁运维的核心环节，桥梁巡检的数智化是其发展的重要方向与内容。桥梁数字孪生具有虚实交互、数据驱动、多物理场仿真等特性和优势，已成为支撑桥梁数智化运维的关键部分。面向桥梁巡检的数智化发展，对数字孪生背景下的桥梁巡检技术体系进行了全面综述。首先，提出了融合数字孪生的桥梁巡检技术框架，围绕数据采集、处理、表达的桥梁巡检全过程，讨论了结构三维建模与病害表达技术的最新进展。其次，聚焦数字孪生桥梁巡检应用，分析了巡检机器人系统无人自主化、远程实景巡检等研究现状和发展关系。最后，探讨了结构数字孪生与表达、桥梁场景数据增强、数字孪生桥梁巡检系统构建等关键问题，展望了未来发展趋势。综述分析表明，面向桥梁结构长寿命运维需求，数字孪生技术是实现科学化、精细化、时效化巡检的关键路径。尽管当前研究在巡检软硬件的数智化程度上实现了诸多突破，但在数字孪生的大背景下，该领域仍有大量的基础理论与技术亟需突破创新。

为了突破工程结构数字孪生系统中物理传感覆盖度有限的瓶颈，提出了一种基于人工智能增强型降阶模型(AI-Reduced Order Model, AI-ROM)的虚拟传感技术，能够融合多源物理传感数据，实现复杂结构全域响应的实时推演。方法上，基于降阶模型理论将结构响应视为一组降阶基的线性组合，从而将虚拟传感等效为实测响应数据约束下的降阶基组合系数优化问题，依此构造了可考虑跨力学场虚拟传感的深度学习损失函数，提出了基于标准注意力机制的组合系数智能预测模型，利用局部监测数据完成结构全域响应的精准重构。依托狮子洋大桥钢板-混凝土组合塔壁足尺压弯试验，验证智能虚拟传感方法的有效性。利用精细数值模型生成压弯工况下下全过程响应数据训练部署AI-ROM模型，将试验中的6个位移计与17个应变计实测数据作为响应重构约束条件。结果表明：AI-ROM模型成功实现了基于有限传感数据的跨力学场全域响应重构，即使对于离散性较高的应变场，AI-ROM重构的相对误差为9.1%，相较于精细有限元结果，精度提升了63.5%；借助智能虚拟传感技术，进一步提出了考虑分析区域分片聚类的传感器优化布置算法，通过迭代评估响应重构精度确定关键监测点空间分布，在塔壁足尺试验中，该算法可使应变传感器数量减少58.8%。提出的智能虚拟传感技术有助于实现工程结构数字孪生广域感知-实时仿真一体化要求，为建筑与基础设施运维安全风险评价提供了更为全面的信息支持。

受复杂环境荷载影响，结构运营期力学性能随时间改变，准确识别结构服役特征参数，评估结构安全性能是当前面临的重要挑战。提出了一种面向结构动态数字孪生的时变可靠度递阶贝叶斯更新方法。利用有限元理论建立结构实体模型的数字孪生模型，基于采集到的实体模型动态响应监测信息，使用贝叶斯算法识别数字模型模态参数，通过构建递阶贝叶斯框架识别时变物理参数，利用期望最大化算法提取时变物理参数的统计特性，依据最大熵理论更新数字模型。利用概率密度演化理论，提出时变结构动力可靠度评估新方法。相比传统方法，所提方法能更全面地考虑服役特征参数的时变特性及其不确定性。利用剪切型结构与桥梁模型及实验室模型验证所提方法，并将所提方法与传统方法得到的结果进行对比。结果表明：所提方法能准确更新时变数字模型，并且相较于传统方法，采用所提方法能够有效处理时变物理参数，确保结构动力可靠度评估结果的鲁棒性。

针对在役桥梁结构劣化的智能感知与安全评估难题，提出了一种基于数字孪生的智能诊断方法，旨在实现桥梁结构服役安全的精准感知与快速评估。考虑桥梁结构特征和劣化趋势，融合海量时空检监测数据与专家经验，建立“数据驱动-知识约束”的桥梁结构服役安全诊断数字孪生模型，并构建虚实映射、动态交互与推演更新机制；通过集成高分辨率二维图像数据、三维激光点云数据等多源数据，构建面向桥梁结构服役安全诊断的多模态数据融合感知体系；通过引入坐标注意力机制的目标检测算法与点云配准技术，对桥梁结构表观病害及其时空演化进行快速精准识别与分析；综合利用桥梁检测规范与行业专家经验知识，建立基于模糊逻辑推理的桥梁结构服役安全诊断专家经验知识模型，实现桥梁结构服役状态的智能诊断，显著提升了结构劣化感知与安全诊断的效率与准确性。以安徽省某桥梁为对象开展案例分析，结果表明:该方法能够有效识别桥梁结构病害特征与变形状况，对桥梁结构服役安全进行智能诊断，所提出的数字孪生框架对推动桥梁智慧运维具有重要意义。

为制定低碳可持续的路网级桥梁全寿命期维养策略，提升环境、经济与安全综合效益，研究提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习的优化方法。该方法结合桥梁结构特征、网络拓扑、交通数据以及风险态度，构建强化学习智能体，系统性优化了桥梁维养决策。环境、经济和安全指标的评估综合考虑资源消耗、潜在结构失效引发的后果及车辆绕行的影响等，量化了桥梁维养对可持续性能的贡献。在构建强化学习的奖励函数时，将可持续性指标转化为单调递减的效用值，以反映优化过程中的偏好与约束；基于强化学习框架，设计了包含深度神经网络的DDPG智能体，利用路网级桥梁的结构退化特征和交通数据进行试错学习，从而逐步优化维养决策策略。验证结果表明，所构建的强化学习方法在环境、经济和安全指标之间取得了更优的平衡，智能体通过试错学习捕捉了桥梁性能变化特征，有效优化了维养优先级和资源分配策略，为提升基础设施管理的智能化与可持续性提供了科学依据。

数字孪生与元宇宙技术的发展应用对于实现桥梁智慧运维起着至关重要的作用，其中桥梁自动化三维重建是构建数字孪生模型及元宇宙平台的关键。针对现有桥梁三维重建方法难以实现几何-语义一体化重建的问题，提出一种基于三维高斯溅射(3D Gaussian Splatting, 3DGS)的桥梁高保真自动化三维重建方法。首先，针对桥梁构件区域边界特征，提出基于分割一切模型(Segment Anything Model， SAM)的桥梁语义分割模型，对无人机拍摄的桥梁多视角图像进行高精度语义分割，生成桥面、索塔等构件语义掩码。随后，在场景表征的三维高斯核函数中增加语义特征属性，实现复杂几何和语义特征的自适应表征。最后，将三维高斯投影至二维图像空间，利用可微光栅化算法生成语义特征图和渲染图，通过几何-表观-语义多属性联合优化，实现桥梁几何结构保真度与语义关联精确性相统一的三维重建,并以广东省南沙大桥为例进行验证。试验结果表明：重建的桥梁三维模型可以高保真还原桥梁纹理细节及语义信息，三维重建的平均交并比为87.2%，总体准确率为91.6%。所提出方法有效解决了传统方法中几何与语义信息割裂问题，可为桥梁全生命周期数字孪生提供兼具物理精确性与语义可解释性的三维基础模型。

针对水下混凝土结构表观裂缝检测一直存在效率低、成本高、精度差等问题，提出一种基于深度学习和爬壁机器人的智能检测方法。首先，根据水下爬壁机器人采集的裂缝图像特征建立裂缝分割模型Transformer-AL；其次，引入特征金字塔学习模块提取裂缝全局语义信息，设计与编码过程精度匹配的解码器；然后，提出基于混合注意力机制的主动学习模块，降低分割模型的数据标注成本；最后，以裂缝二值化分割结果和标定后的相机为基础，结合几何量化和三维重构技术，对水下混凝土结构外观进行空间重建。研究结果表明：该方法能够有效降低数据的需求量，并以0.787的平均交并比(mean Intersection-over-Union， mIoU)在复杂水下图像中识别裂缝，宽度量化精度可达亚毫米级，外观重建结果全面展示了结构的表面开裂状况。研究成果将为水下混凝土结构智能检测技术的发展提供理论依据。

为满足随机干扰情形下智慧梁厂的智能排产与调度需求，引入数字孪生技术，构建了一个集“虚实空间交互-生产数据分析-排产调度决策”于一体的智慧梁厂排产调度平台。首先，基于车间调度理论与物理实际约束，设计了智慧梁厂排产调度架构体系，并建立了考虑人机作息时间的零空闲生产调度模型。其次，针对生产设备故障和构件积压等随机扰动，提出了“右移+部分重调度”的动态排产策略。在此基础上，从梁厂要素、生产工序和场景仿真3个方面对智慧梁厂数字孪生模型的构建理论与技术展开研究，提出了数字孪生驱动的智能排产与调度架构。最后，通过四川某高速公路沿线一座智慧梁厂的排产调度进行了应用验证。研究结果表明：提出的智慧梁厂零空闲生产调度模型能够替代传统人工排产方法，有效缩短梁厂的总生产工期；设计的动态调度策略能够有效应对生产过程中的突发事件。通过数字孪生驱动的静态与动态调度模型，智慧梁厂实现了对构件生产工序的精准调控和动态优化。与静态排产调度模型相比，采用孪生数据驱动的动态调度策略在设备故障和构件积压情形下分别节约了120 h和116 h，降幅达14.9%和14.5%，显著提高了智慧梁厂排产调度的灵活性与生产效率。

路基工程承载着为路面结构提供稳定支撑的重任，不仅影响着道路的稳定性，更关乎其安全性与耐久性。为进一步提升我国路基工程学科实力，促进我国路基工程绿色低碳、可持续、智能化高质量发展，助力交通强国建设，在分析行业发展现状与趋势的基础上，围绕路基填料工程特性、耐久性路基设计理论、路基拓宽、路基防护与支挡、路基工程智能建造与防灾减灾等六大主题，系统总结了我国路基工程领域近年来科技创新的最新成果，全面梳理了未来重点发展方向。具体涵盖巨粒土、粗粒土、细粒土和特殊土等各类路基土性状、路基湿度演化与设计、路基结构模量确定方法、路基永久变形计算与控制标准、拓宽路基非均匀沉降指标与标准、新老路基拼接方法、改扩建路基防排水、新地基处理、路基边坡稳定性评价、坡面防护、抗滑桩和挡土墙、边坡锚固结构与防排水设计修复、路基智能压实、路基性能智能检测与监测、路基灾害类型及成因、路基病害检测、灾害监测及预警、路基病害与灾害防治、路基灾害韧性评价与提升等热点研究方向，分析论述其学术研究现状、存在问题、具体对策及发展前景。该综述可为中国路基工程学科发展提供指引和参考，为路基工程领域研究人员和技术人员提供新的视角和基础资料。

驾驶过程中保持适度的警觉水平是保证驾驶安全的重要条件。驾驶警觉下降的类型可归纳为疲劳、分心驾驶及长时间的自动驾驶监控3类，不同类型的驾驶警觉下降在重点特征、注意机制等方面可能存在差异，但其异质性特征尚未明晰。这种异质性可能是导致当前不良驾驶状态检测模型泛化能力不足、预警效能不理想的重要原因。为系统揭示驾驶警觉下降的特征和机制，从驾驶警觉下降的测量工具、类型、特征、影响因素、内在机制、检测方法和预警研究展开文献分析，得出以下结论：第一，警觉的测量工具已形成较为完整的体系，但其在交通场景中的应用尚未实现广泛普及；第二，驾驶警觉下降特征已基本明确，但疲劳驾驶的类型差异研究不足，认知分心的脑电特征研究存在空白，且听觉-认知分心、疲劳驾驶及两者的交互效应对接管效率的影响机制亟待探明；第三，警觉下降的机制层面，睡眠相关疲劳导致的驾驶警觉下降与大脑皮层活动减弱相关，而任务相关疲劳、分心驾驶及自动驾驶监控导致的驾驶警觉下降则与注意资源不足和觉醒水平相关；第四，现有检测技术过度集中于疲劳驾驶与视觉-操作分心，对认知分心的检测及警觉等级综合评估研究不足，且因EEG和眼动设备成本高、数据处理复杂，导致其应用受限；第五，现有预警系统忽视了驾驶环境、个体生理心理等因素的影响，缺乏基于驾驶警觉下降机制的差异化预警策略。因此,建议：①深化跨学科协作，构建交通场景专用的警觉测量范式，推进警觉测量工具在交通领域的实证研究；②系统对比各类型疲劳驾驶的驾驶警觉特征差异，解析不同认知加工组合下分心驾驶的眼动-EEG特征图谱；③研发便携式低侵入性脑电采集装置，构建基于眼部特征与ERP指标认知分心的实时监测模型；④基于标准化的试验设计、创新数据分析方法和多模态数据融合技术三重路径突破ERP指标识别瓶颈；⑤制定驾驶人群分类预警标准，设计基于驾驶警觉下降机制的个性化预警方案，集成车内环境调控预警系统。

交通标志作为保障交通系统安全、高效、绿色运行的关键元素，其效能的充分发挥常受交通标志设置标准适应性、测试手段有效性、效用解析全面性等问题的制约。基于此，聚焦交通标志引发的“找不到”、“看不懂”、“走不对”三大影响出行品质的基础问题，运用科学知识图谱的方法系统梳理并归纳交通标志的研究热点。同时，从驾驶人“发现、理解、执行”的认知决策链路出发，全面综述交通标志研究的试验测试平台、基础理论与关键技术。现有研究表明，交通标志对驾驶人视觉感知、认知决策、操控行为特性以及车辆运行状态的影响机制仍有待系统刻画，其作用链路与驾驶人需求之间的关联尚未得到充分揭示。基于此，结合团队研究经验，创新性地构建涵盖“方案设计、特征表现、量化评价、优化甄选、配套设置、标准指南”6个方面的交通标志研究与应用范式。通过剖析典型交通标志研究案例，详细阐述了该范式的具体实施步骤，并与国内外同类研究方法进行对比。研究结果表明:融合人因需求的交通标志研究与应用范式具有明显优势，不仅能够为标志设计研究、优化提供理论支撑，还将为解决交通行业安全设施共性问题及重大工程应用提供有力的依据。

智能汽车在与行人频繁交互的混合交通流中，其运行的安全性和效率面临严峻挑战。为应对此挑战，对人车交互行为的精准建模已成为关键。该技术不仅是提升车辆决策智能水平的核心途径，也是构建高保真虚拟测试场景的基石，两者共同为实现更安全的行驶、更优的交互体验与更高的通行效率提供了核心支撑。然而，当前该领域的研究呈现高度碎片化的特征，且缺乏系统性的梳理与归纳。为此，对人车交互建模技术的前沿进展与核心挑战进行全面综述。首先从交通安全、效用最大化、社会规范与信息交换4个维度，深度剖析了人车交互的关键特性，并在此基础上构建了其形式化定义；其次，系统回顾了行为建模的主流技术路线与交互效应的量化方法，并探讨了智能汽车作为交互主体的独有特性及其建模范式；最后，对该技术的未来发展趋势进行了总结与展望。揭示了当前研究存在的若干核心局限：理论层面，对行人的行为认知机制理解尚浅，且对交互中信息沟通作用的认知缺乏系统性；模型层面，现有模型的物理或效用假设存在局限，不同类型模型的融合研究不足； 情境层面，普遍忽视了交互场景、车辆特性及参与者异质性等关键要素； 方法层面，数据驱动模型仍面临可解释性不强的瓶颈。针对上述挑战，未来研究应聚焦于深化认知机理的理解，探索物理与效用耦合、专家知识与数据共驱的路径，并系统性地将场景、车辆及个体异质性等因素纳入考量。值得注意的是，多模态大语言模型、具身认知等前沿理论与技术正为此领域带来新的研究范式。推动该领域的实质性突破，亟需多学科的深度交叉融合与新兴技术的创新性应用，以最终促成一个更为安全、高效和人性化的新一代智能交通系统。

随着自动驾驶测试需求的迅猛增长，从众多测试场景中快速筛选出关键场景已成为测试工作的核心任务。针对关键场景数量稀缺、出现概率低导致测试效率低的问题，关键场景加速遴选技术的攻克极为迫切。为了全面综述自动驾驶测试中关键场景的加速遴选方法，从功能场景、逻辑场景和具体场景3个维度进行了深入探讨。在功能场景层面，研究主要着眼于场景构型，遴选出构成关键场景的要素组合；在逻辑场景层面，研究则侧重于场景范围，遴选出构成关键场景的要素取值范围；在具体场景层面，研究则聚焦于场景实例，遴选出构成关键场景的要素具体取值。当前针对功能场景与逻辑场景的研究尚显不足，亟需更多的研究投入。此外，现有方法仍面临场景真实性不足、加速效果有限及与自动驾驶功能不适配等多重挑战。未来研究应聚焦于解决上述问题，特别是在功能场景与逻辑场景方面，持续优化关键场景加速遴选技术，以期为自动驾驶测试技术的持续进步提供强大动力。

暴露在大气环境中的钢桥，在温度、相对湿度和污染物的共同作用下，不可避免地会发生腐蚀病害，成为困扰全球的难题。为了深化对大气环境腐蚀作用的认知，从桥位附近的宏观环境、构件附近的局部环境和构件表面的微环境3个层面总结和归纳了现有研究成果，并探讨了未来的研究方向。现有研究表明：宏观环境已达到可表征、可分级的研究阶段，建立了基于标准挂片暴露试验结果和气候参数的宏观环境腐蚀性分级方法；局部环境仅能体现钢桥不同部位长期接触的腐蚀介质类型对环境腐蚀性的影响，缺乏腐蚀介质作用强度和持续时间等表征参数，腐蚀性等级的判定依赖工程经验；微环境以钢材大气腐蚀机理为核心，通过表面温度、表面湿度和表面污染物沉积量等参数动态表征钢桥不同点位大气环境的腐蚀性强弱。已经形成的中国腐蚀环境分区图存在数据密度低，暴露试验测站位置远离桥位等缺陷，难以准确体现桥位处宏观环境的腐蚀性等级。建议沿着中国公路网建立梯度化大气腐蚀暴露测站，获取多源大气腐蚀数据，形成适用于钢桥的腐蚀环境分区图。未来应该以构建可表征、可量化、可应用的微环境研究体系为目标，开展微环境计算理论研究，明确微环境参数的相互影响机制并构建量化分析方法，建立微环境层面的大气腐蚀速率预测模型，以期为局部腐蚀部位精准感知、耐腐蚀构造设计、靶向养护设计等提供科学原理。

在全球碳中和目标驱动下，公路的清洁化能源供给是实现交通脱碳的关键路径。立足交通基础设施与能源系统的协同发展视角，对路域绿色能源的开发利用潜力进行了系统性综述。首先，根据能量来源将路域绿色能源归纳为2类:①太阳能、自然风能、地热能和水能等路域自然禀赋能源；②机械振动能、路面热能和交通风能等公路交通引发能源。其次，系统梳理了光伏电池、风力涡轮机、地源热泵、水能和波浪能转换装置、基于压电效应、摩擦纳米发电或电磁感应的振动能收集器以及热电发电机等多种能源收集利用技术、转化效能与技术瓶颈。最后，建立统一场景下的潜力评估模型，横向对比了不同能源的输出功率、经济性及减碳效益，并总结了路域绿色能源的典型应用场景。研究表明:尽管路域绿色能源潜力巨大，但其开发利用面临着能源精细化评估、技术效率与耐久性及系统集成与经济性等多维度的挑战。该研究为构建清洁低碳、高效融合的新型交通能源体系提供了理论框架与决策参考。

为客观评估复杂服役条件下沥青混合料的疲劳损伤特性，开展了不同应力状态、不同试验温度、不同加载频率(速度)条件下沥青混合料的强度、疲劳及不同加载次数下的剩余强度试验，揭示了传统以剩余强度表征疲劳损伤模型未考虑沥青混合料黏弹性特性的局限性；基于以等效应力表征的沥青混合料三维强度屈服模型，定义了三维应力状态下的疲劳应力比，建立了三维应力状态下疲劳应力比与疲劳寿命的模型，实现了不同应力状态、不同温度、频率的疲劳性能归一化表征；在此基础上，采用等效应力表征不同应力状态下的剩余强度，以归一化疲劳方程表征疲劳寿命，推导了三维应力状态下沥青混合料非线性疲劳损伤演变模型。研究结果表明：传统以剩余强度表征疲劳损伤模型难以客观表征不同试验方法及条件下沥青混合料的疲劳损伤特性，其模型参数γ₁在0.933~-0.948之间波动，参数γ₂在0.174~-0.186之间波动；三维应力状态下沥青混合料非线性疲劳损伤演变模型实现了疲劳损伤的归一化表征，既直观验证了沥青混合料疲劳损伤的时-温-应力状态相关性与等效性，亦可消除试验方法与试验条件对疲劳损伤表征的影响，为定量分析沥青混合料的疲劳损伤特性提供了理论依据。

土中孔隙水一直是土力学研究中的热点及难点问题，其物理特性是高液限土、软土等特殊土力学规律研究中的共性关键科学问题。土中孔隙水依赋存状态可分为自由水和吸附水，其中吸附水具有高密度、强结构性等独特物理性质，表现出与自由水截然不同的流动和相变行为。目前，吸附水物理性质对土体渗透、强度及变形特性的影响规律尚不明确，且实际工程对吸附水关注较少，未能充分利用其物理特性优化工程实践。重点综述了土中吸附水及其对土体特性影响规律的最新研究进展，介绍了微观、细观和宏观等多个尺度的理论和试验研究成果：系统归纳了吸附水的形成机制，分析了吸附水与毛细水的物理性质及差异，阐明了吸附水对土体水力和力学特性的影响规律；分析了吸附水对土体渗透特性影响的试验研究现状，并介绍了考虑吸附作用的渗透系数模型最新进展；归纳了吸附水对土体强度演化规律影响的试验研究现状，介绍了考虑吸附水影响的强度理论模型最新进展；总结了吸附水对土体压缩变形、蠕变变形及路基土回弹特性影响的研究进展，重点分析了吸附水在高液限土和软土蠕变特性中的作用；分析了吸附水特性在高液限土路堤和软土地基工程中的潜在应用前景，并展望了未来研究的重点和方向，为后续研究提供参考。

为了揭示岩溶隧道纵向排水管堵塞对衬砌结构力学特性的影响机理，研制了一套可模拟不同堵塞程度及岩溶通道特征的试验装置，将复杂的隧道排水系统等效为环向盲管与包含横截面面积与纵向长度的纵向排水管，并开展了纵向排水管不同堵塞程度下隧道渗流物理模型试验。结果表明：随着纵向排水管堵塞程度逐渐增大，岩溶通道内水位下降速度与隧道排水量均发生快速降低，显著地降低了隧道排水系统对地下水的消散能力。岩溶通道中地下水直接以局部高水压方式作用于隧道衬砌上，进而使得隧道衬砌结构的应力响应明显增大。当发生完全堵塞时，岩溶通道内水位下降速度与隧道排水量减少率分别高达82.5%与95.9%，拱底处水压力与左拱腰处结构应力变化最为敏感，增长率分别为30.1%与37.6%。通过对比纵向排水管的2个堵塞指标，发现纵向长度堵塞指标直接影响地下水的水流路径长度，而横截面面积堵塞指标直接影响排水管的等效渗透系数，两者共同决定了隧道排水管的排水性能。同时，由于非线性的演化规律，2个堵塞指标在堵塞过程中的影响权重存在明显差异性，低堵塞条件下以纵向长度堵塞指标影响为主，而高堵塞条件下以横截面面积堵塞指标影响为主。研究成果可为岩溶隧道运营期排水系统堵塞诱发的衬砌结构安全评估及维护对策提供理论依据。

指路标志为驾驶人提供路径指引和决策依据，但现有高速公路指路标志研究多集中于关键互通或出入口标志的有效性分析，缺乏对整个路网中标志系统的协同分析。为全面分析路网中的指路标志，提升其对驾驶人的有效性和路径引导作用，提出路网指路标志综合协调性概念，采用多维特征协同云模型构建了一种结合标志信息连续性、形式一致性和驾驶人认知负荷恒常性的路网指路标志综合协调性等级量化评价方法。基于石家庄高速公路路网指路标志，采用图论和蒙特卡洛法确定路网互通节点指路标志信息连续性，选取信息密度、标志数量、标志预告距离的欧式距离计算形式一致性，依托实车试验收集驾驶人的脑电及眼动数据衡量驾驶人认知负荷恒常性，最后进行多维度综合协调性评价。研究结果显示：研究范围内的路网综合协调性为中等，路网范围内的13个互通节点中仅1个节点为高协调性。其中，互通节点标志信息综合连续性为0.93，但存在1个节点单向连续性仅为0.16，难以指引正确方向；53.85%的互通节点标志形式一致性、驾驶人认知负荷恒常性以及路网标志综合协调性均低于路网平均水平。结果表明：实例分析较好地验证了综合协调性等级量化模型；此外，还发现信息密度与驾驶人认知负荷呈正比；与信息密度相比，信息不连续对驾驶人认知负荷影响更大，认知负荷恒常性可间接反映路网协调性。

虚拟参考信号能有效平衡多通道车内路噪主动控制系统的计算能力与降噪效果，但目前虚拟参考信号实际应用中仍存在计算量大和适用性不足的问题；基于此，利用多工况下的振动数据特征合成多工况变换矩阵，提出了一种时域虚拟参考信号构建方法。基于多重相干法选取原始参考信号，在各工况下利用奇异值分解法获取参考信号协方差矩阵的特征值及特征向量。对各工况提取的特征向量矩阵依据特征值降序排列后截断较小特征值对应的特征向量，将各工况截断后的特征向量矩阵按照顺序拆分重新分组，在各特征向量组中分析各特征向量的皮尔逊相关性，挑选各组平均相关系数最大的特征向量组合多工况变换矩阵，从而构建虚拟参考信号。为了检验所提方法的可行性以及适用性，以PHEV乘用轿车为研究对象开展仿真与实车试验，利用多个工况采集的12个原始参考信号合成多工况变换矩阵，基于该矩阵构建7个虚拟参考信号。结果表明：与现有选点方法相比，所提方法基于多工况变换矩阵进行降维处理，能够在综合12个原始参考信号信息的基础上有效降低约11.5%的计算量。此外，针对多种典型路况的测试分析显示，所提方法在各工况下均取得了较好的降噪效果，与现有方法相比，50~500 Hz频带内总声压级降噪量提高了0.7~1.8 dB(A)。表明所提方法在减小计算量的同时提升了降噪效果，为虚拟参考信号在工程实践中的应用提供了参考。

公路边坡灾害是公路交通安全运行的重要威胁，厘清公路边坡灾害的发生机理，并开展轻量化的监测预警，已成为保障路域安全的迫切任务。在梳理公路边坡灾害特征和分布特点的基础上，系统总结了公路边坡的5种典型破坏模式(崩塌、滑坡、泥石流、路基塌陷、表层溜坍)，分析了每种灾害的特征与灾变机理，并深入探讨了其影响因素和诱发条件。基于此，提出公路边坡灾害的轻量化监测预警思想，主要涵盖巡查与排查、监测因子选择、监测位置优化、监测预警模型优选以及预警防控措施等5个环节，并指出了轻量化监测预警应满足的条件；同时，总结出“先筛后测-低成本感知-轻量模型”的核心框架，以及可行的实现方案。该研究可以为公路边坡轻量化监测预警技术的研发与应用提供参考，对保障公路交通韧性服役有积极的意义。

针对山区公路沿线滑坡灾害时空演化复杂、诱发机制多样及传统处治手段响应滞后的问题，提出一套识别-预警-控制全流程一体化的滑坡处治方法。在隐患识别方面，融合遥感影像、InSAR干涉测量、无人机航测及激光雷达等多源数据，提出滑坡快速识别与演化追踪方法，并结合地球物理勘探与钻孔测斜，精准解析滑动面几何特征。在监测预警方面，建立融合GNSS、测斜、应力计、微震及气象传感器的多参量监测体系，构建基于变形-力学控制-环境响应的分级预警模型，实现复杂地质条件下滑坡的动态监测与精准预警。在控制策略方面，提出集成微型桩和智能锚固等构件的结构优化与阶段化快速应急处治策略，实现针对性强、部署高效的处治目标。提出的方法在都巴高速那良滑坡治理工程中得到验证，结果表明其在公路沿线滑坡“识别-预警-控制”一体化处治中适应性较强。

地震诱发的高位岩体崩塌灾害动力演化过程复杂，致灾能级高，严重威胁交通生命线工程安全。为探究强震作用下公路高位岩体动力失稳演化机理及致灾效应，以2022年泸定地震中海螺沟景区道路附近，距离震中仅2.5 km的兰花寨高位危岩带为研究对象，构建了考虑真实地形特征的动力学模型，基于连续-非连续理论模拟了兰花寨高位岩体的动力灾变过程，揭示了公路路基在崩塌冲击荷载下的破坏模式；进一步开展了震后危岩体致灾特征量化分析，阐明了落石运动轨迹及其对公路造成的影响。研究结果表明：“9·5”泸定地震作用下，兰花寨高位危岩带受3组优势结构面控制，崩塌失稳形成NW-SE向展布的9万~16万m³松散堆积体，成为影响公路抢通保通和灾后重建的关键节点；高位岩体崩塌的灾变过程可分为震裂启滑阶段、抛射飞行阶段、碰撞解体阶段、摩擦堆积阶段4个动力学阶段；地震崩塌致灾对公路路基破坏具有双重机制，地震动诱发路基结构微损伤，高位岩体崩塌冲击导致路基结构发生压剪破坏；震后2023年1月18日和1月27日2次落石运动轨迹均对公路路基构成直接威胁，建议应急抢通保通采用“堆积体阶梯状削坡清方+危岩体被动网防护”组合技术，灾后重建则实施隧道绕避方案。研究结果对强震山区交通基础设施防灾减灾工作具有重要指导意义。

当前山区高速公路滑坡风险缺乏综合评估框架,现有研究仅聚焦滑坡易发性而难以全面支撑风险管控的问题，为了构建科学的山区高速公路滑坡风险评估体系，基于地理信息系统(GIS)技术，提出融合“斜坡单元滑坡易发性-高速公路易损性-暴露度”的三维评估框架。首先结合滑坡触发机制与工程地质勘察数据，筛选出高程、坡度、坡位等 15 个滑坡影响因子，采用半监督学习方法构建LightGBM滑坡易发性评价模型；其次通过量化道路建成后的车流量及不同构筑物损坏可能导致的经济损失，确定生命损失、车辆损失、高速公路构筑物直接损失、修复费用及交通中断间接损失等 5 个易损性指标，并运用熵权法计算各指标权重以完成易损性评价；最后以受滑坡影响道路所在斜坡单元的面积及其与道路的平均距离表征高速公路暴露度。通过将易发性、易损性与暴露度三者相乘，实现了山区高速公路滑坡风险的定量化综合评估；突破传统仅关注滑坡易发性的研究局限，构建了“易发性-易损性-暴露度”三位一体的山区高速公路滑坡风险综合评估框架，且各维度指标选取与量化方法更贴合工程实际场景。研究成果可为滑坡风险综合评估提供方法论支撑，同时还可为山区高速公路滑坡风险的减缓、控制及风险管理决策提供科学依据。

针对滑坡深部变形微机电监测信号存在的随机噪声问题，提出一种联合改进的蜜獾算法(Improved Honey Badger Algorithm, IHBA)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)及改进小波阈值的降噪方法。首先在传统蜜獾算法中引入Tent混沌映射、WOA螺旋搜索机制和Levy飞行策略，利用改进的HBA算法对VMD分解的2个关键参数K和α进行寻优，得到最优参数组合，并将其代入VMD将含噪信号分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMFs)，计算每个IMF的方差贡献率以初步筛选滤除贡献率小的分量。其后结合相关系数将剩余分量细分为有效分量、含噪分量和噪声分量。改进小波阈值函数算法，设置高精度模四次方处理法克服传统阈值函数存在恒定偏差的缺陷，利用改进小波阈值算法对含噪分量进行降噪处理。最后将降噪分量与有效分量重构为降噪信号。仿真模拟试验结果显示该方法与常用降噪方法相比SNR最高(28.764 2)，RMSE最小(0.010 1)；同时开展滑坡深部变形实测信号降噪对比分析，结果表明，所提出的新方法得到的RMSE和RVR最小，NM和SNR最高，SER均在99%以上，高效降噪同时有效保留原始信号细节特征，显著提高了滑坡深部变形微机电监测数据的精度与可靠性，展现出良好应用前景。

为提高地震作用下土质边坡稳定性评估的合理性，将拟动力法和极限平衡Spencer法相结合，推导拟动力作用下边坡安全系数计算公式，结合Karhunen-Loève展开法生成边坡土体参数随机场，应用蒙特卡洛模拟法计算失效概率，建立拟动力作用下边坡风险评估模型，旨在全面考虑地震动态效应及土体参数空间变异性对边坡稳定性的综合影响。通过分析拟动力作用下边坡的峰值失效概率与地震周期内的平均失效概率，揭示地震动参数、边坡几何特征以及土体参数空间变异性(自相关距离、土体参数的变异系数及其相关系数)对边坡失效概率及安全系数的影响规律。结果表明：随着水平地震加速度系数的增加，边坡拟动力安全系数呈非线性减小，地震周期内峰值失效概率迅速增大；波长越长，潜在滑面的分布越为分散且深入，峰值失效概率越大；边坡的失效概率与边坡坡高和坡比呈正相关；空间变异性参数值的增加会导致边坡失效概率增加，在进行地震作用下的边坡风险评估时，土体参数的空间变异性不容忽视。

公路边坡普遍面临土壤侵蚀问题，严重威胁边坡稳定与沿线生态安全。植被是控制坡面侵蚀的重要手段。然而，现有研究多聚焦于植被对径流流速及侵蚀过程的定性分析，针对公路植被边坡条件下流速变化及防控土壤侵蚀的临界植被覆盖度的定量研究仍较为有限。为此，在不同植被覆盖度、流量和坡度条件下开展了室内径流冲刷试验，分析了径流的流态特征及平均流速变化，推导了适用于植被边坡的平均流速预测模型，并基于该模型构建了临界植被覆盖度计算方法。研究结果表明：径流主要表现为层流和过渡流，且均处于急流状态，随着植被覆盖度增加，雷诺数及弗劳德数减小，且流量和坡度的增加均显著提升两者数值。径流平均流速随植被覆盖度升高而降低，但其削弱效应逐渐趋于饱和。流量与坡度对流速的促进作用显著，呈指数增长趋势，基于能量守恒原理与水力学理论，并结合考虑环境因素的改进曼宁系数与局部阻力系数，构建了适用于植被边坡的平均流速预测模型。经294组不同工况下的实测数据验证，模型表现出良好的拟合精度(R² > 0.900)，且具备较强的适用性与稳定性。基于试验结果，结合土颗粒临界起动流速公式与SCS-CN模型，提出了公路边坡临界植被覆盖度计算方法，并基于实际径流冲刷试验的泥沙累计含量和粒径分布特征，对该方法在侵蚀控制中的有效性与可靠性进行了验证。

为揭示钢渣沥青混合料在复杂湿度环境下的长期结构损伤机制，以100%钢渣替代天然石料的沥青混合料为研究对象，构建不同恒定湿度(60%RH、80%RH、95%RH)养护体系，结合X射线CT图像分析、长期动态模量测试及曼特尔检验方法，开展多尺度细观-宏观耦合研究，量化孔隙结构参数矩阵与动态模量响应矩阵之间的相关性。结果表明:钢渣沥青混合料在高湿环境中孔隙结构遵循“微孔隙生成-中小孔隙发育-大孔隙合并”的三阶段演化规律，有效孔隙主导其体积膨胀与性能劣化过程。不同级配混合料在孔隙演化模式与损伤响应方面存在显著差异：SMA-13级配中孔隙合并效应强烈，易形成大尺寸连通网络(平均体积达47.12 mm³)；而AC-13级配则以微细孔隙发育为主(孔隙数量增幅达91.4%)，结构更为稳定。动态模量测试显示，湿度升高及养护时间延长显著降低混合料刚度，f-CaO与f-MgO的水化反应是主要致损因素。相关性分析结果验证了孔隙率与平均配位数、动态模量呈显著负相关，不同级配下细观参数与宏观性能的耦合关系表现出差异性。该研究为改善钢渣沥青混合料的体积稳定性、促进其在实际工程中的高掺量应用提供了坚实的理论基础和试验数据支持。

钢渣作为沥青路面集料替代材料时，其体积膨胀特性与水损害风险制约了工程应用。针对钢渣沥青混合料体积膨胀与水稳定性预测难题，构建了多因素耦合的机器学习预测模型。通过浸水膨胀试验与300组水稳定性测试(涵盖沥青类型、钢渣掺量、f-CaO含量、级配及环境条件变量)，构建了体积膨胀的反向传播神经网络(BPNN)模型和基于贝叶斯优化与交叉验证协同调参的水稳定性CatBoost预测模型，并采用SHapley Additive exPlanations(SHAP)理论解析了水稳定性的特征影响重要性和参数敏感性。研究结果表明：钢渣沥青混合料的体积膨胀与混合料级配组成、f-CaO含量和浸水时间显著相关；CatBoost模型对残留稳定度与劈裂强度比TSR的预测精度最高，且能够有效反映预测误差，其中R²>0.997，MSE<0.344 5；在影响水稳定性的材料因素中，钢渣粗集料f-CaO含量(SHAP均值2.05、1.21、1.17和4.62、1.44、0.77，下同)最为关键，其次为沥青类型(0.84、0.82)、钢渣掺量(0.36、0.32)和沥青含量(0.12、0.38)；钢渣f-CaO含量-沥青含量和f-CaO含量-钢渣掺量这2个特征组合对水稳定性存在交互作用；为满足水稳定性要求，建议沥青路面上面层钢渣掺量不宜超过75%，同时2.36、4.75、9.5 mm粒径钢渣的f-CaO含量阈值应分别控制在2.0%、2.25%和2.0%。研究成果可为钢渣膨胀控制和水稳定性预测提供理论支持，推动钢渣在沥青路面的资源化利用。

锁脚锚管(杆、索)具有稳定隧道初期支护拱脚、防止掉拱和抑制围岩离散变形等作用，在软弱围岩隧道支护设计与施工中受到普遍重视，其支护机理、受力特性、设计方法与支护工艺等一直是研究关注的重点。基于锁脚锚管(杆、索)支护相关研究和工程实践，从支护发展历程、支护工艺、支护作用原理、力学测试方法、受力特性和设计方法6个方面进行系统梳理和总结，分析已取得的研究进展。在支护发展历程方面，经历了“早期的拱脚锚杆→锁脚锚杆→小直径锁脚锚管→大直径锁脚锚管→小孔径预应力锁脚锚索→恒阻锁脚锚索”的总体发展历程和趋势。在支护工艺方面，总结了小直径锁脚锚管(杆)、大直径锁脚锚管和小孔径预应力锁脚锚索的支护参数及钻孔、锚固和连接工艺。在支护作用原理方面，揭示了锁脚锚管(杆)以控制拱脚沉降为主的斜桩作用机理，而锁脚锚索能够锚固于围岩深处，且可施加高预紧力，对初期支护拱脚起到了悬吊和主动约束作用。在力学测试方法方面，研发了锁脚锚管(杆)的模拟加载试验方法和适用于现场测试的光纤光栅测力锁脚锚管。在受力特性方面，探明了锁脚锚管(杆)的受力特点以及对拱脚荷载的分担效应，揭示了锁脚锚管管身应变的分布规律。在设计方法方面，分析认为锁脚锚管(杆、索)增加了对初期支护拱脚的约束(或支承)强度和刚度，提出了锁脚锚管(杆、索)以及钢架喷网锁脚锚管(杆、索)组合结构的支护设计方法。同时，对锁脚锚管(杆、索)支护研究发展趋势、设计与施工技术细则制定以及推广应用等方面进行了展望。

隧道施工过程中，由于地质条件复杂、施工工序多变以及外部环境不确定性较高等原因，坍塌风险始终是制约工程安全、施工进度和人员生命财产安全的重要因素。目前，隧道风险评估主要依赖专家的主观判断，存在响应滞后、效率低下等不足，因而难以及时发现并应对突发情况。为此，构建了基于大语言模型(LLM)的隧道坍塌风险决策智能框架。该框架首先依托iS3隧道智能建造平台，整合地质、施工和变形监测等多源数据，建立了完善的风险感知数据库，为后续风险识别与分析提供了坚实的数据基础。其次，结合提示词工程，利用大语言模型对隧道坍塌可能性指标和事故后果严重程度进行自动化量化评估，实现多维数据的智能融合与解析；同时，借助改进云模型与模糊风险矩阵方法，精确刻画评估过程中的不确定性，并对风险等级进行合理划分，从而为施工现场提供科学的安全防控建议。最后，以晏家寨隧道4个典型施工位置为例，对所构建的智能框架进行了实际应用验证。结果表明:该框架能够准确识别并量化潜在的坍塌风险，并根据现场具体情况实时反馈风险状态，提出针对性防控措施，有效提升了隧道施工风险管理水平。总体而言，所提出的智能化框架不仅突破了传统专家主观判断的局限，更为隧道施工安全管理提供了一种高效、自动化的新型技术手段，同时也为后续在更大范围内推广应用基于大语言模型的风险评估与决策技术提供了理论与实践支撑。

桥梁振动现场实测为结构模态参数识别、行为分析、承载力评估等提供了关键信息。长大桥梁普遍具有跨越范围广、桥址水域辽阔的特点，传统机器视觉测量方法难以实现近距离监测，为此提出了融合无人机贴近摄影和自适应数字图像相关(Digital Image Correlation, DIC)的桥梁振动位移测量方法。首先设计了新颖的远程激光投射装置，通过调节仪器螺旋可将激光点精准投射至监测标靶，以补偿和修正无人机悬停姿态变化。随后，突破了传统机器视觉的架站模式，采用多旋翼无人机悬停状态下贴近摄影模式，近距离采集桥梁监测点标靶的高分辨率高质量序列影像。接着，建立了基于自适应DIC的无人机序列影像处理方法，利用图像局部特征匹配逐帧调整优化测点的子集区域，通过傅里叶变换互相关算法与反向组合高斯牛顿算法进行亚像素位移识别，从而提取无人机测量位移序列和激光校正值序列。最后，通过激光校正值及动态比例因子值来修正无人机测量位移序列，获取高精度的桥梁振动位移及频率。验证试验表明：无人机可准确测量出模型各层的振动位移和频率，与固定相机和激光位移计测量结果吻合，其振动位移归一化均方根误差均不大于3.195%，振动频率相对误差均不大于0.96%。该方法应用于长沙市洪山桥振动测量，成功识别出主桥跨中点、1/4点和3/4点的振动位移和频率，其振动频率的相对误差均不大于0.77%，与固定相机和加速度计的识别结果吻合。提出的无人机高精度、高效率、非接触位移测量方法，为大跨度桥梁振动测量提供了新途径。

为研究600 MPa级不锈钢筋与混凝土的界面黏结性能，开展了18组共54个试件的拉拔试验，并分析混凝土强度、钢筋直径、保护层厚度、相对锚固长度、劈裂面配箍率及钢筋种类对黏结性能的影响。试验结果表明：试件的主要破坏形态包括混凝土劈裂破坏、钢筋拔出破坏和劈裂-拔出破坏。对于相对锚固长度为5的试件，保护层厚度为3倍钢筋直径的试件出现了由混凝土劈裂破坏过渡为钢筋拔出破坏的现象；配置箍筋后，保护层厚度为2倍钢筋直径的试件由混凝土劈裂破坏转变为劈裂-拔出破坏。600 MPa级不锈钢筋与混凝土的界面极限黏结强度随着混凝土强度提高而提高，随着保护层厚度及劈裂面配箍率增大而先提高再趋于平稳，随着相对锚固长度增大而呈现先提高后降低的现象，但受钢筋直径的影响并不显著；影响规律出现转变时的保护层厚度、劈裂面配箍率及相对锚固长度取值分别为4.5倍钢筋直径、2.0%和5。不同强度等级混凝土中，600 MPa级不锈钢筋与普通钢筋屈服前的黏结性能基本相当，弹性模量对钢筋黏结性能的影响完全可以忽略；屈服后不锈钢筋的黏结应力-滑移曲线变化相对平缓,且极限黏结强度略低于普通钢筋。基于600 MPa级不锈钢筋与混凝土界面黏结性能试验结果，拟合得到具有一定保证率的极限黏结强度计算式及黏结应力-滑移本构模型，并提出了采用材料强度设计值表达的钢筋临界锚固长度计算式，可为混凝土中600 MPa级不锈钢筋的黏结锚固设计提供参考。