碱渣是氨碱法生产纯碱过程中产生的工业废渣，其大量堆积会造成土地资源浪费和环境污染。为实现碱渣的大规模利用，提出利用碱渣部分代替水泥生产碱渣轻质土(A-LS)。通过抗压试验、承载比(CBR)试验、吸水试验、导热试验、导电试验、扫描电镜(SEM)和压汞试验(MIP)，对A-LS的物理力学性能和孔隙结构特征进行了系统研究。将A-LS用作连云港至宿迁高速公路徐圩至灌云段X204桥头路基填料，监测A-LS内的实时温度。研究结果表明：A-LS的抗压强度、CBR、流值和导热系数随着湿密度的增加而增大，但吸水率和电阻率降低，湿密度与各指标间近似满足线性关系；A-LS的平均孔径和孔隙率分别为82～179.86 nm和57.78%～82.65%，当湿密度≤700 kg·m^-3时，A-LS中的孔隙以气孔和微裂纹为主，高于700 kg·m^-3时，以大孔为主；随着湿密度增加，大孔体积占比和迂曲度增大，但中值孔径、平均孔径、最可几孔径、压入汞量、气孔和微裂纹体积占比、孔隙率和分形维数降低；随着气孔和微裂纹体积占比、孔径和孔隙率的增加，抗压强度、CBR、流值和导热系数降低，但吸水率和电阻率增大。由于普通硅酸盐水泥和粒化高炉矿渣发生水化反应，释放出大量热量，A-LS内部温度先快速增大至最大值，随后降低，最终趋于稳定。此外，A-LS内部温度不受大气温度的影响，呈现出良好的保温隔热性能，可考虑在冻土地区推广应用。A-LS不但能大规模消纳碱渣，还能节约水泥，具有良好的推广应用前景。

为揭示不同组分的再生填料单颗粒破碎-强度-尺寸-形态效应，针对再生砖块(RB)、再生混凝土块(RC)和再生砂浆(RM)进行了450组不同颗粒粒径和形态的单颗粒破碎试验，分别研究了其单颗粒的破碎模式、荷载-位移关系、破碎强度及破碎能量变化特性，采用Weibull分布函数统计了单颗粒破碎的尺寸和形态效应，结合分形理论探究了单颗粒破碎级配分布规律，并引入颗粒初始状态参数和分形维数构建了修正Rosin-Rammler(R-R)函数的单颗粒破碎级配预测模型。研究结果表明：再生填料单颗粒破碎模式分为脆性断裂、破裂和韧性碎裂3种；RB破碎后的次生颗粒数量最多，RM次之，RC最小。再生填料单颗粒粒径越大，其最大峰值力和破碎所需能量越大，而破碎应力与单位体积颗粒破碎能量反而减小；单颗粒形态越接近球形，最大峰值力和破碎应力均越大，相应地颗粒破碎能量越大，且RC单颗粒破碎能量均高于RB和RM。再生填料单颗粒平均破碎强度均存在明显的尺寸和形态效应，可采用Weibull模量m来预测其他类型颗粒的破碎强度。此外，RB、RC和RM的分形维数均随颗粒粒径增大而增大，级配分布由广变窄，呈分形减弱的特点；颗粒球度越大，其分形维数越小，其中D_RC最小，D_RB和D_RM较为接近。不同颗粒尺寸和形态的单颗粒破碎级配分布曲线可由修正的R-R函数模型来预测，其与试验值基本吻合。

为了研究在水泥稳定砾石基层中应用大掺量风积沙的可行性，基于正交试验法设计了9种材料组成的大掺量风积沙水稳基层混合料，并从试件的宏观力学性能、微观结构特性及其干湿循环作用下的演变规律进行多角度、系统性研究。首先，基于力学性能试验结果分析了不同结合料含量下风积沙掺量对混合料强度的影响规律和抵抗变形的能力；其次，以清水和Na₂SO₄分别作为湿处理介质对混合料试件进行7、14、21、28次干湿循环处理，并以抗压强度为指标研究了试件干湿循环过程中的稳定性；再次，利用扫描电子显微镜(SEM)与核磁共振(NMR)表征了试样在干湿循环过程中微观形貌与孔隙参数的演变趋势；最后，基于上述试验结果，揭示了干湿循环作用下大掺量风积沙-水泥粉煤灰稳定砾石的损伤机理。测试结果表明：增大风积沙的掺量对强度劣化影响明显，风积沙掺量每增加4%，强度下降幅度最大达12.3%；强度、刚度模量与结合料含量、养护龄期呈正相关关系，并提出以压缩试验应力-应变曲线中0.4σ_max对应的割线模量值代替试件的抗压回弹模量；粉煤灰对试样耐久性能影响显著，当干湿循环28次后，各结合料含量对应的试件水稳定系数均高于0.80，抗硫酸盐侵蚀系数均高于0.75；试样内部水化产物随干湿循环次数的不同会呈现一定差异，增加循环次数可导致试件内水化产物出现裂缝、浆体剥落，孔隙度增大。研究成果为进一步推广风积沙替换细集料用于筑路材料提供了理论依据。

针对3D打印混凝土打印过程中存在的易出现有害孔隙及在承载过程中有较为显著的各向异性的问题，探究不同尺度下的外掺材料(纳米二氧化硅、碳酸钙晶须与聚丙烯纤维)对3D打印混凝土内部孔隙及成型物各向异性的改善作用。将3种材料以不同的混合比例进行试验，通过抗压、抗折、层间黏结强度试验来表征不同材料与不同混掺比例对3D打印混凝土各向异性的影响。通过EDS与SEM微观试验方法探究3种材料在微观层面下的协同作用机理。试验结果表明：3种材料均对改善3D打印混凝土的工作性能和各向异性有一定作用，且三者的作用效应存在互补关系。从水化初期到持荷破坏，3种材料均能发挥互补作用，使成型物的各向异性减弱，力学性能提升至与现浇试件相近。3种材料较优的掺量为1%掺量的纳米二氧化硅配合0.2%掺量的聚丙烯纤维与1%掺量的碳酸钙晶须。在该比例下，3种不同尺度的外掺材料将混凝土基体内部的纳米到微米级缺陷孔隙逐级填充，增强纤维与基体之间的黏结性能使得尺度不同的2种纤维在受力过程中的不同阶段更好地发挥作用，大幅提高了3D打印混凝土的密实度和力学性能。

大直径盾构隧道受非均布水土压力作用后， 产生较大内力的同时，不同接头位置也产生不同轴力和弯矩，以此为背景，设计接头足尺试验。针对大直径盾构隧道内力大和管片厚的特性，设计了单排和双排C-T连接件分布的2种纵缝接头，通过试验深入研究了其承载性能和适用性。此外，针对不同轴力和弯矩组合，设计了不同偏心距试验来定量探究2种C-T型快速连接件接头在不同偏心距下的力学行为。最后，对比讨论了2种接头的受力演变特征、破坏模式和受力机制等。结果表明：①C-T型快速连接件接头的受力全过程可以划分为自协调阶段、弹性变形阶段和弹塑性变形阶段；②偏心距对接头受力的影响规律可以用指数递减函数来概括；③连接件的受力状态和预埋件对周围混凝土的作用情况，都是影响单排C-T连接件接头和双排C-T连接件接头承载性能的关键因素，2种接头的破坏模式有所区别；④双排C-T连接件接头的承载力和转动刚度大于单排C-T连接件接头，但延性偏小。通过对C-T型纵缝接头全过程受力机制的探究，为进一步促进该接头在大直径盾构隧道中的运用在大直径盾构隧道中的运用，提供了指导和数据支撑。

在分层化的自动驾驶系统中，感知、认知、决策、规划与控制环节相互依赖形成闭环，其中，认知环节是联系感知与决策模块的桥梁。为了在高速动态复杂的环境中安全高效地行驶，自动驾驶车辆需要对环境及其中的动静态物体进行行为辨识、轨迹预测，并对风险态势进行量化和评估。虽然风险的量化与评估并非自动驾驶系统中的独立模块，但其可为安全平稳的决策规划提供重要信息。为此，提出一种面向自动驾驶车辆行为决策的行车风险量化方法，该方法从车辆的行驶视角分析环境中的多元化风险因素，从车辆行驶稳定性、车车冲突以及车辆违规方面多角度阐述了行车风险，同时建立各角度下车辆运动状态与行车风险之间的映射关系，并利用熵权法构建可变权重综合行车风险量化模型。最后，利用SCANeR与驾驶模拟器搭建多车联合仿真平台对模型进行验证与应用。研究结果表明：验证场景下的风险量化结果与车辆的实际运动状态相符；另外，将风险模型应用于车辆的行为决策环节，量化车辆备选行为的风险水平，依据风险最小化原则做出行为选择，在100个有车切入案例中，89%案例的决策结果符合人类驾驶人的驾驶习惯。因此，提出的风险量化方法具备内容充分性和应用可行性，通过综合考虑行车视角下多元化风险因素对行车安全的影响，能够提高自动驾驶车辆对行驶环境的认知水平，为高速动态复杂环境下的行为决策提供了安全判决依据。

公铁联运系统是由多种要素构成的超网络耦合系统，具有显著的脆弱性特征。构建面向普通货物集装箱的公铁联运致脆因子耦合模型，分析致脆因子耦合作用的演化过程，有助于降低公铁联运系统综合风险。基于超网络理论，从脆弱性特征要素视角对公铁联运系统遭受致脆因子扰动的阶段进行划分，分析公铁联运系统的两级致脆因子在各阶段的耦合作用。运用NK模型和系统动力学，构建NK-HN-SD耦合演化模型，测度人员、设备、环境和管理一级致脆因子的耦合水平，进而描述二级致脆因子的耦合过程；以2013~2023年2 185起公铁联运事故为例，应用耦合演化模型，进行两级致脆因子的单、双、多因子耦合分析，从因子权重与耦合系数2个维度进行情景仿真，探究公铁联运致脆因子的耦合演化机理。研究结果表明：在暴露阶段、敏感阶段和适应阶段，“人-机-环-管”耦合值均为最高，其在暴露阶段最为显著，耦合值为0.371 5；三阶段中敏感阶段的致脆因子耦合效应最弱，且耦合主要由人员因子参与引发；管理因子在各特征要素阶段对公铁联运致脆因子全局耦合均起到关键作用，其与其他致脆因子的局部耦合对全局耦合演化影响显著；公铁联运致脆因子耦合效应受到因子权重和耦合系数的共同影响，耦合风险的预防和控制要同时考虑致脆因子特性和局部耦合效应。

地面道路复杂的道路设施和交通运行环境，均会对自动驾驶的车道线感知产生影响。以地面道路为对象，利用搭载多传感器的同济大学车载全息信息采集系统测试车辆，在上海6条事故多发道路进行激光雷达车道线识别测试。采用混合建模方法(结合机器学习和二项Logistic模型)，从道路特征、标线属性和交通运行3个维度，解析影响自动驾驶对车道线感知失效的关键因素及其特征变化的影响。基于LightGBM模型进行特征重要度分析，利用SHAP方法解析单个特征变化对车道线感知失效的影响。针对重要影响变量，采用二项Logistic模型确定显著因素及其交互效应。结果表明：标线组合类型、测试车运行速度、标线缺失、车辆遮挡、道路宽度、车道宽度、标线磨损、前车类型、指示标线类型、前车数量等10个变量为影响车道线感知失效的重要因素，重要度依次递减。车道宽度较窄(2.6 m)，车辆前方存在大货车会增加车道线感知失效概率；标线缺失、磨损，双虚线组合及人行横道线会增加感知失效概率。二项Logistic结果表明除道路宽度外，其他因素显著影响车道线感知失效，且前车类型与车道宽度、前车类型与运行速度存在交互效应。研究结果可为混合交通环境下的车道线设计与优化提供指导，为传感器厂商和车企优化激光雷达感知算法提供依据。

通信网络的信息数据流与车辆的物理主体融合互动，使得网联自动驾驶车辆组成的编队能够实现快速的、协作的、共享的出行。然而，通信网络面临着信道衰减、资源紧张等挑战，使得车辆的行驶状态存在非线性、扰动随机性和行为不确定性等问题，影响着编队的稳定运行。为降低通信时延等不安全因素对车辆行驶状态产生的不利影响，相应的编队控制方法成为了车辆行驶安全的重要研究内容。为此，从空间计算损耗和信息时效性的角度出发，开展了通信时延下考虑行驶状态时空价值的编队安全控制研究，对增强车辆的内生安全，提升通信网络的鲁棒性能都具有积极的研究价值和现实意义。首先，考虑到信息传输的空间相关性，借鉴通信信号衰减理论，提出了一种基于空间修正的智能驾驶模型(Spatial Adjustment Intelligent Driving Model, SA-IDM)，用以归一化多前车通信结构并修正前车状态信息。其次，考虑到信息传输的时间相关性，引入信息年龄(Age of Information, AoI)量化状态信息的时效性，采用频域方法对SA-IDM进行串稳定性分析，推导出能够反映状态信息是否“过时”的AoI临界值，进而转化为表征整个信息传输过程的时间价值，并提出了一种基于信息更新路侧单元的状态信息重传策略。最后，采用实车测试试验和遗传算法对模型参数进行标定，并采用数值仿真验证模型的有效性。试验结果表明：SA-IDM可以抑制领航车的扰动带给编队的影响，当AoI临界值为0.2 s时，可以有效衡量信息的时间价值。状态信息重传策略可保障编队在高时延发生率(Delay Occurrence Rate, DOR)下及时获取信息。当DOR为20%时，SA-IDM的平均间距偏差与IDM相比其降低比例为33.5%；当DOR为70%时，基于信息更新路侧单元的状态信息重传策略与最大AoI重传策略相比，平均间距偏差值的降低比例为21%；此外，SA-IDM编队内靠前和靠后的车辆安全性较弱，需要更多的信息传输。

在大尺度、斜交的复杂交叉口，自动驾驶车辆执行右转驾驶任务面临多目标避撞的挑战，需要实时感知道路交通环境的动态变化。为从车辆需要准确感知的区域(安全视域)来评估交叉口适驾性，在中国上海6个智慧交叉口开展了现场测试，以揭示道路交通环境对感知的影响，明确交叉口边界。提出了基于驾驶任务和感知目标的安全视域评估方法。基于驾驶任务分析，确定进入交叉口、执行转弯阶段的感知子任务，识别需要感知的静态道路基础设施和动态交通参与者，形成了动态安全视域。根据自动驾驶车辆是否对感知目标准确检测，评估安全视域感知能力。将交叉口设计和交通环境作为输入特征，基于CatBoost集成学习模型构建安全视域感知预测模型，采用沙普利加和解释方法(SHAP)揭示感知能力与影响因素的关系。结果表明：①双侧虚线车道线对感知失效的影响程度更大，当右转半径大于等于8 m时失效概率增加，大尺度交叉口，如更宽的进口道车道(15.5 m)、更多的车道数(四车道)，更易引发失效；②黄昏条件下失效概率增加，当前方有2辆以上非机动车或1辆以上机动车时失效概率增加，大货车比小客车对失效的影响程度更大。研究结果支撑了从安全视域来评估相似特征交叉口的右转适驾性，可指导智慧路口改扩建和自动驾驶测试开放道路管理，为自动驾驶感知算法优化提供影响因素和阈值。

路侧感知单元(Roadside Sensing Units, RSU)视场范围有限，且交通环境中动、静障碍物易影响RSU的感知精度。因此，即使多个RSU可协同工作，RSU可获取的轨迹数据与真实轨迹数据仍存在偏差且随RSU布设参数而变化，进而导致RSU冲突风险监测效能的差异。面向实地建造前RSU的优化配置，基于真实轨迹数据构建了交叉口RSU风险监测效能的虚拟评价方法框架。模拟RSU实时风险监测的工作机制，利用实测轨迹数据建立基于Agent的交叉口多模式冲突风险分析方法。融合静态场景模型与真实轨迹数据，进行动态三维交通场景重构。在RSU模型参数化表征的基础上，构建RSU协同感知轨迹的仿真方法。针对连续仿真获取感知轨迹的耗时性问题，以原始轨迹与交叉口概率占用图先验信息为输入，以协同感知仿真获取的轨迹为输出，基于深度神经网络(DNN)建立了考虑感知限制的轨迹生成方法。分别基于原始轨迹与可感知轨迹计算多类别冲突风险的TTC指标，利用风险交叉熵度量RSU的风险监测效能。利用CitySim公开数据集Intersection A与E的轨迹数据对方法框架进行测试。结果表明：交叉口RSU的冲突风险监测效能与RSU的布设参数密切相关；在测试集中，采用DNN生成RSU感知轨迹的RMSE均值为0.353；在相同的测试条件下，基于DNN方法与基于协同感知仿真方法计算的风险交叉熵值呈显著正相关，优于不考虑感知限制的简单感知模型；在16 GB内存、Intel^® Core^TM i7-12700H@2.30 GHz、RTX-3060计算设备上通过协同感知仿真与DNN生成单条轨迹的平均时间分别在10⁰ s与10^-2 s数量级。相比于已有研究方法，所提方法框架考虑了RSU感知限制因素与交叉口多类别风险，可在RSU实地布设前量化评价风险监测效能，对辅助交叉口智能化改造具有积极意义。

为深入分析驾驶人认知控制与驾驶之间的关系，明晰不同认知控制组别驾驶人的驾驶绩效差异，探索“认知控制-车辆控制能力-驾驶绩效”的影响关系机理，招募49名年轻被试，开展考虑抑制控制与工作记忆2种典型认知控制能力的心理学试验，根据抑制控制与工作记忆测试结果将驾驶人分为高抑制控制高工作记忆(A组)、高抑制控制低工作记忆(B组)、低抑制控制高工作记忆(C组)与低抑制控制低工作记忆(D组)4组。基于驾驶模拟器设置包括预期、突发等事件类型的道路风险场景开展模拟驾驶试验，以整体道路的风险事件响应评估代表整体驾驶绩效，以无风险事件时正常路段的平均速度代表车辆纵向控制能力，车道横向位置标准差代表车辆横向控制能力。研究结果表明：突发事件的风险驾驶倾向比预期事件高15.1%；在风险响应评估方面，A组比D组显著降低16.8%的风险驾驶倾向；事件类型与认知控制对风险响应没有显著的交互作用；在车辆控制能力方面，D组比A组的平均速度显著高出16.2%，但横向位置标准差在各组别之间没有显著差异；车辆纵向控制能力在认知控制和风险响应之间起到中介作用，形成“认知控制-速度控制-风险响应”的简易关系框架。因此，可以得出风险响应和平均速度的显著差异皆是由2种认知控制能力同时变化所致，不同认知控制组别的驾驶人主要通过纵向控制引起风险响应差异。研究发现可为驾驶安全的提前干预与认知培训以及车载安全系统的设计提供借鉴和参考。

高速公路客货混行场景下，客货车辆物理性能和驾驶行为差异易导致货车后方小汽车出现急加减速、超车等危险驾驶行为，影响交通流稳定性，加剧道路交通事故风险。鉴于此，聚焦于客货场景，创新性地以货车“压迫度”为切入点，探究客货车辆交互影响下小汽车的换道行为和行车风险。首先，引入分子相互作用力构建考虑驾驶风格的货车压迫度(Oppression Measurement of Truck， OM_T)量化指标，以量化货车对小汽车行驶存在的压迫影响。进一步采用货车压迫度优化小汽车换道意图判别方法，并融合货车压迫度构建基于卷积神经网络-长短期记忆混合神经网络(CNN-LSTM)的换道意图识别模型和基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的换道风险预测模型联合组成的两阶段换道风险预测模型，并采用车辆轨迹数据集验证模型的有效性。研究结果表明：有换道行为的车辆总体上受到更强烈的货车压迫；熟练型驾驶人能够容忍高强度的货车压迫，而谨慎型的驾驶人对货车压迫较为敏感，偏向于保持在低压迫度下行驶。其次，货车压迫度与行车冲突之间存在时间滞后相关效应，较强压迫度能影响车辆驾驶行为，进而引发行车风险变化。融合了货车压迫度指标的模型在换道意图识别与风险预测中表现出更高的精度，并且货车压迫度在换道风险预测模型中具有较高的特征贡献度，研究结果可为复杂交互场景的微观建模与主动安全管控提供全新视角和有效理论支撑。

异常驾驶人行为(ADB)是一种常见且易引发交通事故的不安全驾驶人行为，严重危害交通安全。为了全面、准确、快速地检测ADB，提出了一种基于混合对比学习的异常驾驶人行为识别与量化模型(ADB-HCL)。模型创新性地将Mix-up数据增强策略融入对比学习框架，生成介于正常与异常驾驶人行为之间的混合样本，扩展驾驶人行为特征空间的覆盖范围，以提升模型识别未知或罕见异常行为的能力。同时，通过生成代表正常驾驶人行为的模板特征，计算待测驾驶人行为与模板特征之间的距离，量化异常程度，克服传统方法仅能提供已知异常驾驶人行为离散输出的局限性。基于DAD和AIDE数据集的试验结果显示，ADB-HCL方法在识别未知异常驾驶人行为方面表现出色，在推理时间仅为10.75 ms的情况下，准确率达到86.73%，相较于现有方法提高了6%~15%。驾驶人行为异常程度量化结果显示，该方法可以实现对异常驾驶人行为的细粒度量化。研究结果表明，ADB-HCL在识别异常驾驶人行为的全面性、准确性、细致性和检测速度方面具有显著优势，展示了其在车辆主动安全技术中应用的潜力。

补偿行为是复杂交通场景下驾驶人平衡工作负荷和驾驶任务、维持驾驶绩效、保证行车安全的操作过程。为了探究高负荷状态下驾驶人补偿行为特征，并量化这些行为对提升行车安全的效能，设计了3种次任务与3种跟车条件组合的驾驶负荷加载场景，招募42名被试开展驾驶模拟试验。首先，选取制动减速度、车头时距、次任务完成率等6项指标，构建补偿行为测定指标体系，并进行多因素方差分析；其次，提取跟车过程安全裕度指标，基于Logit连接函数构建跟车驾驶碰撞风险预测广义线性混合模型；然后，考虑驾驶人个体差异，基于逼近理想解算法，对补偿行为积极性量化排序，结合聚类方法对驾驶人进行分类；最后，在极限梯度提升树模型的基础上，采用优化算法对模型最大深度、学习率和树的数量等超参数寻优，构建行车安全评价模型。研究结果表明：高负荷场景下驾驶人采取了降低车速、增大车头时距、提升努力程度、中断次任务等补偿策略,前车一般制动和紧急制动场景下，驾驶人通过降速补偿策略将车头时距分别提升46.2%和49.5%，可维持行车安全状态不变，验证了补偿行为有效性；融入驾驶人补偿行为特征变量后，行车安全评价模型召回率提升了7.13%、准确率提升了3.08%。研究结果可为高负荷环境下的驾驶行为调控和交通安全评价提供参考。

高速公路分流区作为典型的交织区域，容易发生急刹车、急变道等危险驾驶行为，这些行为往往会引发严重的交通冲突。为有效评估高速公路分流区的安全水平，深入探讨了冲突数据的优化问题，提出了一种融合冲突可能性和严重性的高速公路分流区冲突数据集筛选方法及极值建模应用。在冲突可能性方面，以碰撞时间差(Time Difference to Collision， TDTC)为指标，探究了高速公路分流区车辆碰撞的3种典型场景，并计算出冲突事件的时间阈值；在冲突严重性方面，引入Delta-V来筛选出具有潜在人员伤亡后果的冲突事件。将该融合数据集与传统仅考虑冲突可能性的单一数据集进行对比，并通过构建区组极值模型进行安全评估。结果表明：基于融合数据集构建的极值模型，冲突极值的重现水平结果平均绝对误差为0.046,均方根误差为0.058，其估计精度和实际冲突的拟合效果均优于传统数据集；使用极值模型对各分流区的碰撞频次进行了预测分析，发现其评估可靠性和事故预测结果更加符合实际冲突情况，提升了事故预测的可靠性。融合冲突可能性和严重性的高速公路分流区冲突数据集筛选方法可以为高速公路分流区安全评估模型的精度提升提供新的思路。

风浪联合作用下浸没长方形钝体上方风场复杂多变，为明确其作用机制,采用移动测点法探究了风浪联合作用下钝体上方的风场特性。设计3个钝体露出水面高度的工况(量纲一的高度定义为钝体露出水面高度与波高之比，且波高取为3 cm,其值从小到大依次为1.67、2.50、3.33),且同一钝体露出水面高度工况下均测试了3个不同顺流向位置(量纲一的长度定义为距离钝体前缘长度与波长之比，且波长取为76.50 cm,其值从小到大依次为0.05、0.10、0.15)的风场特性。研究结果表明：①钝体上方风速具有明显的加速效应且钝体露出水面的高度越高,同一顺流向位置同一测试高度下的风速加速效应越显著；②钝体露出水面高度相同工况下,测点距离钝体前缘越近,钝体对风速的加速效应越显著；③对比3个不同露出水面高度的钝体与无钝体对应风速,发现距离钝体前缘长度与波长之比为0.05时钝体对其上方风速的加速作用达到最大,依次为23.37%、27.53%、38.14%；④此外,钝体上方湍流强度与风速相比,湍流强度受钝体影响较弱且钝体露出水面越高,同一顺流向位置且近壁面处的湍流强度越大。

浮式桥梁在深水软弱地基水域具有良好的应用前景，其浮式基础动力特性受下部系泊体系影响显著，目前相关研究较为有限。针对斜向索系泊、张力腿系泊、组合式系泊3种体系浮式基础开展了1∶70水动力缩尺模型试验，结合结构固有频率、幅值响应算子和功率谱密度曲线对各体系浮式基础的动力特性进行了研究和对比，明确了不同系泊体系的适用波浪环境。进一步基于水动力数值模拟对组合式系泊体系开展了考虑不同斜向索-张力腿刚度比和整体系泊刚度的参数分析，得到了系泊索刚度设置对此类浮式基础的影响规律。研究结果表明：斜向索系泊体系具有较宽的高响应频带，各自由度运动耦合关系明显，仅适用于低浪高水域；张力腿系泊体系的低频水平运动显著，相同不规则波作用下的水平运动响应可达其他2类体系的2.3倍，不适用于存在低频涌浪的水域；组合式系泊体系的水平运动幅值响应算子峰值较大，但高响应出现在较窄频带内，通过调节系泊索刚度使结构水平共振频率远离波浪谱峰频率，可有效降低结构动力响应，此类体系的适用范围较广。研究可为深水桥梁浮式基础的后续研究与应用提供参考借鉴。

为探讨沥青路面纹理研究过程中的关键问题和未来发展方向，对国内外沥青路面纹理三维重构及评价方法的相关研究进展进行了综合评述。首先，梳理了沥青路面纹理三维重构方法，总结了沥青路面断层图像三维重构技术，介绍了基于激光扫描的主动式以及基于图像视觉的被动式路面纹理三维重构方法，对比了单目、双目及多目图像深度估计的算法原理和特点，分析了路面纹理三维生成技术在三维重构中的应用；然后，根据计算原理将沥青路面纹理评价方法划分为几何统计指标评价法、频谱指标评价法、分形指标评价法和图像特征评价法，并进一步将评价指标归纳为基于断面轮廓线的二维评价指标和基于表面纹理的三维评价指标，多维度、多尺度地分析了不同评价指标的适用条件、优势与不足；最后，围绕沥青路面纹理评价与重构技术探讨了未来研究方向，展望了未来沥青路面纹理评价与三维重构的智能化、数字化和信息化的发展趋势。相关工作可为道路表面功能方面的学术研究以及现代化高质量道路的发展提供参考和借鉴。

土拱效应是桩承式路堤荷载传递的主要机理之一。摩擦刚性桩、水泥土桩、碎石桩等桩体复合地基支承的路堤，在路堤荷载和车辆局部荷载作用下，桩顶会产生沉降，其对路堤土拱效应的影响不容忽视。而传统活动门试验研究土拱效应时，拱脚固定，无法考虑桩顶沉降(拱脚下沉)对路堤土拱形态和荷载传递的影响。为此，设计了一种拱脚可下沉的多跨弹簧活动门试验装置，通过局部面荷载模拟车辆荷载，并采用不同刚度的弹簧支撑活动块，用于模拟桩和桩间土，开展了15组弹簧活动门正交试验和1组活动门固定的参照试验。在填土自重和局部荷载作用施加后，分别通过土压力盒和激光位移计监测土拱影响区域内的土压力以及拱脚和活动门的位移，并基于DIC数字影像技术重现了土拱形态的演化过程。试验结果表明：拱脚下沉对土拱效应存在削弱作用。在不同加载阶段，削弱作用呈现出明显差异，且活动门刚度愈大，削弱作用愈明显。此外，填土自重荷载下，拱脚下沉时土拱高度降低，有利于抑制填土内部沉降差向上发展，但土拱影响宽度增加，使土拱形态从陡拱演化为坦拱。局部荷载施加后，拱脚下沉时中跨土拱稳定性降低，促使荷载向相邻跨传递，从而调动相邻跨的土拱的发展，以共同承担局部荷载作用。

预制拼装桥面板以施工速度快，低碳环保，对既有交通和周围环境干扰小等优势逐渐成为桥梁工程领域的研究热点之一。预制拼装桥面板的施工速度、整体性和耐久性主要取决于接缝形式、构造与材料等。湿接缝以其现场浇筑量小，施工容差大，整体性能好等优势逐渐成为预制拼装桥面板普遍采用的接缝形式。对预制拼装桥面板湿接缝的研究进行了较为系统的梳理和总结。首先介绍了常见湿接缝的类型和性能，并阐述了基于高性能材料湿接缝的构造形式和力学性能，重点探讨了预埋钢筋湿接缝和预应力湿接缝的抗弯、抗剪和抗拉承载力预测模型与计算方法；在此基础上，通过实际工程应用与实践阐明了预制拼装桥面板湿接缝的工程应用价值；指出了预制拼装桥面板湿接缝的发展趋势和进一步需要开展的研究工作。结果表明：基于高性能材料，研发性能优越、构造简单、施工便捷且兼顾经济性的湿接缝连接构造仍然是前提，创新性的湿接缝在弯矩、剪力和疲劳等作用下的工作机制、失效机理和力学性能预测模型及计算公式等是基础，预制拼装桥面板湿接缝面向工程的实用设计方法等是关键。

在公交智能化、信息化快速发展的背景下，公交在途运行控制研究逐渐成为公交运营优化关注的热点，有助于提升公交运行效率和乘客出行体验，为公交行业发展提供有力支持。为剖析公交在途运行控制中存在的问题与挑战，系统梳理和分析相关研究在研究方向、研究范畴及实践应用方面的现状与发展成果，从而为后续研究者提供清晰的研究脉络、理论框架和方法指导。遵循“状态诊断-控制优化”的研究思路，以公交在途运行不良运行状态之一的公交串车事件为例，针对性地总结公交运行状态诊断与串车事件识别方法以及引发串车事件的影响因素，也对公交在途运行过程中可能存在的其他不良运行状态及相关的识别诊断技术进行梳理。在此基础上，围绕优化模型、控制策略和求解算法对公交在途运行控制方法开展综述。探讨了现有研究在公交运行优化目标、控制对象和约束条件设置上的方法与不足；从站点控制、区间控制和其他控制等不同维度对控制策略研究情况展开综述与梳理，分析了不同控制策略的特点及适用场景；总结了常用的优化模型求解算法，探析不同算法的适用条件与优化效果。最后，对未来研究方向与发展趋势做出展望，以期为公交运行效率与服务质量提升方面的未来研究提供新的思路与系统优化方向。

针对智能电动车辆晕动舒适性传统测试评价中被测乘员主观感受及客观生理信息的个体差异性导致的测试评价成本高、准确性差等问题，提出基于车辆运动参数的乘员晕动症评价模型。首先，基于乘员晕动症发生机理，通过实车测试，采集乘员晕动症主观感受及其对应的皮电、呼吸频率、瞳孔直径等生理信息，并同步采集车辆纵向、横向、垂向加速度等车辆运动参数；其次，结合乘员晕动舒适性主观感受，利用克鲁卡尔-沃里斯(Kruskal-wallis, K-W)非参数检验和偏等效应平方法，研究乘员不同晕车程度时，对应客观生理信息的显著差异和关联程度，进而建立基于皮电和瞳孔直径变化等多客观生理信息的晕动症评价模型。此外，运用皮尔逊(Pearson)相关分析法构建乘员主观晕车感受、客观生理信息以及车辆运动参数相关性矩阵，研究真实开放道路上横向、纵向和垂向加速度及其变化率等车辆运动参数与乘员晕动症之间的相关性和敏感性，并基于岭回归法，确定不同车辆运动参数及累积时间对晕动舒适性的影响权重，构建基于车辆运动参数的乘员晕动症评价模型；最后，通过试验测试，对基于多客观生理信息的晕动症评价模型和基于车辆运动参数的乘员晕动症评价模型进行了试验验证。结果表明：基于车辆运动参数的乘员晕动症评价模型的晕动程度预测的总体预测准确率为88.7%。所提出的基于车辆运动参数的乘员晕动症评价模型，可有效避免传统测试评价中被测乘员的个体生理差异，实现智能电动汽车晕动舒适性能测试评价，为未来智能电动汽车决策规划算法及控制执行策略的设计优化提供理论依据与实践基础。

随着交通强国战略的持续推进，中国交通基础设施建设对优质砂石材料的需求量居高不下，由于自然资源短缺与环保要求不断提高，砂石骨料的替代品研究已成为道路工程领域发展的主要方向。中国西部地区长期受风沙问题困扰，相继开展了风积沙在道路工程中应用的探索性研究，并证实了风积沙资源化利用对于促进绿色低碳交通和道路工程行业可持续发展的重大意义。因此，针对风积沙区域性差异较大、缺乏相应的系统化研究等问题，详细论述了不同地区风积沙的理化性质及其工程特性，分析了其潜在活性和激发方式及其机理，总结了风积沙在路基、路面工程中的应用研究进展，阐释了风积沙对路面混凝土、半刚性基层性能的影响与作用机理，风积沙在路基工程中的综合利用处治技术，风积沙路基风沙流的防治以及风积沙路基抗冲刷水毁性能，最后对风积沙在道路工程中的应用发展趋势和重点研究方向进行了展望。

交通运输领域是全球碳排放的主要来源之一，中国作为交通大国，交通碳减排工作面临巨大挑战。近年来，学者们在碳排放核算与减排举措等方面开展了广泛研究。聚焦于公路建设阶段，从碳排放核算、排放端减碳及固碳端补偿3个方面对前人研究进行综述。结果表明：碳排放量核算方法绝大部分使用LCA生命周期理论模型，贯穿整个公路建设阶段，其中基础数据核算集中在排放因子法，以及与人工智能相结合的软件、平台等工具；排放端减碳主要围绕绿色土力技术、固体废弃物资源化利用技术及绿色高效工程管理3个方面，从根源上完成减碳的目标；碳补偿研究包括固碳端补偿措施与固碳效果评价，碳补偿措施集中在利用边坡植被的光合作用固碳与采用新材料增加碳汇两方面，固碳效果采用主客观结合分析法进行评价。通过分析发现，目前研究仍存在亟需解决的问题，如排放因子缺乏统一标准，使得核算误差较大；减排措施的具体减排比例欠缺综合评估方法，且与人工智能结合不紧密；碳补偿措施不够丰富，固碳效果评估方法主观性较强。未来研究应集中探讨核算方法的准确性；提出更为有效的碳减排措施，增强减排效果评估研究；采取更加多元的碳补偿措施，建立具有普遍适用性的补偿效果评估方法。研究结论可为交通岩土领域碳减排研究提供更为全面的借鉴，助力“双碳”战略目标实现。

承载能力是反映公路桥梁服役性能的关键指标，其可靠评定可为桥梁安全风险预判提供基础，并为加固改造等科学决策提供依据。首先从评定目标和方法2个方面深度剖析了桥梁承载能力评定的内涵，介绍了中美两国承载能力评定技术标准的发展历程；阐述了验证荷载试验和诊断荷载试验技术的实施方法和评定原理，验证荷载试验可直接判断桥梁承载能力是否满足要求，而诊断荷载试验因反映桥梁信息多、实施方便快捷等优势应是未来重点发展方向；对比了各国规范中承载能力分析检算评定理论，归纳了结构直接检测、状态参数映射和时变劣化模型预测3类抗力修正方法，从荷载和桥梁分析模型两方面阐述了桥梁实际荷载效应的修正方法，分析了各国规范中规定的桥梁评定目标可靠度，英、美规范通过折减设计分项系数的方式建立了多水准评定目标可靠度，值得中国评定规范借鉴;并从测试方法、评定理论与技术装备3个方面对桥梁承载能力评定的未来发展方向进行了展望。

以小孔径端部树脂锚固预应力锚索应用于交通隧道为背景，为系统揭示小孔径预应力锚索对软岩隧道围岩的加固效应，首先基于地层-结构模型模拟分析了小孔径预应力锚索加固隧道围岩的承载拱效应，进而建立了锚固围岩的广义“荷载-结构”力学分析模型，推导了长、短锚索组合支护下锚固围岩承载力计算公式；然后进行了锚固围岩模拟加载的数值分析，研究了锚固围岩塑性区发展过程和极限承载力的主要影响因素，探讨了锚索支护方案的有效性；最后，通过现场试验检验和总结了小孔径预应力锚索对软岩隧道围岩的加固效果。结果表明：长、短锚索组合支护下加固范围内围岩形成了由浅层承载拱和深层承载拱组合而成的叠加拱，相比短锚索方案增大了锚索预紧力的扩散范围，而相比长锚索方案则兼顾了工程经济性；锚固围岩承载后其内表面首先进入塑性状态，取锚固围岩内表面进入塑性状态时相应的荷载作为锚固围岩承载力偏于保守；锚固围岩极限承载力可通过数值计算方法获取，其大小主要取决于围岩强度和锚索锚固力；小孔径预应力锚索高预紧力主动支护能够显著增大锚固围岩整体刚度；在较软岩、软岩地层条件下采用小孔径(Φ21.8)预应力长-短锚索组合(5 m+10 m，上、中台阶每环19根，排距80 cm，设计锚固力450 kN，设计预紧力350 kN)，隧道实测最大变形基本控制在30 cm以内；对于极软岩地层，如何确保小孔径锚索具备足够的锚固力是亟待解决的一个关键技术问题。

为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势，基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献，从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明，在战略层，急救车定位问题的研究重点在于持续改善覆盖定义、准确刻画系统内在的不确定性，主要研究方法包括随机规划、鲁棒优化等不确定性建模和求解方法。在战术层，急救车重定位问题按照触发重定位决策的方式分为多阶段重定位和动态重定位，由于重定位较定位更为复杂，研究重点在于应用启发式、强化学习等算法求解现实中的大规模问题。操作层关键的决策问题包括急救车指派、目的地选择和路径规划：急救车指派相关研究呈现从基于规则到基于模型，从独立优化到和重定位联合优化的发展历程；目的地选择涉及与医院工作负载的协同优化，路径规划则主要针对灾难响应等特殊场景。在未来的研究中，需要紧扣动态性和随机性2条研究主线，在准确刻画院前医疗急救系统不确定性来源的同时，充分利用更细粒度的数据辅助实时决策。在建模和求解的具体技术上，应考虑打通不同层次的多个决策问题开展联合优化，实现急救车定位与调度方案从局部最优到系统最优的迭代，并持续开发能处理现实大规模场景的高效求解算法以支撑联合优化的求解。

近年来，自动驾驶逐步开始公共开放道路的实车测试和示范应用，并将频繁地与人类进行交互，也要求其驾驶行为从以往功能性的“安全稳定驾驶”向交互性的“像人类一样驾驶”转变。其中，构建能够精准表征人类对驾驶行为能力认知的评价指标和方法，是引导自动驾驶技术不断发展类人或超人驾驶行为能力的必需前提。聚焦于自动驾驶车辆的驾驶行为能力评估指标体系构建，首先阐述了自动驾驶车辆的驾驶行为能力的定义和边界；而后，梳理了现有驾驶行为能力的评价指标体系现状及存在的问题，提出了包含安全性、高效性、舒适性、节能性、合规性5维度瞬时指标以及综合性“行为类人性”的STCER-H指标体系；然后，综述现有单项指标的建模方法，厘清各个维度指标内涵，总结目前各个维度指标现状及其问题；在多维度聚合的统计性评估层面，重点论述了“行为类人性”指标定义及建模建议；最后，对现有驾驶行为能力评估指标体系的问题挑战和未来研究展望进行总结。分析结果能够为学界和业界在驾驶行为能力评估方面的研究提供参考。

驾驶人状态监测技术作为提升车辆智能化水平与安全性的关键手段，旨在精确辨识与深入理解驾驶人的动作、情绪及注意力状态。尽管该领域研究已取得显著进展，但针对深度学习算法原理的系统性总结尚显不足。鉴于此，系统性地综述了基于图像与深度学习的驾驶人状态监测算法，以满足智能车辆技术持续发展的需求。首先阐述了文献综述方法；接着对现有公开数据集进行了整理与描述；然后从数据选择与处理、模型架构、模型训练与评估以及优化目标几个方面分别展开了深入阐述；最后总结了目前研究中存在的不足，并对未来研究的主要发展方向进行了展望。结果表明：基于图像和深度学习的驾驶人状态监测研究已进展到一定深度，数据选择与处理技术呈现多样性，模型架构朝着多模态、多任务、轻量化和高鲁棒性的方向不断发展，并逐渐开始采用非完全监督和多目标优化的训练策略。然而，大多数研究方法缺乏针对实际驾驶场景的系统性测试，也未充分考虑自然驾驶条件下驾驶人行为特性以及智能车辆人机交互形态的变化，因此难以实现对各种驾驶场景和驾驶人个性的全方位监测功能。驾驶人状态监测算法的进一步发展主要受限于两方面因素。其一，目前深度学习方法在其领域适应性、可解释性、运行效率等方面仍存在不足；其二，缺乏自然驾驶环境下大规模高质量数据集。该综述可为高认知驾驶人状态监测系统的进一步发展提供有效指导和重要参考。

近年来，我国桥梁建设步伐不断加快，工程规模和技术水平达到世界领先，桥梁的高质量、创新性发展是实现交通强国建设的重要抓手和基本前提。为进一步提升我国桥梁工程学科实力，促进我国桥梁工程绿色低碳、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，围绕桥梁工程结构设计与体系创新、防灾减灾与结构安全、绿色施工与智能建造、健康运维与长寿保障等四大主题，系统总结了我国桥梁工程领域近年科技创新的最新成果，全面梳理了未来重点发展方向。具体涵盖桥梁作用与分析、高性能材料、钢桥与组合结构桥梁、大跨桥梁结构、桥梁基础结构创新、桥梁韧性抗震研究新进展、桥梁抗风、抗火、抗爆、桥梁工程抗撞与防护、抗水与韧性、桥梁多灾害耦合、桥梁高品质建造、绿色施工技术及建造技术、桥梁监测与评估、智能检测、桥上行车安全性、桥梁寿命增强技术、建养一体化平台、桥梁智能传感测试设备等21个热点研究方向，分析论述其学术研究现状、存在问题、具体对策及发展前景。该综述可为中国桥梁工程学科发展提供指引和参考，为桥梁工程领域研究人员和技术人员提供新的视角和基础资料。

道路工程快速发展过程中因路基永久变形所致的工程问题仍未彻底根治，明确长期循环荷载下路基永久变形的评价与控制方法对确保道路工程的耐久稳定运营意义重大。对公路路基永久变形的研究成果开展综述，探讨了路基土永久变形测试中的主要条件与设置方法，梳理了基于经典土力学或试验现象的路基土永久变形本构模型与经验模型，总结了路基永久变形的计算流程、验证方法与演变规律，讨论了临界动应力、结构措施、失效概率3种路基永久变形控制思路。分析发现，目前路基永久变形存在测试方法不准确、预估模型不完善、计算理论不合理、控制标准不清晰4个方面的主要问题，并详细阐述了每个方面的具体问题与潜在挑战。建议未来创建路基土静止土压力系数库，形成统一的路基土永久变形试验方法；明确荷载作用时间与间歇时间对路基土永久变形影响的真实规律与内在机制，在元件模型的理论体系下结合分数阶微积分理论推导路基土永久变形的力学模型；创新考虑动荷载影响的路基湿度场计算方法，建立基于路基土永久变形力学模型的湿化作用下路基永久变形全耦合计算方法，研发能科学模拟气候环境与受力状态等的路基综合验证平台；确定以可靠度为目标的基于路面服役性能要求的路基永久变形控制标准，量化结构失效与材料变形之间的对应关系，优化路基性能控制的粒料改善层结构设计方法。

围岩参数不确定性表征是隧道长寿命设计的基础，其中如何在有限数据样本条件下获得足够精度是关键。为此，结合Bootstrap方法和赤池信息量准则（AIC），提出了一种隧道围岩参数不确定性表征方法，并以此研究获得足够精度所需的最小样本数。该方法先通过Bootstrap抽样计算小样本条件下围岩参数概率特征值；然后利用AIC方法识别概率分布类型；其次计算统计特征值落入95%置信区间的频率，确定目标准确率（如90%）所需的最小样本数，从而确保获取足够精度的围岩参数不确定性表征。以Hoek软岩参数为例演示了该方法，研究了软岩参数的不确定性表征与最小样本数；结果表明，满足90%精度需求时软岩参数均值和标准差所需的最小样本数分别为12和22。利用2处软岩实际数据对该方法进行了验证，结果表明在上述最小样本数条件下软岩参数不确定性表征精度满足要求。结合三倍标准差准则，应用该方法对岩体分级标准中的三、四级围岩进行不确定性表征分析，得到了重度、变形模量、黏聚力、内摩擦角和泊松比等围岩参数所需的最小样本数，可为工程实际中三、四级隧道围岩参数不确定性表征的采样提供有益参考，从而助力于隧道可靠性评估与长寿命设计。

针对现有基于深度神经网络的结构损伤识别方法需要大量标记数据的不足，提出了一种基于元学习的结构损伤定位和量化方法。首先，基于人工神经网络建立结构损伤定位和量化模型，学习结构模态参数（频率、振型）与刚度参数之间的非线性映射关系；其次，利用模型无关元学习方法训练损伤定位和量化模型，优化人工神经网络的初始权值参数，以提升损伤定位和量化模型在少量数据下的泛化性能；最后，在少量模态数据下基于训练模型进行快速学习，实现结构损伤的定位与量化。该方法利用模型无关元学习训练策略获取先验知识，可在少量训练数据条件下加速新结构损伤定位和量化任务的学习过程。采用3跨桥梁数值算例和Z24桥工程实例验证所提方法的有效性。结果表明：在少量模态数据下，该方法能有效且准确地定位和量化结构损伤；与传统的人工神经网络方法和迁移学习方法相比，该方法具有更快的收敛速度和更高的识别精度。

岩石冻融损伤是寒区隧道工程研究的关键问题。为更好地了解寒区岩石的力学性质和冻融侵蚀引起的细观损伤，开展了冻融作用下花岗岩压缩试验、声波试验和CT扫描试验，得到了冻融岩石的物理力学参数和细观损伤特征。通过三维重构，对冻融岩石孔隙演化进行了定量分析，揭示了寒区隧道围岩冻融劣化机制；并基于连续损伤理论和微元统计理论，推导了考虑初始冻融损伤和残余变形的力学损伤本构模型。结果表明：冻融50次后，试样纵波波速下降16.60%，总孔隙率由7.98%增加至10.01%，线弹性模量、峰值应力和残余强度减小，而峰值应变增大；冻融作用能加强孔隙间的连通性发展，提高渗流效应，且增大岩石延展性破坏概率，软化特征明显；新建本构模型参数易确定，物理意义明确，具有较好的准确性和实用性，适用于描述冻融岩石破坏全过程的应力-应变关系，体现岩石残余强度特性。相关研究成果可为寒区隧道工程的服役性能分析提供理论指导。

科学合理的吊索维护策略对保障索承桥梁安全运营具有重要作用。针对易损吊索的维护更换决策问题，考虑吊索外观性与结构性损伤状态，提出了一种以桥梁全寿命周期吊索系统维护成本及风险成本之和最低为目标的预防性维护决策方法。根据维护决策问题构建了优化目标函数，以桥梁吊索服役场景为环境，桥梁运维管理系统为智能体，建立了状态空间、动作空间、状态转移概率矩阵和奖励函数，以累计折减奖励的期望代替维护优化问题目标函数，构建了基于马尔可夫决策过程的状态预测和维护决策模型。然后，以吊索系统维护决策模型为基础，基于融合目标网络、经验回放机制的竞争双深度Q网络（Dueling Double Deep Q-Network, D3QN）算法，建立了吊索系统预防性维护决策方法。最后，通过状态预测模型和预防性维护决策方法构建了吊索系统维护决策框架，以一座悬索桥为例进行了分析，通过状态预测模型使智能体与环境不断交互，模拟吊索的劣化及维护过程，产生神经网络训练所需数据，基于交互所得数据训练D3QN算法网络模型，进而获得最优维护策略，并与传统策略进行了对比。结果表明：所提方法综合考虑了桥梁吊索维护成本与结构风险，可动态自适应调整维护策略，与传统策略相比，该方法所得策略可减少维护成本12%以上。

在面外变形或高应力幅下，传统止裂孔修复钢结构疲劳裂纹易出现裂纹穿孔发展（即裂纹二次萌生），导致疲劳加固效果不佳。提出了一种钢结构疲劳裂纹的冷扩止裂孔修复技术，其原理是通过芯棒对止裂孔进行冷扩以产生孔周残余压应力，降低孔周疲劳应力水平，达到延长疲劳寿命的目的。开展了冷扩止裂孔修复含Ⅰ型裂纹钢板的冷扩试验和疲劳试验，获得了止裂孔冷扩后孔周残余应变的分布规律，明晰了疲劳荷载作用下冷扩止裂孔孔周残余应变的演化规律，研究了冷扩率（0%、1%、2%）以及孔尖距（0、5、10 mm）对含Ⅰ型裂纹钢板疲劳性能的影响，揭示了冷扩止裂孔修复含Ⅰ型裂纹钢板的增寿机理。研究结果表明：同一孔尖距下，冷扩率越大，疲劳寿命提升幅度越大；提高冷扩率（不超过2%），可以扩大孔周残余压应力分布范围，提升残余压应力水平；增大孔尖距会削弱冷扩止裂孔修复效果；冷扩率为2%、孔尖距为0 mm时具有最大疲劳寿命，相较于孔尖距为0 mm的常规止裂孔试件，试件疲劳总寿命提升了50.82%。若继续增大冷扩率，其疲劳寿命将有望提高更多，提高幅度有待进一步研究。最后，提出了基于名义S-N曲线和疲劳缺口系数的冷扩止裂孔孔周疲劳裂纹萌生寿命预测方法。分析表明：在双对数坐标系下预测值与试验值吻合较好，孔尖距为0 mm时，误差在±5%以内；孔尖距为5 mm和10 mm时，误差在±20%以内。

针对路基土的黏弹性特性展开了深入研究，该特性使得路基在受到不同荷载作用时长作用时，动态回弹模量表现出显著的差异性。为准确预估路基动态回弹模量，通过改进的动三轴试验测试方法研究了路基土动态回弹模量与荷载作用时长、围压、循环偏应力、压实度和含水率等影响因素之间的关系。首先采用高液限粉土和低液限黏土2种典型路基土，开展不同工况下的动态回弹模量试验，进而分析了不同因素对动态回弹模量的影响。试验结果表明：随着荷载作用时长的增大，2种土样动态回弹模量均逐渐减小，且不同荷载作用时长下动态回弹模量对循环偏应力的敏感性不同。然后采用灰色关联度分析方法评估了荷载作用时长、循环偏应力、围压等因素对回弹模量的影响程度，进而结合Kelvin模型，建立了综合考虑压实度、含水率、应力状态、荷载作用时长的黏弹性回弹模量预估模型。最后采用了其他路基土的试验结果对所建立的预估模型进行了验证，并与传统未考虑黏弹性的模型进行了比较。结果表明：新建立的考虑路基土黏弹特性的动态回弹模量预估模型具有较高的精度和适用性，可为路基设计和工程实践提供有益参考。

为进一步开拓吸能材料在道路养护领域的全新应用，赋予预防养护封层兼顾路表功能改善与既有路面结构承载力提升的双重功效，以新型路用吸能材料为载体，“夹芯式”封层结构为框架，考虑纹理重构，设计并制备了道路养护吸能封层；采用图像处理技术和加速加载试验，分析了道路养护吸能封层表面纹理特征与路表功能的衰变规律，明确了其耐久性；借助轮碾连续加载试验，评价了道路养护吸能封层对沥青混凝土板底应变的消减效果，探明了其耐荷缓力功效；基于动态热机械分析，阐释了道路养护吸能封层微观吸能特性及阻尼行为，揭示了其缓力机理；最终为道路养护吸能封层的深入探索与推广应用奠定坚实基础。结果表明：基于封层表面纹理及耐磨、抗滑等表面功能变化规律，确定集料覆盖率为40%，2.36～4.75 mm和1.18～2.36 mm两挡集料的比例为25∶75，吸能材料洒布方案为上层1.0 kg·m^－2+下层2.0 kg·m^－2；加载磨耗4万次后，道路养护吸能封层表面纹理轻微衰减，表面功能耐久性良好；道路养护吸能封层有效降低沥青混凝土板底部的纵向与横向应变，可使原始拉应变转化为压应变，或者降低原始拉/压应变数值30%～50%；吸能封层材料损耗因子[tan（δ）]维持在0.1～0.3，能够在－50 ℃～200 ℃、10^－4～10⁸ Hz较宽温度域与频率域中表现优异阻尼性能。

为实现对边坡位移精确的预测，建立了一种基于最大互信息系数与XGBoost算法的长短期记忆神经网络（MIC-XGBoost-LSTM）边坡位移预测模型。首先，对边坡受到不同降雨条件的影响进行研究，利用最大互信息系数分析不同降雨条件因素与边坡累计位移之间的相关关系，确定相关性显著的降雨影响因素；其次，基于XGBoost算法对与边坡累计位移数据相关性较高的影响因素进行特征构造，将构造特征与原有特征一起进行归一化处理，把归一化后的数据分为训练集与验证集；然后，利用LSTM对G312国道商洛岩质边坡位移进行预测。同时，分别利用XGBoost、LSTM、MIC-XGBoost-LSTM预测模型对边坡的累计位移值进行训练预测，并通过RMSE、MAE、MAPE指标进行预测精度评价，并采用RMSE指标对MIC-XGBoost-LSTM模型最长预测周期及最小训练样本数量进行确定。最后，采用白水河滑坡位移数据对模型进行进一步验证。研究结果表明：日位移增量、蒸散量、净降雨量、累计7 d降雨量与监测点累计位移量的相关性较其他因素更高，且利用4种相关因素构造的特征值与输出的特征值的MIC值为0.97；同时，利用MIC-XGBoost-LSTM模型对G312国道商洛边坡进行预测的结果中均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）分别为0.25%、0.185%、0.024%，均小于XGBoost、LSTM的RMSE、MAE、MAPE值，并根据RMSE指标获取MIC-XGBoost-LSTM模型最长预测周期与最小训练样本数量分别为56、675；最终采用白水河滑坡位移数据进行验证，其评价指标均小于XGBoost、LSTM模型，这表明MIC-XGBoost-LSTM边坡预测模型具有较高的可靠性。