国家自然科学基金学科代码体系是基金项目申报与评审管理的基础，是引导基础研究布局、推动学科创新发展的框架支撑。2025年，建筑与土木工程学科对研究方向和关键词体系进行了系统梳理与优化调整。“E0809道路与轨道工程”由原先6个研究方向拓展至20个，关键词体系也进行了系统完善，实现了从传统工程领域向绿色智能、韧性安全、系统协同及极端场景适应的转型与提升。基于此，系统阐析了此次研究方向和关键词体系优化调整的总体思路与理念，对未来发展趋势和发展战略进行了分析解读。

近年来，国内外依托外部感知技术与车路协同体系建立的智慧高速建设取得显著进展，但其在内涵、发展目标以及架构一致性方面仍有改进空间，亟需革新传统道路建设与运维理念。为此，综述了美国、欧洲、日本等地区的智慧高速发展历程，分析国外经验对中国智慧高速建设的启示，并总结当前典型的智慧高速技术架构体系。在此基础上，以道路交通基础设施为智慧本体，实现智慧高速全生命周期的全时全域全事件智慧赋能与满足功能目标需求，提出了基于具身智能体的自主智慧高速架构体系。首先，将智慧高速抽象为具身智能体系统，采用面向过程的结构分析方法与机器系统行为控制理论建立了自主智慧高速功能架构。然后从数据类型、数据采集方式、组网方式、决策处理与服务应用等方面，设计了可实现五大功能场景的自主智慧高速物理架构。进一步，提出多源感知、R2X (Road to Everything)交互以及智慧大脑的架构体系以及基于生物遗传算法的分部架构协同运行方法。接着，基于具身智能体理念，提出了满足功能目标需求的自主智慧高速体系数据属性要求，构建了集核心功能于一体的15项技术集及其基本要求。最后，设计了五大应用场景的流程与技术实现方法，为中国智慧高速高质量建设和高品质运营提供应用支撑。提出的基于具身智能体的自主智慧高速架构体系以道路交通基础设施为智慧本体，层次清晰、统一协调、兼容开放，革新了传统道路建设与运维理念，实现智慧高速全生命周期全时全域全事件智慧赋能。

聚氨酯胶结料因其显著的低碳优势和优异的力学性能，在铺面工程中展现出良好的应用潜力，然而水、热、光、氧等多源环境耦合作用引发的老化是限制其服役耐久性的关键。围绕这一问题，系统梳理了国内外聚氨酯材料老化与抗老化研究进展，从道路服役需求出发，对路用聚氨酯胶结料老化机理、老化行为模拟、老化评价方法与靶向抗老化研究进行了归纳与评述。研究表明：聚氨酯老化本质上是以自由基链式反应为核心的化学结构演化过程，不同环境因素通过调控活性基团生成与转化路径，影响分子链断裂、交联及重构行为；在老化行为模拟方面，现有方法主要包括热氧、水热及紫外老化等类型，但多源环境耦合作用与路域环境针对性需进一步加强；在性能评价方面，现有研究涵盖物理性质、静态力学性能、动态黏弹性能及微观结构表征等手段，但缺乏工程需求导向(如高低温、疲劳等)的性能评价体系；分子结构调控、靶向抗老化材料等可以在一定程度上提升聚氨酯的老化抗性，但其对于路用聚氨酯胶结料的长期效果仍需深入研究。尽管国内外研究在聚氨酯老化和抗老化方面取得了显著进展，但路域环境下聚氨酯胶结料老化行为的复杂性仍需进一步研究, 以实现长期服役性能的稳定提升。未来研究应聚焦多场耦合老化机理解析，需求导向的老化评价体系构建与标准化，以及机理驱动的靶向抗老化设计，以实现路用聚氨酯胶结料的高耐久与长效应用。

寒区黑色沥青路面长期遭受高强太阳辐照,由此引发的热效应将加速多年冻土的退化与融沉，导致上部路面开裂、不均匀沉陷等病害。针对寒区冻土融沉问题，降低路基周期性吸热总量继而维持多年冻土热稳定性对于保护寒区交通命脉与确保其经济可持续发展具有重要的战略意义。当前热棒、通风管与桩网结构路基等技术较为成熟，多用于冷却路基并维持冻土热平衡。然而，路面工程降温技术在寒区冻土热稳性保护中的研究相对较少，且存在明显的耐久性能缺失，阻碍了其在寒区的长期发展与应用。基于此，以路面降温技术为研究对象，综述了多孔路面、热反射涂层、复合式涂层、热阻路面、相变路面等路面主流降温技术及其在室内、室外降温性能测试方法的进展。首先，介绍了各类降温技术的降温机理、材料组成与制备方法；其次，基于降温材料的光热学等物理特性与其核心作用机理，分析了各类降温技术的降温效果与路用性能以及两者的关键影响因素；围绕光热学辐照试验的光源特性、设备功能模块与测试精度等方面，总结了室内、室外降温性能测试方法的优势与局限性；最后，针对寒区应用场景与适应性问题归纳了各类路面降温技术，根据各类降温技术、测试方法的现有不足与科学问题，提出了相应的改进措施，对未来寒区沥青路面降温技术体系的发展与研究方向进行了提议与展望。

聚氨酯具有超强黏结、性能可控、多基材适应及环境友好等突出优点，展现出突破传统道路胶结材料性能瓶颈的巨大潜力。然而，聚氨酯混合料的抗水侵蚀能力不足，冻融循环后力学强度退化率高，易诱发掉粒和坑槽损坏，严重影响聚氨酯路面的耐久性。为了厘清冻融循环作用下聚氨酯混合料性能的劣化机理，首先从接触角等角度分析了胶黏剂的细观损伤特征；其次，借助原子力显微镜(AFM)等技术，以界面过渡区模量为评价指标，探究了聚氨酯和矿料界面黏结作用的微观劣化规律；最后，结合聚氨酯混合料宏观物理指标，阐明了路用性能的演化机理。研究结果表明：冻融循环会导致聚氨酯胶黏剂内部微观孔洞增多并发展为微裂缝，逐渐降低其热稳定性能、力学性能和疏水性能；聚氨酯和矿料界面区域的冻融失效作用对聚氨酯混合料整体性能劣化的贡献大于聚氨酯胶黏剂的自身损伤；冻融循环作用下，聚氨酯混合料路用性能呈现前期劣化明显(降幅达67.1%)，后期劣化缓和(降幅14.5%)的分段趋势；聚氨酯混合料前期(0~8次)冻融循环的强度损失主要由聚氨酯胶黏剂疏水性能下降引起，但多次冻融循环后(8~16次)，聚氨酯和矿料界面损坏对于聚氨酯混合料性能劣化的贡献程度逐渐增加；添加硅烷偶联剂可在界面间形成“分子桥”，通过增强界面间的黏结作用，可提升聚氨酯混合料抗冻融性能3~4倍。研究结果不仅对改善聚氨酯混合料耐冻融性能有重要意义，还将为解决聚氨酯路面掉粒、坑槽问题奠定基础。

集料的形貌对沥青混合料性能影响显著，为解决传统集料形貌分析方法的局限性，引入机器学习算法以实现基于多角度、多特征二维形貌参数的三维形貌参数快速识别及预测。通过计算机断层扫描(CT)设备及图像处理软件，获取了400颗集料的三维形貌参数以及3个投影方向的二维形貌参数，建立了基于5种机器学习算法的三维参数预测模型并讨论了预测性能，进一步基于沙普利可加性特征解释方法分析了不同输入参数的贡献。结果表明：不同二维投影面的形貌参数分布之间存在显著的差异，二维形状参数分布与三维形状参数分布最大差距高达25.0%，仅通过单一投影面数据表征集料形貌参数分布情况会造成较大误差；极端梯度提升(XGBoost)算法在预测性能、泛化能力及可解释性之间取得平衡，训练集和测试集的决定系数分别达到0.86、0.83；纵横比和形状因子是三维针片状指数预测模型的核心参数(贡献度89.5%)，圆度主导球形度预测(贡献度92.1%)，4个二维形貌参数对三维棱角指数的预测均有不同程度的贡献；增加投影面数量能够有效提高模型性能，相对于单一投影面参数，三投影面参数模型预测精度提高至少20.0%，而水平投影面参数对三维针片状指数预测模型的贡献几乎可以忽略，其模型的决定系数低于0.10，仅靠俯视图的二维形貌分析方式准确度较低。研究成果为沥青混合料设计阶段快速准确识别集料三维形貌特征提供了有效手段，有助于通过优化集料形貌控制提升混合料路用性能。

针对花岗岩集料与沥青黏附性不足，难以在高等级公路沥青面层中应用的工程问题，以花岗岩大孔隙沥青混合料为基体，水泥基灌浆料为填充，提出了花岗岩基半柔性路面材料及其制备工艺;以灌注率评价水泥对基体空隙的填充程度，运用小型拉拔试验，量化分析了集料-沥青-水泥界面黏结强度;结合界面断口宏、细观形貌特性，揭示了多相界面作用机制，并通过高温车辙、低温弯曲、水稳定性等试验，系统评价其路用性能。结果表明：花岗岩基材料的灌注率达到了95.27%，其界面黏结强度为0.42~0.85 MPa，较玄武岩基提高约70%，说明花岗岩能够替代常用玄武岩作为半柔性路面材料的基体集料；花岗岩基界面断口由水泥、沥青和集料构成，三相异质材料相互作用形成了多相界面，沥青与集料的物理黏附形成了界面初始结合，水泥与沥青、集料的物理吸附-化学键合-机械协同的耦合，增强了界面黏结，水泥水化凝胶与沥青相互贯穿，形成沥青-水泥互穿网络，强化了界面结合；花岗岩基半柔性路面材料的马歇尔稳定度、动稳定度、残留稳定度比和冻融劈裂强度比分别为38.8 kN、78 535次·mm^-1、98.3%和99.3%，与常用玄武岩基材料基本相同，但其最大弯拉应变较玄武岩下降6.4%。该研究为酸性集料在半柔性路面中的高效应用提供了创新性的解决方案和技术支撑。

针对原始木质素在沥青中抗紫外老化效果有限的问题，采用温和可控的漆酶催化氧化法制备漆酶活化木质素，分析了漆酶活化处理对木质素化学结构和抗氧化活性的调控作用，评价了漆酶活化木质素在沥青中的分散状态与相容性，探究了漆酶活化木质素对沥青流变性能和老化行为的影响，在此基础上开展沥青混合料紫外老化条件下的抗裂性能评价。结果表明：漆酶催化氧化在保持木质素芳香骨架结构完整的同时，促进部分酚羟基位点暴露，增强自由基清除能力,相同掺量下，漆酶活化木质素改性沥青较原始木质素改性沥青表现出更优的高温抗车辙性能、抗疲劳性能和抗开裂潜力;漆酶活化木质素可有效减缓沥青的光氧化硬化与脆化过程。综合流变性能与抗老化性能分析，漆酶活化木质素的最优掺量为6%;漆酶活化木质素改性沥青混合料在紫外老化后峰前断裂能与断裂韧性衰减幅度均明显小于基质沥青混合料，其抗裂性能保持性接近SBS改性沥青混合料，显示出良好的抗紫外老化能力和工程应用潜力。漆酶活化木质素可作为一种具有发展前景的生物质基沥青抗紫外老化改性材料，为可再生高性能道路材料的开发提供了理论依据与技术支撑。

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。

中国铁尾矿资源堆存量庞大，长期堆积不仅严重占用土地资源，还带来粉尘扩散、重金属迁移等环境安全隐患。与此同时，传统胶凝材料如水泥的生产过程能耗高、碳排放大，不利于绿色低碳发展。铁尾矿资源化用于制备胶凝材料成为缓解资源与环境双重压力的有效途径。通过系统综述铁尾矿的颗粒特性、化学矿物组成及其潜在胶凝活性，归纳了当前机械活化、化学激发及热处理等多种激发方式对其活性的增强机制，探讨了不同激发方式下铁尾矿基胶凝材料的力学性能、耐久性表现及典型水化产物的生成机制，分析了铁尾矿在碱激发体系中与矿渣、粉煤灰协同反应的潜力，及其在胶凝材料制备中的应用优势与面临挑战；最后，提出了未来应加强关于矿物反应机制、复合激发策略和多尺度性能评价体系等方面的深入研究，以推动铁尾矿在低碳胶凝材料领域的高效资源化与工程化应用。

为推动铁尾矿砂在新疆公路沥青路面多层位的规模化高值利用，制备了铁尾矿砂沥青砂浆及沥青混合料，确定了铁尾矿砂最佳表面改性方案，分析了不同掺配比例下铁尾矿砂沥青混合料的路用性能，推荐了最佳铁尾矿砂掺配方案，明晰了铁尾矿砂沥青混合料在升温及降温环境下的传热特性，揭示了不同因素对铁尾矿砂沥青混合料损伤愈合性能的影响规律，评价了铁尾矿砂沥青路面服役效果。结果表明：1%硅烷偶联剂对铁尾矿砂与沥青黏附性的改善效果显著，推荐AC-25与AC-16沥青混合料中改性铁尾矿砂最佳掺量均为60%；升温工况下，60%掺量的铁尾矿砂沥青混合料热传递效率高于普通沥青混合料，其上表面与下表面平均温度分别高出后者1.55 ℃、0.78 ℃；铁尾矿砂沥青混合料光照愈合性能与裂缝扩展区温度强相关，铁尾矿砂掺量越高，光照愈合效果越好；在光照4 h、愈合8 h的工况下，60%掺量的铁尾矿砂沥青混合料峰值荷载愈合率(H_P)达54.5%；微波功率900 W、加热时间60 s时，铁尾矿砂沥青混合料H_P达68.3%。实体工程中铁尾矿砂沥青混合料下面层平均升温速率范围为0.157~3.477 ℃·h^-1，吸热性更好，其用于高寒大温差地区有益于提升沥青面层的自愈合性。

在中国交通基础设施持续发展的背景下，沥青作为关键材料因性能优异被广泛应用。然而，随着建设规模不断扩大，石油沥青这一不可再生资源面临需求攀升与价格波动的双重压力，亟需开发环保、低成本的替代材料以实现行业可持续发展。聚氨酯作为高性能高分子材料，因工业和生活领域的广泛应用已成为固体废弃物重要来源，其回收利用备受关注。其中，醇解法因可通过简单的工艺将聚氨酯转化为多元醇回收而广受青睐，但醇解过程产生的副产物(By-products of Polyurethane Alcoholysis， BPF)因处理困难增加了聚氨酯回收工业化的负担。BPF与沥青在物理性质和表观形态上高度相似，基于此，提出将BPF用于部分替代沥青并开展深入研究。首先通过化学表征明确了BPF的主要成分为环氧乙烷/环氧丙烷共聚醚和芳香胺类化合物。通过试验表征和分子动力学方法研究发现，BPF与沥青的共混作用以物理相容为主，BPF中环氧共聚醚的极性羟基与芳香胺的氨基通过非共价氢键与沥青分子形成缔合；另外，芳香胺与沥青质芳香分及胶质组分间产生π-π共轭堆积效应，促进了BPF与沥青的相容。随着BPF掺量增加，BPF 沥青抗老化性能逐渐增强，低温抗裂性能与疲劳性能则表现出先降低、随后提升、最终再次降低的规律；而高温性能则与BPF成分具有更强的关联性，环氧共聚醚是导致BPF沥青高温性能下降的主要成分，当BPF中包含小分子聚苯乙烯时，其热聚合作用则是提高高温性能的关键。当BPF掺量为10%时，能够作为沥青的有效替代材料，使沥青表现出除高温性能外，其他性能均不低于甚至优于基质沥青的综合性能。该研究验证了BPF作为沥青替代材料的可行性，在保障沥青路用性能的同时，显著促进了固废资源化利用，降低了对石油沥青的依赖，兼具工程应用与可持续发展的双重价值。

结构健康监测(Structural Health Monitoring， SHM)技术已成为保障桥梁运维安全与辅助养护决策的关键手段，而传统桥梁SHM范式依赖高成本商用传感器、封闭式数据采集仪与集中式云端分析，面临成本高昂、可拓展性差与数据传输压力大的挑战。在此背景下，以现场端信息提炼与快速响应为核心的边缘智能，为桥梁SHM缓解成本、传输与拓展性约束提供了新的系统路径。低成本传感器与嵌入式平台分别构成其前端感知基础与计算载体，共同推动桥梁SHM由“高成本设备依赖、原始数据集中上传、云端诊断为主”的传统范式，向“低成本密集感知、可拓展调控、边缘侧信息提炼”的轻量化边缘智能范式转变。以此为主线，对基于边缘智能的轻量化桥梁健康监测进行系统综述:首先，总结了轻量化桥梁SHM的研究现状与范式跃迁；其次，从传感层出发，系统梳理了惯性与力学、环境与声学、光学成像3类低成本传感器在桥梁SHM中的应用现状、技术边界及常见误差来源；接着，从传输分析层出发，系统梳理了嵌入式平台的硬件性能，及其在轻量化桥梁SHM系统中的3类典型定位；随后，从通信机制、部署架构与应用场景3个维度梳理轻量化桥梁SHM的体系特征;最后，总结现阶段技术瓶颈，并展望其在多模态感知、边缘自适应智能与智能化管养决策三方面的发展趋势。

为解决中小跨径桥梁监测中系统复杂、成本高昂、难以规模化推广等问题，提出一种基于挠度单指标的简支梁桥轻量化监测系统与评估方法。首先，以挠度为核心监测指标，构建了“精准感知-智能处理-动态评估”的轻量化监测系统。其次，提出了融合变分模态分解(VMD)与低通滤波的挠度信号效应分离方法，有效剥离温度效应与高频噪声，提取活载引起的挠度成分。同时，建立了基于实时挠度的结构等效荷载反算与刚度评估模型，并提出了蓝、黄、红三级预警阈值设定方法。随后，通过引入可靠度理论与极值统计方法，构建了挠度长期性能评估与服役寿命预测模型。最后，通过实桥工程应用验证，该系统能够稳定采集数据、准确分离荷载效应，预警响应合理，长期可靠指标满足规范要求。研究结果表明：该方法在保证监测精度的同时显著降低了系统成本与复杂度，为中小跨径桥梁的长期、经济、智能化监测提供了有效解决方案。

为实现未知运营荷载下桥梁下部结构服役状态实时在线监测，提出了基于荷载-参数-响应联合估计和稀疏观测响应的下部结构轻量化监测方法。首先，开发了一种未知激励下改进自适应无迹卡尔曼滤波算法，通过融合桥梁下部结构动力学分析模型，构建了适用于下部结构实时在线评估的荷载-参数-响应联合估计框架。其次，通过数值模拟验证了噪声干扰和随机荷载作用下算法识别的有效性，并分析了结构参数初始误差对算法鲁棒性的影响。最后，基于某真实桥梁下部结构的现场监测数据，对所提方法在复杂运营环境下的可行性和有效性进行了验证。研究结果表明：在仅观测墩顶和墩底加速度响应下，所提算法能够有效实现桥梁下部结构未知荷载、结构参数和响应的同步估计，识别的结构响应和未知随机荷载均与真实值高度一致，有效抑制了噪声干扰和累积误差导致的漂移现象；在5%噪声水平和±50%结构参数初始误差的影响下，结构参数、响应和未知荷载的识别误差均在5%以内，桥墩基底约束刚度和墩身刚度能够准确、快速收敛至真实值；现场监测试验进一步表明该方法能够有效识别未知运营荷载作用下桥梁下部结构的结构参数与动力特性，其识别的结构时频域响应与实测数据吻合较好。

为满足高速公路数字化转型进程中构建标准统一、分层解耦、融合集成的数字底座的迫切需求，系统界定高速公路数字底座的核心内涵，提出可落地的架构体系与演进路径。首先，通过系统梳理国内外数字底座相关研究与实践，从高速公路新型基础设施、行业数字化转型及操作系统3个维度解析数字底座的内涵特征。在此基础上，结合当前信息技术发展趋势与高速公路业务特性，从操作系统视角构建“云-网-图-数-智”的总体架构，明确各要素的交互关系与功能定位。遵循“标准统一、通用普惠；目标导向、场景牵引；统筹谋划、集约利旧；开源开放、迭代演进”的基本原则，设计了数字底座建设的实施框架。进而，提出高速公路数字底座由1.0~3.0的演进形态，明确了推进路径。研究结果表明：所构建的“云-网-图-数-智”架构体系实现了数字底座从概念到结构的转化，1.0~3.0的演进形态为分阶段建设数字底座提供了可操作的实施指引。该研究系统界定了高速公路数字底座的内涵与架构，形成了可验证、可落地的理论框架与实施参考，可为高速公路基础设施数字化转型升级提供技术支撑。

在中国公路网络快速发展的背景下，地质灾害频发对公路生命线工程的安全韧性构成了严重威胁。传统人工巡查与静态评价模式难以实现大尺度范围的隐患精细识别，且无法高效处理海量多源数据，已难以适配当前防控需求。为此，提出了“风险识别-有效监测-精准预报”一体化公路地质灾害防控新体系，该体系通过构建融合工程设计资料与历史灾害信息的高质量多源数据库，利用AI模型对数据进行学习与训练，实现灾害“由线到点”的风险识别；在此基础上，对所识别的高风险点位布设牛顿力监测系统，进而基于精准预报结果，实施超前预警、超前加固与超前调控等主动防控措施。研究结果表明：对AI模型识别出的高风险点位进行牛顿力监测，能够实现对灾害演化过程的实时精准力学感知，提供有效的超前预报。所构建的智能防控体系，旨在推动公路地质灾害防治从“被动应对”到“主动防控”的智能化转型，为提升公路生命线工程的安全韧性提供系统性的解决方案。

针对重载交通与极端环境的严峻挑战，改性沥青的研发正经历从“宏观经验试错”向“分子级精准定制”的范式转变。综述了聚合物改性沥青技术的发展历程、微观机理与前沿态势。首先，从经典的SARA四组分模型出发，探讨了现代分离与高级表征技术在构建沥青“化学-流变”跨尺度关联模型中的应用，阐明了微观组分对宏观力学响应的影响。其次，系统梳理了改性剂技术的代际演化，涵盖了从早期的热塑性树脂与热塑性弹性体到废旧橡塑材料的绿色化与反应性高值利用，并强调了微量化学增容剂在改善多相体系相容性中的关键作用。此外，基于相容性热力学理论和微观相态的演化规律，深入剖析了决定改性沥青储存稳定性的物理化学本质。最后，展望了基于材料基因组计划的沥青基因库建设，分子动力学模拟的虚拟实验室应用，以及结合物理信息神经网络的数字化逆向设计等前沿方向。这些新技术和多学科的融合正推动改性沥青的研发由传统低效的经验试错模式向分子级精准定制和智能化设计方向的根本性转型。

多年冻土作为对温度极为敏感的特殊岩土体介质，其冻胀融沉的工程特性给公路工程的建设、运营与维护带来严峻挑战;中国青藏高原极端高寒气候条件进一步加剧了这种挑战。重点关注中国高原冻土公路工程领域的研究现状与发展历程，系统梳理了高原冻土公路在工程理论、材料、结构设计、建造与运维等方面面临的核心技术挑战，指出了各研究方向的技术痛点。基于此，总结了中国高原冻土公路工程历经被动阻热、主动调控、能量平衡的三阶段演进特征，深入剖析了各阶段的技术核心、发展脉络与工程实效，清晰呈现了中国高原冻土公路工程技术的迭代升级过程。重点阐述了青藏公路、共玉公路两大标志性高原冻土公路工程的建设实践与关键技术突破，展现了中国在冻土公路工程领域深厚的技术积累与突出的国际影响力。最后结合当前研究现状、国家重大工程战略需求与高原暖湿化气候背景，探讨了冻土公路工程未来的研究方向与发展趋势，为高原冻土公路工程的理论创新、技术升级及工程实践提供了参考。

由钢-混组合壁板组成的闭口截面结构能应用在超大截面尺寸的结构上，且具备高承载效率和施工效率。为深化对组合壁板的认识，推动组合壁板结构的应用，首先分析了组合壁板结构的受力特点，并梳理了各类组合壁板的基本构造形式以及设计理念。而后对比了组合壁板的各类连接构造，总结其结构成型特点，评述了组合壁板的受力性能及其主要影响因素，以及相应的设计理论。最后，提出了新型的钢-超高性能混凝土(UHPC)组合壁板，并综述了钢-UHPC组合壁板的研究现状。结果表明：双钢板混凝土、多腔钢管混凝土以及钢壳混凝土都是组合壁板中的一种，但是三者的设计理念和成型方式均存在差异；组合壁板的连接构造可分为“直接连接式”和“间接连接式”，而隔板作为“直接连接式”中的一种，在具备最强的连接性能的同时，能够使钢结构具有足够的施工阶段刚度，但是其对结构厚度有一定要求；建议超大截面尺寸的组合壁板的连接构造应选择隔板与“间接连接式”连接构造的组合，但不同连接构造的受力分配关系应继续深入研究；已开展的组合壁板试验研究，证明了组合壁板在受力性能上具备优势，但设计理论体系仍不完善；连接构造的设计是影响组合壁板受力性能的关键因素，但目前的设计没有明确连接构造的不同作用；相比于普通钢材，基于UHPC抗压强重比大于普通钢材的特点而设计的超高性能钢管混凝土板(UCFT板)更加轻质高强；对于钢-UHPC组合壁板的研究才刚刚开始，应进一步研究专用UHPC的材性指标，扩展以连接构造为参数的试验研究。

针对缆索承重桥梁(包括悬索桥与斜拉桥)在交通火灾场景下表现出的显著脆弱性，为推动缆索承重桥梁火灾防控新理论、新方法的发展，提升其抵御交通类火灾的整体能力，对缆索承重桥梁抗火研究现状进行了系统综述，并凝炼出亟待解决的缆索承重桥梁火灾安全关键科学与技术难题。通过文献调研和关联数据分析，梳理了国内外缆索承重桥梁火灾事故的成因以及关键构件火灾损伤的特征；阐释了缆索承重桥梁火灾场景确定、温度场分析方法与主要影响参数，分析了开放环境缆索承重桥梁构件的时空传热模式；研究了复杂火场桥梁缆索、主梁及桥塔的损伤特点与破坏模式；剖析了缆索承重桥梁的耐火性能提升与火灾防控方面存在的问题。研究结果表明：缆索承重桥梁的火灾风险源主要包括桥面车辆碰撞、自燃与翻倾所导致的事故，还涉及油码头与油轮意外事故；火灾场景与桥梁灾损行为的演化受多种因素综合影响，包括火源类型、火灾蔓延方式、火势规模、起火位置、风场特征(风向、风速与风态)及结构特征等；大直径缆索构件的截面升温计算、主梁的屈曲失效、桥塔的稳定性，以及整体结构的动态灾变机理是抗火分析的难点；缆索承重桥梁在火灾温度场数据库构建、综合性防火措施的量化控制以及结构韧性提升等方面仍面临诸多难题。

中国道路工程建设取得了举世瞩目的成就，道路的内涵从最开始的满足通行功能逐步向多元化方向延伸。道路基础设施作为交通的重要组成部分，正以迭代进阶的方式推动交通向更高效、更安全、更舒适的方向协同演进。尝试从耐久性、绿色化、智能化、能源化、自主化等角度,系统梳理以路面工程技术为代表的道路工程技术发展方向和路径，指出各技术的未来发展与挑战。从材料性能提升、路面结构优化、养护水平和安全韧性提升等方面归纳了沥青路面耐久长寿方面的技术；基于绿色发展理念，总结了环保型路面在透水、降噪、除冰雪、低吸热、低碳及固废利用等领域的技术发展；围绕自感知、自调节、自修复、自供能四大特性，厘清了路面工程在智能化方向的发展路径；通过路域可再生能源收集、自洽能源系统构建，分析了道路工程在交能融合方向取得的进展；最后从多主体协同、全要素孪生建模、交通流自主塑流等方面，梳理了道路交通自组织运行的发展路径。道路工程的全面发展除了依赖传统道路工程的技术进步，更离不开各种先进技术的发展与突破。在设施、运输、信息、能源等深度融合的发展阶段，重点归纳分析了各技术的核心理论，剖析了当前面临的技术瓶颈与挑战，以期为道路工程的未来发展提供理论参考与方向辨析。

路面裂缝的自动化修复可以有效延长道路的使用寿命，在道路智能化养护中发挥着至关重要的作用。为解决裂缝灌缝修复过程中裂缝轨迹实时提取困难、灌缝误差较大等问题，研发了一种路面裂缝灌缝机器人(Automated Pavement Crack Sealing Robot， APCSbot)，APCSbot采用裂缝轨迹实时分割网络(S2TNet)和基于交叉熵的自适应模糊控制裂缝灌缝修复方法(Cross-entropy-based Adaptive Fuzzy Control， CEAFC)。首先，提出了一种裂缝实时分割网络(S2TNet)，该方法利用锚定比IoU平衡采样(ARIS)和平衡细粒度特征(BFGF)有效地提高了检测器在预测边界框和分割实例二进制掩码方面的性能，从而提高裂纹轨迹提取的准确性；其次，设计了一种基于交叉熵的自适应模糊控制(CEAFC)方法，采用交叉熵优化迭代对控制器参数进行调优，并构建模糊逻辑以提升修复控制的鲁棒性。此外，建立了基于四轮独立差速驱动的无人轮式机器人框架，并将裂缝分割网络和跟踪修复控制方法集成到系统中。结果表明：在DeepCrack、CFD、S2T-Crack数据集上进行的大量试验下，所提方法的路面裂缝实时分割精度为80.21%；在0.05 m·s^-1左右的速度下完成裂缝灌缝修复，细长裂缝灌缝平均误差为5.17 mm。实际道路裂缝场景测试证实了APCSbot的有效性，展示了其在路面裂缝灌缝修复方面的准确性和稳健性，为道路智能化养护提供了技术支撑。

为实现淤泥质渣土高值化、多样化利用，研发了采用碱激发高炉矿渣(GGBS)方式固化淤泥质渣土，并在标准养护条件下实现高强度和高耐水性的人工造粒新技术。通过试验探究了碱激发剂类型、掺量以及养护时间等因素对固化土颗粒的力学强度和耐水性能的影响，并确定Ca(OH)₂与Na₂SiO₃作为碱激发剂及其最优参配比。在此基础上，进一步采用傅里叶红外光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)等手段对人造颗粒进行微观表征，揭示了碱激发GGBS固化土颗粒的强度形成机理及其演化规律。研究表明:GGBS在Na₂SiO₃碱激发作用下发生水化反应；当Na₂SiO₃掺量达到10%以上时，标准养护7 d颗粒强度达到5 MPa以上，且软化系数均高于0.75。通过加入Ca(OH)₂替代部分Na₂SiO₃，可以进一步增强碱激发作用，其最优掺比为1∶3，颗粒强度相比单独使用Na₂SiO₃时提升超过20%。微观试验表明:碱激发GGBS在生成水化硅酸钙(C—S—H)与水化硅铝酸钙(C—A—S—H)时，合成聚合度高、具有三维网络结构的地聚物M_x{—(SiO₂)_zAlO₂—}_n·wH₂O，填充孔隙并黏结土颗粒，显著增强人造颗粒强度。利用碱激发GGBS固化淤泥制得的人造颗粒，具有轻质(1.8~2.0 g·cm^-3)、高强(≥5 MPa)、耐水(软化系数＞0.75)、低能耗(20 ℃冷结养护)、绿色环保(固废利用率≥85%)等优点，可用于部分代替交通路基基层填料、桥梁承台回填、滨海公路防护结构等场景。

基础设施的高速建设必将导致大规模的维养，为应对大跨径桥梁结构性能保持和承载力提升问题，围绕改变结构体系提升桥梁性能的现状及发展趋势，在对提升方法及与其密切相关的优化算法和过程安全监控技术等进行总结的基础上，系统梳理了简支变连续、增设支点、斜拉组合体系、吊拉组合体系、悬吊体系、梁拱组合体系等提升方法的研究现状和典型工程应用，形成增加约束法和附加构造法两大类型，深度剖析大跨径桥梁结构的体系主动改造行为、结构状态变化规律等科学机理。对改变体系加固面临的关键问题、主要挑战及未来发展趋势进行了展望，指出该方法效益和风险并存，新老2种体系的相容性等方面还需要系统、深入研究。桥梁损伤数学模型的建立仍是制约改变体系加固研究的短板，其涉及的多变量、多目标函数的构造和最优解标准的制定等问题仍需探索，复杂受力过程求解算法的突破仍是关键。借助智能设备，结合数字孪生，实时监测、分析、控制、反馈的交互式协同设计及智能建造方法还应进一步探索。

为深入研究大纵肋正交异性钢-UHPC组合桥面板的疲劳性能，解决传统足尺模型疲劳试验中存在的尺度割裂与信息壁垒问题，以构件、部件与结构3个尺度间的性能指标信息的相互关系为切入点，提出了多尺度融合试验研究方法。该方法采用了多尺度性能指标信息的递进、融合与反馈策略，设计了构件、部件与结构的多尺度协同疲劳试验，建立了模式化的试验研究路径，实现了对同一研究目标下多尺度试验研究的有效支撑。结果表明：所提出的多尺度融合试验研究方法，通过构件、部件与结构的信息传递与融合路径，形成系统闭环的研究体系，可有效解决多尺度试验中的数据割裂问题;构件尺度中UHPC材料、栓钉连接件和钢桥面板典型疲劳易损细节均表现出性能退化与疲劳损伤累积特征，可通过力学性能退化模型、S-N曲线及损伤累积准则进行量化表征，并作为上层尺度评估的基础输入；部件尺度中节段模型试验能够阐明各节段模型的疲劳损伤演化路径，确定其疲劳破坏模式，明确UHPC层、栓钉连接件与钢桥面板典型疲劳易损细节的控制部位，并建立局部响应与构件性能指标间的映射关系，为结构的设计参数优化及结构尺度疲劳响应分析提供试验依据与理论支撑；结构尺度中实桥原位监测结果表明,关键控制部位的应变响应稳定,损伤程度较低，各性能指标在构件、部件与结构尺度间具有良好的适用性与协调一致性。

超大断面盾构隧道曲线段施工千斤顶偏心荷载作用易导致管片接缝出现张开和错台变形，进而诱发接缝防水性能退化。针对该问题，基于多道密封垫防水体系，构建了从“局部防水机理”到“整体荷载响应”的完整研究框架，分别建立了接缝防水性能流固耦合分析模型与复杂施工荷载作用下的多环管片受力分析模型，系统揭示了千斤顶偏心荷载作用造成的超大盾构管片接缝变形特征与多道密封垫防水性能退化规律。研究结果表明:多道密封垫体系呈现出“梯度屏障协同”防水机制，三道较双道及单道密封垫体系的防水性能分别提升了23.6%~35.3%与62.5%~76.2%;管片环缝在偏心荷载作用下的防水性能退化幅度达21.0%~24.0%，且在盾构上行姿态下最为显著。研究量化了千斤顶偏心荷载导致的管片接缝多道密封垫防水性能退化水平，建立了以防水性能退化率为依据的防水安全系数修正方法，明确了考虑偏心荷载影响对应防水安全系数的调整数值，可为超高水压超大断面盾构隧道管片接缝防水的精细化设计提供理论支撑，并为推动接缝防水性能安全系数由“经验判断”向“数据驱动”转变提供科学依据。

提出基于预训练大语言模型的行驶风险推断能力构建方法，以轻量化预训练大语言模型(Large Language Model，LLM)为对象，激发其类人的行驶风险推断能力，推动LLM在驾驶风险片段召回、自动化解析风险成因等方面的应用。架构分为预热阶段和循环优化阶段。预热阶段，按照驾驶人“风险要素辨识-交互行为推断-潜在风险判别”的行驶风险推断逻辑设计思维链(Chain-of-Thought, CoT)；采用少样本学习(Few-shot Learning)方式引导轻量化LLM生成，使其初步具备行驶风险等级评估及其推断理由的生成能力。循环优化阶段，利用引导学习策略，在优化初期调用“教师”模型对风险等级评估错误的样本重新生成推断理由；收集正确样本与新生成样本，并开展监督微调。以LLAMA 3-8B模型作为基础模型，以Qwen2-72B作为“教师”模型，结合7 000个自然驾驶片段数据开展试验。结果表明：本架构将轻量化预训练模型的行驶风险等级评估准确率由0.527提升至0.783。此外，通过比较人为构建的风险推断理由与模型生成推断理由的相似性，相比于基础模型，优化后模型的ROUGE-L(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation-Longest Common Subsequence)指标由0.517提升至0.616，表明该方法能有效提升目标模型推断理由与人类风险推断理由的一致性。所提架构提供了自动化解析风险成因的可行性，为开展驾驶人安全画像和靶向安全教育提供依据。

为了提升高速避障与超车场景的决策安全性，针对现有深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)仅基于短时观测状态进行决策，且缺乏对周围交通参与者的轨迹预测，从而导致决策缺乏安全性的局限，提出一种融合预测信息的深度强化学习驾驶决策方法。首先，构建基于时空Transformer的交互式轨迹预测模块，其融合空间注意力机制与时间卷积网络以提取多车交互特征，并预测周车未来轨迹。结合预测结果构建了动态行驶风险场，实现了对潜在碰撞风险和长时域驾驶安全性的量化评估。其次，设计融合轨迹预测信息的深度强化学习驾驶行为决策框架，将预测轨迹显式引入状态空间，并通过LSTM提取时序特征以优化Actor-Critic网络。同时，基于动态行驶风险场构建了安全奖励函数并引入可解释的安全约束机制，以提升决策安全性。最后，基于CARLA仿真平台和自主搭建的硬件在环台架开展试验。结果表明：所提出的融合轨迹预测信息的信赖域策略优化算法(Trust Region Policy Optimization with Trajectory Prediction Information, TRPO-P)在安全性和通行效率方面，相较于基准强化学习算法分别提升了14.80%和6.39%，验证了该决策方法在复杂动态高速公路驾驶场景中提高车辆安全性与道路通行效率的有效性。

无人驾驶矿卡作为矿区运输的主要载体,近年来得到了迅速发展，但其体积大、盲区多,常需配备多激光雷达进行环视感知,因此实现无人驾驶矿卡多激光雷达的高精度标定,是实现高效无人驾驶感知的关键。基于此,提出了一种基于逐级配准的无人驾驶矿卡多激光雷达联合自标定算法(Coarse to Fine Calibration, CTFC)。首先面向非结构化场地不平整问题,提出了一种场地可用性校验算法,保证了输入数据流的初级可用性；其次针对异构共视激光雷达点云稀疏程度不统一且共视区域差异大的问题,设计了基于逐级迭代重组的多激光雷达配准算法,通过提取恒等约束并由粗到精多次对齐的方式提高联合配准精度；最后针对非共视激光雷达标定的弱约束问题,提出了基于双侧恒等距离的非共视配准算法,通过多个含共视区域的激光雷达观测到的标定板位置恒等假设,构建非共视激光雷达之间的标定关系。为了验证算法的有效性,在典型特征退化场景下进行试验测试,选取了多个矿区场景,基于均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)和中心点匹配误差指标验证所提出算法的效果。试验结果表明:所提出的算法均能对最终结果产生积极影响,在典型退化场景下,多激光雷达标定RMSE为0.048 m,中心点匹配误差为0.028 m,整体效率相比手工校准和多段式标定的方式提升了120倍,具备明显优势。