我国桥梁总数已逾百万座，规模稳居世界首位，成就举世瞩目。然而，规模庞大的在役桥梁长期遭受环境侵蚀、材料退化、持续荷载、预应力损失以及极端气候事件等多重不利因素的耦合作用，由此引发的耐久性退化、疲劳损伤、持续下挠乃至突发性坍塌事故，已成为制约我国交通基础设施可持续发展的关键瓶颈。桥梁建设期占其全寿命周期不足10%，“建养并重，管养分离”是未来发展的重点，运营期的科学管养与性能维持更是实现可持续发展的重要保障。因此，对桥梁长期性能演化规律进行精准分析、对结构状态进行科学评估、对潜在风险进行前瞻性预测，对于贯彻“交通强国”战略、保障路网运营安全、推动桥梁管养技术革新具有至关重要的意义。
    近年来，随着传感监测技术的普及、人工智能与大数据分析的深度融合，以及物理机理与数据驱动模型的协同发展，桥梁长期性能研究正经历一场深刻的范式变革。为系统梳理、集中展示我国在该领域的最新科研进展与工程实践成果，促进桥梁管养与运维技术的发展与革新，《中国公路学报》编辑部联合天津大学朱劲松教授共同策划了“桥梁结构长期性能演化分析与评估”专栏，并邀请上海交通大学程斌教授、东南大学郭彤教授、北京交通大学韩冰教授、东南大学贺志启教授、河海大学吉伯海教授、长安大学刘永健教授、大连理工大学邱文亮教授、同济大学阮欣教授、长安大学王春生教授、香港理工大学夏勇教授、重庆交通大学辛景舟教授、哈尔滨工业大学张连振教授、西南交通大学张清华教授、西南交通大学占玉林教授作为组稿专家，共同协作，向该领域的知名专家学者约稿，出版本期“桥梁结构长期性能演化分析与评估”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）材料与构件层次长期性能演化机制。主要内容包括：钢桥从宏观环境到构件表面微环境的腐蚀机理与分级方法、严酷冻融与盐蚀耦合作用下混凝土材料的性能演化规律与多尺度增强机制、平行钢丝索内部水分扩散规律、钢-UHPC组合桥面板焊钉-钢板连接处钢板疲劳行为等。所报道内容可为材料耐久性与构件使用寿命预测奠定理论基础。
    （2）结构层次长期性能评估、寿命预测与性能提升。主要内容包括：氯盐环境下预应力钢筋混凝土梁服役期两阶段抗弯承载力计算及衰减预测模型、在役预应力混凝土箱梁桥裂后剩余受剪承载力反演解析评估方法、融合智能算法的预应力钢筋混凝土桥梁长期变形分析方法、钢板梁桥畸变疲劳的创新加固方法等。所报道内容可为桥梁结构性能评估、寿命预测与性能提升提供新方法。
    （3）系统层次监测、诊断与管养决策。主要内容包括：大跨悬索桥关键约束装置的服役性能诊断方法、基于病害数据治理的网级桥梁退化模型、基于计算机视觉的车辆荷载厘米级精确定位与追踪技术等。研究内容可为大跨度桥梁及桥梁群智慧管养与状态精准感知技术的发展与完善提供理论支持。
    在此特向专栏组稿专家、审稿专家、论文作者的辛勤付出致谢！希望本期专栏的出版可以进一步推动“交通强国战略”和“双碳战略”背景下交通基础设施中桥梁结构长期性能演化分析与评估技术的高质量发展，助力桥梁工程全寿命周期安全与韧性提升。《中国公路学报》将持续关注该领域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供学习、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。由于水平及时间有限，专栏中的不足之处在所难免，恳请各位专家不吝指出。

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。

焊钉-钢板连接在钢-超高性能混凝土(Ultra-high Performance Concrete, UHPC)组合桥面板中保证UHPC层与正交异性钢桥面板协同受力,进而缓解钢桥面板疲劳开裂发挥着重要作用。该连接处局部受力复杂，往复荷载作用下诱发的钢板疲劳失效问题不容忽视。为探究该连接处钢板的疲劳行为，以焊钉推出试验中该连接简化的受力模式开展了钢板微元体应力状态分析，阐明了其疲劳失效机理。基于焊钉推出疲劳试验结果及有限元数值模拟，构建了50%、97.7%存活率钢板热点主拉应力S-N曲线，并与既有基于带焊钉的钢板拉伸疲劳试验所得95%存活率热点应力S-N曲线进行了对比。以组合桥面板足尺疲劳试验为例，采用所建立的热点应力S-N曲线及线性损伤累积准则量化了钢板的疲劳损伤，判定了钢板失效与否，并预测了疲劳寿命。研究结果表明：钢板疲劳裂纹萌生是焊钉往复弯曲变形进而牵扯钢板拉伸变形引起的;钢板拉伸疲劳试验的95%存活率S-N曲线200万次疲劳寿命下的疲劳抗力为101 MPa，相应焊钉推出疲劳试验的97.7%存活率S-N曲线为34 MPa；前者常幅疲劳极限为75 MPa，后者为25 MPa。以组合桥面板足尺疲劳试验钢板失效模式分布为参照，验证了50%存活率S-N曲线评定钢板失效结果最佳，97.7%存活率S-N曲线评定结果偏不利；推荐将根据50%、97.7%存活率S-N曲线的预测寿命分别作为钢板实际疲劳寿命的上、下限值以供决策。该研究可为组合桥面板焊钉连接处钢板的抗疲劳设计、损伤量化、寿命预测提供理论依据，并可为后期养维决策提供技术支撑。

针对钢板梁桥水平节点板腹板间隙畸变疲劳开裂细节加固问题，提出在细节开裂区域浇筑超高性能纤维增强水泥基复合材料(Ultra-High Performance Fiber Reinforced Cementitious Composite Material, UHPFRC)的加固新方法。考虑疲劳应力、焊接残余应力、结构重力等多场耦合作用，建立了直、斜、弯和斜弯4种钢板梁桥的全桥数字疲劳试验模型，实现了钢板梁桥水平节点板腹板间隙细节的畸变疲劳裂纹模拟与分析；采用UHPFRC加固畸变疲劳细节的参数分析与有效性评价，明确了UHPFRC加固尺寸参数对加固效果的影响规律；构建了考虑加固界面刚度退化累积损伤过程的循环内聚力分析模型，探讨了循环荷载作用下畸变疲劳细节UHPFRC组合加固界面的损伤演化行为。研究结果表明：钢板梁桥水平节点板腹板间隙畸变疲劳与结构几何构型密切相关，直桥、斜桥、弯桥、斜弯桥的间隙畸变疲劳损伤依次增大；多场耦合作用下，间隙细节的畸变疲劳裂纹是Ⅰ型裂纹主导的Ⅰ-Ⅱ-Ⅲ型复合裂纹，而且Ⅱ、Ⅲ型裂纹累积应变能释放率所占Ⅰ型裂纹的比例随荷载循环次数的增加逐渐增大；UHPFRC厚度对加固效果的影响显著，当其厚度从50 mm增加至70 mm时，裂纹尖端等效应力强度因子幅降低了13%；建立的循环内聚力模型能有效模拟疲劳荷载作用下UHPFRC组合加固界面的损伤演化行为，界面损伤始于组合界面边缘，并随循环加载次数的增加逐渐向加固界面中央区域扩展，细节已有裂纹会增大其所在部位的组合加固界面损伤速率。研究成果可为钢板梁桥腹板间隙畸变疲劳细节的UHPFRC组合加固设计与评估提供技术参考。

可靠的预应力钢筋混凝土(PRC)桥梁长期变形分析方法对于保证该类桥梁长期运营安全至关重要。受限于传统混凝土徐变及收缩本构模型性能，现有PRC桥梁长期变形预测精度不足，且新兴混凝土徐变及收缩深度学习模型无法有效挖掘模型参数间的结构化信息，限制了桥梁变形预测精度的进一步提升。分别开发了融合图卷积神经网络(GCN)及卷积神经网络(CNN)的混凝土徐变柔度模型J_GCN-CNN与收缩应变模型ε_sh,GCN-CNN，推导了基于GCN-CNN模型的混凝土时变本构微分型表达式，提出了基于混凝土徐变及收缩智能预测的PRC桥梁长期变形分析方法并编制了ABAQUS子程序，实现了PRC桥梁长期变形预测。利用美国西北大学公开数据库与中国某PRC桥梁实测长期挠度数据，对J_GCN-CNN与ε_sh,GCN-CNN模型的预测性能及所提的长期变形分析方法进行了验证。结果表明：J_GCN-CNN及ε_sh,GCN-CNN模型均显著优于B4模型，较CNN模型稳定性更好、收敛更快；所提方法对桥梁长期变形的预测效果优于B4与CNN模型，案例桥梁服役8年时跨中挠度预测相对误差为10.9%；预测结果显示，案例桥梁服役约20年后挠度基本不变，第4跨及第5跨最终挠度分别达147.4、177.3 mm。研究可为PRC桥梁长期变形预测提供新的可靠手段。

为建立完全面向运营期性能评估需求的混凝土梁抗弯承载力计算方法及衰减预测模型，以氯盐环境下的预应力混凝土(PC)梁为侧重点，首先阐释PC梁服役期承载力两阶段衰减过程的内涵，明确抗弯承载力计算方法及衰减预测模型构建的要点，开展PC梁破坏试验，完善混凝土梁破坏试验数据库，提取典型弯曲裂缝参数化模型。其次，基于COMSOL Multiphysics构建能够考虑开裂状态的混凝土氯离子扩散连续体模拟方法，建立基于保证率概念的钢筋起蚀评估方法。最后，提出基于库仑准则的钢筋锈蚀时间尺度换算方法，发展完善基于Gamma随机过程的抗弯承载力衰减模型。研究发现：PC梁弯曲裂缝包括4种典型形态，明确了4种裂缝的参数化模型，裂缝尺寸越大，裂缝形态对氯离子扩散过程的影响越显著；在PC梁运营阶段承载力计算时，混凝土、钢筋、钢绞线强度的材料分项系数分别建议为1.1、1.0、1.1，所构建的运营阶段PC梁抗弯承载力计算方法较设计计算方法在精度方面提高约10%，能够更合理地挖掘PC梁服役期的承载潜力，该方法的适用范围为钢筋质量损失率≤12.5%；采用Gamma随机过程描述氯盐环境下PC梁的承载力衰减时，建议3个主控参数m、k、ξ的初值分别为0.31、0.006、0.004 1，衰减模型在钢筋起蚀时间推定、剩余承载力快速估计等方面具有适用性。

随着服役时间的增长，大量预应力混凝土箱梁桥出现了腹板开裂等结构病害。为解决在役预应力混凝土箱梁桥裂后性能演化规律及结构剩余承载力难以定量化评定的科学难题，基于修正压力场理论，提出了一种结构裂后剩余受剪承载力的反演分析方法。首先，将箱梁腹板斜裂缝的宽度、倾角等表观参数作为输入，考虑箱梁纵向和竖向预应力的影响，根据开裂混凝土的力学平衡方程、变形相容条件以及材料本构关系，建立表观裂缝病害与结构内部受力状态之间的力学关联模型;然后，推算出开裂混凝土的应力场与应变场，得到给定开裂程度下斜裂缝界面的实际剪应力水平；最后，基于关键剪裂缝理论提出一种适用于实际桥梁结构的极限受剪承载能力计算方法，将实际剪应力水平与极限剪应力相比，得到结构裂后剩余受剪承载力比例，从而实现腹板开裂箱梁桥裂后剩余受剪承载力的定量化评估。研究结果表明：通过构建表观裂缝特征与结构内部受力响应之间的力学耦合关系，可以实现对混凝土结构裂后剩余受剪承载力等关键性态参数的反演识别。将该方法应用于一座在役预应力混凝土连续箱梁桥的性能评估，得到斜向开裂箱梁的剩余受剪承载力及安全储备水平，为在役预应力混凝土箱梁桥的管养决策提供科学依据。

中国西北地区混凝土桥梁长期面临昼夜温差大、冻融循环频繁等严酷环境考验,尤其在冻融与盐蚀耦合作用下,混凝土结构损伤加剧,严重影响桥梁服役寿命。针对这一问题,通过在混凝土中复合掺入钢纤维和鳞片石墨粉,以期提升混凝土的导热性能、抗裂性能及耐久性。前期研究钢纤维石墨混凝土导热性能确定的钢纤维(1.5%体积掺量)和石墨粉(5%质量掺量)最优配比的基础上,系统研究了钢纤维石墨混凝土的力学性能演变规律和环境耐久性。结果表明：钢纤维石墨混凝土的劈裂抗拉强度较普通混凝土显著提升74.4%,但抗压强度提升幅度相对有限；在300次冻融、盐蚀及其耦合循环分别作用后,2类混凝土抗压强度均出现明显下降(14.63%~32.23%),但钢纤维石墨混凝土表现出更优的耐久性,其质量损失率和相对动弹性模量损失显著低于普通混凝土；同时,混掺钢纤维和石墨材料使混凝土抗渗等级提高,氯离子迁移系数降低,耐久性能得到全面提升。微观结构分析揭示：钢纤维通过桥接效应有效提升混凝土拉压比和韧性,延缓裂缝萌生与扩展；石墨粉则通过填充孔隙使基体孔隙率显著降低,微裂缝宽度减小,破坏时未形成贯通裂缝。二者的协同作用体现在：钢纤维抑制宏观裂缝扩展,石墨降低孔隙率与温度梯度应力,共同减轻了界面过渡区劣化程度。这种多尺度增强机制为恶劣环境下混凝土结构的性能优化提供了新思路。

阻尼器、支座和伸缩缝作为大跨悬索桥加劲梁的关键约束装置，其在协调结构变形、传递荷载、耗能减振方面发挥着重要作用。然而，桥梁长期服役过程中梁端产生的过量累积位移是导致约束装置发生功能退化的主要诱因，这会削弱加劲梁的纵向约束性能，严重威胁桥梁运营安全。因此，精准诊断约束装置性能劣化状态并评估其服役性能，对于保障桥梁正常运营具有重要意义。为此，依循“运动机理溯源—性能退化机制—诊断评估体系”的逻辑框架，系统综述了加劲梁梁端位移机理与特征、约束装置劣化机制及本构特征演化规律、约束性能诊断与评估方法体系三方面的研究进展。首先，详细分析了累积位移的组成成分、响应特征及产生机理，探讨了桥梁结构形式、功能定位、约束体系、荷载特征等因素对梁端累积位移的影响；其次，阐明了约束装置静/动力约束性能退化的成因与机制，总结了约束装置劣化过程中力学本构特征的演化规律；最后，综述了现有约束装置静/动力约束性能的诊断与评估方法，对比了不同方法的技术特点、适用场景、数据要求及适用局限，并对大跨悬索桥加劲梁纵向约束性能诊断评估的未来发展方向进行了展望。

平行钢丝索广泛应用于中国大跨度索承体系桥梁建设中。近几年索体的腐蚀-疲劳耦合断裂时有发生，其中水分是桥梁缆索锈蚀的关键因素之一，在索体护套受损时易通过受损区侵入索体内部形成温度腐蚀环境。为探究平行钢丝索内部水分扩散规律，开展试验模拟了温湿环境中索内轴向与径向水分扩散行为，研究了索体内部钢丝锈蚀对水分扩散规律的影响，并基于菲克第一定律计算了索内各向异性水分扩散系数。研究结果表明：索内水分扩散行为与索体放置角度、护套缺陷类型、温度、钢丝锈蚀程度和钢丝排布方式密切相关；相较于其他索体放置角度，轴向水分扩散系数D_ax在索体放置角度为60°时达到峰值，最高增加15.37%；相较于护套径向开裂与贯穿孔，当护套轴向开裂时索内轴向水分扩散系数D_ax达到峰值，最高增加29.95%；环境温度50 ℃时，轴向水分扩散系数D_ax相较于20 ℃时最高增加79%；锈蚀索体在较为严重的Ⅱ级锈蚀情况下可能由于钢丝膨胀等原因导致水分扩散行为中断，并使得水分在护套缺陷处堆积，相较于钢丝未锈蚀情况，中度锈蚀的Ⅰ级锈蚀情况下径向扩散系数D_rd与轴向扩散系数D_ax最高可降低33.7%、89.4%，索内钢丝第2层与第3层轴向扩散系数D_ax与第1层钢丝相比，未锈蚀情况下最高降低45.73%、25.81%，Ⅰ级锈蚀情况下最高降低17.2%、26.35%。

网级桥梁退化模型能够为桥梁管理者提供对桥梁退化状态和趋势的全面把握。现有模型通常依赖于检测报告的评分，易受数据残缺和错误的影响，也难以有效分析维修效应。提出一种基于病害数据治理的路网级桥梁退化模型。首先对桥梁检测报告中的残错病害数据进行了清洗与修正，确保数据的完备性和准确性。基于修正后的数据，提出了一个新的定量指标用于衡量桥梁部件的退化程度，并建立了其与评分相对应的经验公式，克服了评分体系受人为因素影响较大的问题。接着，利用多源数据结合自动机器学习方法，构建了桥梁部件级退化模型，确保模型能够通过少量参数调整应用在大规模区域桥梁的状态评估与预测。基于上海市3条路线的桥梁检测数据对模型进行了验证，结果表明：该方法在修正数据的同时提升了退化模型的预测精度，病害严重程度指标增强了模型对维修行为的量化能力，基于自动机器学习的退化模型则提高了模型的可扩展性与实用性，能为区域桥梁群管理提供可靠的决策依据。

基于计算机视觉的车辆荷载识别方法能够获取车辆荷载时空数据，扩展了荷载数据信息维度，对基于数据驱动的桥梁健康监测具有重要意义，已成为近年来研究的热点。在车载识别过程中，车辆荷载的定位通常基于车辆整体识别结果，虽然特征信息丰富便于车辆追踪，但在车辆中心的定位精度方面存在不足，限制了该技术的进一步推广应用。对于桥梁疲劳监测，正交异性钢桥面板疲劳构造细节处的受力状态往往属于桥梁第三体系受力行为，对车辆荷载定位提出了更高的精度要求，目前能够达到疲劳监测精度要求的车辆荷载定位方法仍然有限。在此背景下，提出基于多重射影平面的车辆中心定位方法，在利用车辆整体特征进行车辆追踪的同时通过车牌定位车辆中心，提高了车辆中心定位精度且不影响车辆追踪效果。同时，建立多重射影平面系统，根据车辆类别对车牌中心进行射影变换，实现车辆中心的高精度定位。研究结果表明:车牌识别具有精度高、稳定性强等优势，二次识别框架能充分结合车辆识别和车牌识别的优点，在不影响车辆追踪的同时将车辆中心定位精度提高至厘米级。

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。

伴随“双碳”战略的不断推进，电力系统与交通体系绿色低碳转型迫在眉睫。针对现有氢能利用模型能量利用率较低、无法灵活实现电氢热供给等问题，提出一种计及新能源汽车的电氢热综合能源系统协同低碳调度模型。首先，在传统氢能多元利用方式基础上，构建包含电解槽热氢联产、具可变热电比的燃料电池热电联产以及重卡有序加氢环节的高效氢能利用方案；其次，创新性地引入新能源汽车参与碳-绿证联合市场机制，并利用闵可夫斯基和方法，构建车网协同调度模型，充分挖掘交通系统参与碳减排的市场潜力；在此基础上，通过碳-绿证联合交易约束机制，协同优化系统碳排放控制与可再生能源消纳；通过多场景算例对比分析，氢能的综合利用、新能源汽车的协同调度分别使系统运行总成本降低了11.5%、5.83%，可再生能源利用率提升了4.3%、2.1%。研究结果表明：高效氢能利用与车网协同调度策略在降低运行成本的同时，提高了可再生能源消纳比例，可为交通-能源耦合系统的低碳转型提供参考。

为完善交通能源融合工程方法体系，促进路域太阳能资源开发利用，提出了一个通用的高速公路路域太阳能资源禀赋评估方法，包括路域太阳能资源数据处理、基础设施宜能空间识别、太阳能资源禀赋评估和评估一致性验证。以新疆环准噶尔盆地的6条高速公路及其基础设施为研究对象，选用反距离权重空间插值法(IDW)获取太阳能资源数据。将高速公路基础设施划分为连通类、服务类、运营类、运维类和能源类共5类基础设施，并基于公路设计参数、遥感影像及Mapflow分类工具，计算了各类基础设施宜能空间。综合太阳能资源和基础设施面积数据，对6条高速公路沿线太阳能资源禀赋进行了评估，并以克拉美丽服务区为例，验证了评估方法的可靠性。结果表明：反距离权重空间插值法适用于路域太阳能资源数据获取；Mapflow方法可用于宜能空间面积识别；经评价，环准噶尔盆地的东线京新高速(乌大段)太阳能资源最为丰富，路域太阳能资源丰度为1 585.74 kW·h·m^-2，但其平均太阳能资源禀赋的表现则较差，为73.54 GW·h·km^-1；西线奎阿高速的太阳能资源最差，路域太阳能资源丰度为1 534.98 kW·h·m^-2，但其平均太阳能资源禀赋可观，为83.89 GW·h·km^-1；中线阿乌高速和东线五大高速的太阳能资源禀赋最为丰富，分别为85.08、85.73 GW·h·km^-1；经验证，阿乌高速克拉美丽服务区的太阳能资源禀赋评估一致性为95.6%。

傍山公路边坡区域发生滑坡、塌方等自然灾害的风险高，路侧设备的部署对行车信息服务与灾害监测至关重要。由于其远离电网，长距离供电经济性差，亟需场景匹配的供能方式。路域高熵能源的供能特性与设备用能需求相匹配，可在公路部署“高熵-荷-储”一体化设备，构成自供电微网，保障行车安全和公路应急响应能力。然而，高熵能源的捕获和利用在复杂公路场景下面临设备异常和出力随机性的挑战，这对自供电微网的正常运行带来一定影响。针对此问题，提出了一种基于高熵能源可用度评估的路域微网运行态势预警方法。首先，在设备层进行基于竞争失效的设备可靠性建模，并通过同类型多个设备间对比，提取出与安装条件无关的群体特征量，构建基于群体特征的深度学习模型，实时评估高熵能源捕获设备异常程度；其次，在集群层评估高熵能源集群输出是否达到预期捕获能量水平；然后，在微网层进一步评估高熵能源对微网负荷供电和储能功率支撑能力，提出基于支持向量数据描述的自供电微网运行态势预警方法；最后，通过算例验证基于可用度评估的微网态势预警方法有效性。研究结果表明：所提方法能够有效处理高熵能源运行状态评价过程中的不确定性，提高了评价结果的实时性与客观性，可有效识别自供电微网运行异常趋势，在线实现微网运行态势预警，保障微网的可靠运行。同时，成果可为高熵能源捕获设备运维管理、自供电微网运行态势预警提供了理论依据。

随着能源转型及电动汽车渗透率的不断提升，高速公路能源供给出现失衡现象，建立新型电能供给模式对于交通工程中的高速公路用能安全具有重要意义。针对现阶段路域充电节点不足的问题，提出在服务区之间增设充电区，构建基于并网结构的“固定+移动”双区域混合供能模式，并将用能设施划分为基础设施和车辆客户负载，分别配置2套储能系统(Energy Storage System, ESS)。在充电区内，引入移动储能系统(Mobile Energy Storage Systems, MESS)对车辆需求负载进行灵活补能，并与固定充电桩协同运行，基于服务区互通的网络结构设计移动储能调度路由规则。为提升调度的智能化与响应效率，综合考虑距离与剩余电能因素，提出MESS调度选择算法。进一步地，构建面向经济效益最大化的双层优化调度模型：上层基于调度算法对MESS进行任务分配，满足用户需求；下层则在保障基础负载和固定充电桩供能的前提下，依据储能系统状态与分时电价策略，实现与主电网的动态能量交易。针对鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题，融合粒子群算法机制对WOA进行改进，保留其螺旋搜索和包围策略，同时引入粒子个体经验与最优粒子引导能力，从而增强全局搜索性能。最终，采用改进鲸鱼算法对双层优化模型进行求解。数值仿真表明：与传统遗传算法和粒子群算法相比，性能分别提升2.08%与1.24%，并网结构下运营商收益可达672万元，该双层MESS调度结构及算法具有较好的实用价值。

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。

道路是“人-车-路”系统的重要一环,以智能技术为道路赋能,赋予道路更精准的感知能力、高效的辅助决策能力和多样化的服务能力,为实现更安全、高效城市交通带来新契机。然而，如何借鉴人工智能技术赋能道路的智能化升级,目前还缺少从总体框架到关键技术方面的系统性储备。对此,基于对车路协同技术、智能道路、AI等领域的充分调研,回顾智能道路的发展历程,总结智能道路在多领域的研究成果；揭示当前车路协同面临“感知难”、“定位难”和“引导难”的局限性。为应对这些挑战,提出AI赋能下面向车路协同智能道路的基本内涵和技术架构,明晰智能道路应具备的感知功能、定位功能和引导功能需求。最后提出面向车路协同的智能道路AI赋能的技术路线,详细探讨了感知AI、定位AI和引导AI在“路内-路侧协同感知”、“车-路联合精准定位”、“车-路联合自主引导”方面实现的技术途径,通过AI赋能高效识别和解析车路协同中海量的感知和定位异构数据,提升道路交通感知精度、定位可靠性,优化交通引导效率,最终实现提升交通安全和交通效率的目标。

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。

为了应对表面波引起的环境振动污染问题，减少振动所带来的损害，提出一类临时性周期空沟-堆土联合隔振屏障，并对其隔振性能开展理论研究。首先，基于周期性结构理论，选取空沟-堆土联合隔振屏障的单胞，分析了联合屏障的带隙形成机理，并研究了屏障几何尺寸对带隙特性的影响；其次，建立了简谐荷载作用下周期性空沟-堆土新型隔振屏障的动力响应分析模型，并利用有限单元法数值分析了空沟宽度、空沟深度和堆土高度等几何参数对隔振效果的影响；最后，考虑联合屏障退化为单一屏障时隔振效果的变化，将该联合隔振屏障与单一空沟和单一堆土屏障的隔振性能进行了比较。研究结果表明：空沟-堆土联合屏障兼具局域共振带隙和Bragg散射带隙，扩大了屏障的带隙范围，其中空沟尺寸变化对带隙边界和宽度的影响大于堆土尺寸，结构尺寸过大时会导致带隙宽度减小，不利于屏障隔振；对于隔振效果，高频隔振优于低频隔振，屏障的周期数和空沟深度对隔振效果的影响最为显著，周期数和深度越大，隔振效果越强，而堆土宽度的影响最小；此外，相较于单一空沟和单一堆土屏障，周期性空沟-堆土屏障具有更好的隔振效果，隔振效果相差10 dB以上，说明了联合屏障的合理性，可有效减少空沟开挖深度，降低施工成本。

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。

顶管迎面阻力作为评估掘进面稳定性的关键指标，可用于指导顶管机选型和刀盘磨损情况评价，简便有效的顶管迎面阻力计算方法是确保顶管快速掘进的基本保障。为此，通过分析掘进过程中机头前方土体的受力模式，在传统被动土压力计算理论基础上考虑机头前方土体大主应力拱的影响，构建了考虑土拱效应的顶管迎面阻力分析模型及其计算方法，并通过参数分析获得了模型中各因素对迎面阻力的影响规律。土拱效应充分发挥时，顶管迎面阻力随土体重度、黏聚力和上层覆土厚度的增大基本呈线性增加，随刀盘外径和土体内摩擦角的增大而呈非线性增加，其中顶管机刀盘外径与土体内摩擦角对顶管迎面阻力的影响最为显著。通过对比4个实际工程中6个典型断面的迎面阻力监测结果、该方法与既有方法的计算结果可知，该方法计算结果均大于实测值，平均约为23.7%，且小于规范方法计算值，表明其具有较好的稳定性优势。因此，该方法能很好地指导顶管机选型，有效防止顶推力不足造成的卡管、顶进效率低或地层不稳定等问题，可为今后类似工程提供有益借鉴。

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。

智慧高速公路的基础功能之一是构建路侧多源异构感知系统，精准识别行车安全风险与异常交通事件，并及时向出行者发布各类预警与辅助驾驶信息，保障出行安全。然而，目前行业内对如何高效部署多类型路侧感知设备尚无统一的指导方案。为此，在系统梳理现有传感器布设研究的基础上，构建以异常事件检测效益最大化为目标的双层整数规划改进型优化模型，该模型融合异常事件检测算法与传感器主动感知机制，克服了相邻传感器假设导致求解复杂度高的问题。同时，针对异常事件的随机性，对模型进行调整，以确保路段整体具备连续、稳定的事件感知能力。基于Lighthill-Whitham-Richards (LWR)模型，通过冲击波波速推导不同类型传感器的合理布设间距，以此作为划分道路单元的间距参考；采用信息熵多指标评价方法量化道路交通状况，实现传感器类型与路段交通流特性的适配，并通过仿真试验分析不同投资成本下得到的最优布设方案。最后，选用优化模型所获得的最优检测效益布设方案，与传统线圈传感器布设方案及相同布设金额下的单类型传感器等间距布设方案进行了对比仿真试验。研究结果表明：基于相同检测算法，所提出的最优智慧高速路侧感知系统布设方案的平均响应时间，相较于传统线圈方案提升约67%；所提最优方案响应时间相较于单类型毫米波雷达和激光雷达方案分别提升约5.68%和24.55%。此外，进一步分析了维护成本与天气条件对布设性能的影响，验证了模型的稳定性与适应性。研究成果可为智慧高速感知系统的科学部署提供理论支撑与方法参考。

为优化高速公路匝道合流区车辆汇入过程,以德国eXID数据集中车辆真实轨迹数据为基础,选取4个高速公路合流区,将合流区划分为5个子区域，并筛选出汇入过程中与主线最右侧车道相关影响车辆的相对位置发生变化的183辆伴随汇入场景车辆。引入汇入距离比的概念,分析伴随汇入场景中汇入距离的影响因素。充分考虑轨迹数据中的空间和时间特征信息,融合切比雪夫图卷积(ChebNet)和引入注意力机制的时间卷积网络(AM-TCN),提出一种基于MChebNet-AMTCN的模型，用于计算伴随汇入场景下的车辆汇入距离，并与其他模型进行对比以验证所提模型的性能。综合考虑汇入过程安全性和车内人员舒适度,给出伴随汇入场景下推荐汇入时间,并利用5次多项式曲线对汇入车辆轨迹进行规划。研究结果表明：伴随汇入场景中,汇入车辆与伴随车辆的并排时刻以及加速车道剩余长度,是影响车辆汇入距离的关键因素；集成时空特征识别的MChebNet-AMTCN模型，其计算结果优于其他模型；当汇入车辆与伴随车辆并排时刻位于汇入受限区域时，推荐汇入时间为2.0~4.5 s,位于汇入不受限区域时则为2.5~6.0 s。研究结果将为车路协同环境中智能车辆在匝道合流区伴随汇入场景提供参考,有助于提升合流区的整体安全水平,优化人员乘车体验。

复杂运行场景中的潜在危险对自动驾驶(Autonomous Driving, AD)系统的运行安全构成严峻挑战，亟需构建具备语义能力与交互建模能力的系统化安全分析方法。为此，提出一种运行场景扩展系统理论过程分析(External Operational Scenario-Systems Theoretic Process Analysis, EOS-STPA)方法，将传统STPA方法从技术系统内部拓展至外部运行场景，构建面向自动驾驶的本体增强分层控制建模框架。方法核心包括3层结构：交互概念模型描述主车与场景元素间的输出反馈关系；场景细化模型实现对交通基础设施、道路、环境、目标的多维语义细化；具体场景模型对特定场景之间的具体相互作用进行安全分析，以进一步识别不安全交互，从而生成形式化场景安全约束。以上过程构建了一个融合控制逻辑、本体论与场景解构的封闭控制环。以自动驾驶车辆跟驰任务为例，将EOS-STPA方法应用于典型跟驰场景，识别出12条不安全控制行为与11条场景安全约束。基于CARLA平台构建仿真环境并引入EOS-STPA识别的场景安全约束进行强化学习训练，对比传统STPA奖励函数策略模型，闯红灯、危险跟车、紧急刹车及车道偏离次数分别下降63.6%、62.8%、36.5%及10.4%，证明了该方法在复杂动态场景下的结构化安全建模与行为优化能力，且EOS-STPA具备良好的通用性与扩展性，在形式化场景安全分析方面具备良好性能。

为提升智能汽车在开放道路环境下的三维目标检测鲁棒性，提出一种可变形共享注意机制与密度阈值引导的多模态特征融合模型(DSAM-DTG)。首先，设计可变形共享注意机制，通过粗粒度融合特征引导激光雷达与相机2种模态的内部特征聚合，增强关键区域信息、补偿缺失特征并抑制冗余噪声，为后续融合提供高质量的单模态特征表示。其次，提出密度阈值引导的多模态融合策略，依据点云密度分布与场景上下文信息评估各模态可靠性，自适应调整融合权重及策略以适配不同场景。最后，基于融合的多模态特征实现目标的三维检测。在nuScenes公开数据集上的测试结果显示:DSAM-DTG模型均值平均精度(mAP)与nuScenes检测分数(NDS)分别达到75.6%与77.9%，较基线模型提升7.6%与7.8%。在感知受限、环境变化、距离变化及跨数据集等多种场景下的测试进一步表明：该模型在感知受限场景中，mAP与NDS仅下降8.3%与4.2%，性能降幅显著低于对比方法；在雨天与夜间，mAP分别达74.4%与47.9%；对于远距离车辆与行人，检测精度较基线模型分别提升22.1%和19.2%；同时，模型推理速度达21.7帧·s^-1，满足智能网联边缘部署需求。上述研究表明:DSAM-DTG模型在不同环境中均具有良好的检测性能与泛化能力，为提升智能汽车在开放道路环境下的行车安全性提供重要技术支撑。

网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicle， CAV)为快速路匝道合流控制提供了更高效且精准的控制方案，可看作“流中之粒”。然而，在人工驾驶车辆与CAV混行环境下，基于单车智能路线的合流控制方法仍面临感知范围受限和泛化难的问题。为此，提出一种车路协同环境(Cooperative Vehicle-Infrastructure System，CVIS)下泛化增强的强化学习匝道合流控制方法。首先，通过CVIS的路侧单元向CAV提供周围车辆和交通流的信息，拓展感知范围，确保CAV能够获取统一状态特征以支撑模型的泛化性。其次，设计了一种通用的状态表征方法，可适用于不同车道、CAV渗透率和车辆数量的合流场景。该状态设计能够让强化学习智能体实现参数共享，有效提升模型的泛化性。为了同时优化个体CAV状态与合流区整体效率，奖励函数综合考虑了车辆安全、效率、动作执行效果以及对周围车辆速度的影响。采用双重深度Q网络(Double Deep Q-network， DDQN)算法对智能体进行训练，结合分布式控制架构降低计算复杂度并增强泛化性。此外，通过优先经验回放和软更新策略进一步提升算法训练速度与稳定性。将车路协同场景下的DDQN模型(DDQN-CVIS)分别与单车智能环境下的动机决策树模型(CIDT-CAV)和DDQN模型(DDQN-CAV)进行对比。结果表明，在DDQN-CVIS模型下：①车路协同环境中全面信息的获取减少了车辆盲区，大部分匝道车辆换道位置前移，合流区得到更高效利用；②主线车辆能够主动为匝道车辆让出换道间隙，形成换道协作；③该方法在不同CAV渗透率、动态CAV渗透率以及多种交通需求场景下均表现优异，尤其在高需求场景下，平均车速提升11.13%，平均流量增加3.98%。以上结果验证了该方法在复杂合流场景中对交通流和单车效益平衡与优化的可行性，进一步实现“粒流协同”新型交通管控范式。

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。

随着自动驾驶技术的发展，车辆轨迹预测已成为智能交通系统中的关键任务之一。为解决现有方法在复杂动态环境下，无法深度挖掘车辆之间的时空交互关系以及长时预测精度低等问题，提出一种基于时空交互特征融合的轨迹预测网络，主要由时空交互、深度融合及轨迹预测3个模块组成。首先，时空交互模块基于多头交叉注意力机制根据注意力权重表示车辆之间的影响强度，以获取每个时间步目标车辆与周围车辆的空间交互特征，并基于因果卷积的堆叠时间卷积网络(TCN)捕捉时间步之间的局部时间依赖性，再基于多头自注意力机制建模任意时间步之间的逻辑关系，以挖掘时间序列中全局时间相关性。其次，深度融合模块基于注意力特征融合(AFF)生成自适应的权重矩阵，动态调整不同特征的重要性，以有效融合历史轨迹特征和交互特征，建立特征之间的互补性和相关性。最后，基于门控循环单元(GRU)解码生成双变量高斯分布参数以输出预测轨迹分布，实现车辆的多模态轨迹预测。该方法采用NGSIM和HighD数据集进行训练和测试。试验结果表明，与现有方法相比，5 s时的均方根误差(RMSE)降低了10.9%和7.9%。所提方法可有效提升复杂动态环境下车辆轨迹预测的精度，为自动驾驶系统的安全决策提供更可靠的技术支撑。