随着汽车智能化、网联化技术的深度演进，以及交通环境复杂度的持续提升，驾驶安全保障、人车路协同交互已成为智能交通领域的核心议题。传统交通系统中，驾驶警觉衰减、交通标志适配不足、人车交互不畅等问题，以及自动驾驶技术落地过程中的测试验证难题，均对交通运行的安全性与高效性构成挑战。在此背景下，融合心理学、神经科学、计算机科学与交通工程的跨学科研究，成为破解上述难题、推动交通系统向智慧化转型的关键路径。
    为系统呈现道路交通安全领域理论与技术研究的最新成果，凝聚学术共识，引领技术发展方向，《中国公路学报》编辑部联合同济大学王雪松教授（本刊副主编）、方守恩教授，公安部道路交通安全研究中心王长君研究员，公安部道路交通管理科学研究所孙正良研究员，交通运输部公路科学研究院交通安全研究中心周荣贵研究员，东南大学刘攀教授，西南交通大学闫学东教授，武汉理工大学吴超仲教授，吉林大学李世武教授，中南大学黄合来教授，长安大学付锐教授，东北林业大学裴玉龙教授，北京工业大学赵晓华教授共同策划了“道路交通安全”专栏，并邀请武汉理工大学吕能超教授，东南大学郭延永教授，长安大学王畅教授、王秋玲副教授，清华大学裴欣副研究员，西南交通大学胥川副教授，北京工业大学李佳副教授，上海海事大学王晓梦助理教授，上海理工大学丰明洁助理教授作为组稿专家，共同协作，向该领域的知名专家、学者约稿，出版本期“道路交通安全”专栏。
    本专栏共收到论文117篇，最终录用25篇。其中，16篇已刊载于《中国公路学报》2025年第3期，本期出版9篇。本期专栏内容既包括对既有成果及研究进展的总结与分析，也涵盖了驾驶安全与状态管控技术、智能交互与协同技术两大核心研究方向：
    （1）已取得成果与研究进展分析。主要内容包括：驾驶警觉研究进展、交通标志系统效用解析与评估优化研究进展、行人与智能汽车交互行为建模关键技术综述、自动驾驶关键测试场景加速遴选研究进展。
    （2）驾驶安全与状态管控技术。主要内容包括：基于浮动货车的高速公路分流区运行速度特性分析与建模、基于PCA-1DCNN的快速个性化疲劳驾驶辨识研究、基于强化学习的重载货车长大下坡行车速度主动干预策略研究。
    （3）智能交互与协同技术。主要内容包括：考虑交互车辆预测信息的智能车辆行为决策方法研究、路侧3D视觉追踪赋能的车路协同安全应用研究。
    在此，谨向为本专栏组稿、审稿的各位专家，以及积极投稿的论文作者表示衷心感谢！期望本期专栏的出版能够搭建学术交流与知识共享的平台，推动跨学科融合创新，为智慧交通技术的发展注入新动力。《中国公路学报》将持续关注该领域的前沿进展，吸纳高质量研究成果，助力交通强国建设向更安全、更高效、更智能的方向迈进。由于水平所限，专栏中难免存在不足之处，恳请各位专家学者不吝指正。

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。

为提升智能车辆动态场景实时决策能力，针对决策模块对交互环境态势变化认知不足导致的决策性能下降难题，建立考虑交互车辆预测信息的智能车辆行为决策模型。首先，通过解析驾驶人超车行为，构建了融合多因素的智能车辆交互式超车行为决策框架。在此基础上，应用卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)，建立区分交互车辆时间和空间特征的轨迹预测模型。基于Kullback-Leibler(KL)散度理论，设计结合车辆运行物理规律的模型实时引导修正机制，提升模型预测精度与可解释性。进一步，基于风险场理论和博弈论方法，分析自车行驶安全性与行车效率收益约束条件，提出考虑交互车辆预测信息的智能车辆超车行为决策方法，实现动态场景超车博弈的均衡求解。最后，通过数值模拟与实车测试开展了超车场景试验。研究结果表明：考虑交互车辆预测信息的决策模型能够完成高精度轨迹预测，并依据预测结果实现动态场景实时超车决策；轨迹预测模型预测平均位移误差为0.993 m；决策过程博弈稳定性与博弈收益分别提升28%和20%，能够实现更高决策安全性与稳定性。研究结果可为智能车辆轨迹预测和行为决策提供理论支撑，提升智能车辆行为决策水平。

基于车路协同的车辆碰撞及危险预警主流方案依靠激光雷达，但激光雷达总体价格昂贵，且雷达点云处理算力需求严苛，导致预警方案应用成本高昂。而相机具备低单价、低处理算力需求的特点，成为预警方案实施的有效载体。目前基于相机的预警方案在像素平面进行，定位精度低，易引发预警错误。对此，首次提出面向路侧相机的3D追踪算法，通过目标级车路感知融合，扩展车端感知范围并提升车端视野盲区内感知性能。针对路侧场景特点，改进3D目标检测模块，基于相机成像原理，量纲一化训练数据标签。利用监督学习范式，让模型有效学习像素与深度的映射关系，提升定位性能。提出多类别运动预测算法，根据不同类别交通参与者的运动特点，进行非线性运动建模，实现目标未来运动趋势的精准拟合。利用广义交并比进行相似度度量，扩大密集路侧场景中目标间差异并提升关联匹配精准度。依据仿射变换，完成车路感知结果空间对齐。通过相似度度量与匈牙利匹配算法完成最终车路感知结果融合。在V2X-Seq公开数据集上的试验结果表明:与其他先进3D追踪方法相比，该算法具有更优异的感知精准度。通过车路协同感知，针对“鬼探头”场景，进行危险碰撞预警，可有效提升碰撞预警成功率并增强单车智能的安全性能。

驾驶经验不足、多拉快跑心理等人因因素是高速公路长大下坡路段重载货车制动失效的主要成因，通过信息干预诱导驾驶人合理控速是解决该类问题的有效方法，其根本是优化速度主动干预策略，使其满足驾驶人序贯决策过程的信息需要。基于强化学习建立了具备序贯决策能力的优秀驾驶人模型，并提取自然驾驶人运行状态与优秀驾驶人模型间的显著差异特征，映射形成行车速度干预优化策略。首先，依托中国某高速公路长大下坡路段，搭建了与优秀驾驶人模型交互的环境；其次，鉴于高速公路长大下坡路段行车风险的累积效应，设计了综合考虑行车安全性、高效性和舒适性的单步奖励函数和全局奖励函数；然后，利用对偶深度Q学习网络(Dueling Deep Q-Learning Network, DuDQN)实现优秀驾驶人模型的训练；最后，通过驾驶模拟试验获取自然人驾驶运行状态数据，并基于行驶速度趋势检验提取其与优秀驾驶人模型的时空差异特征，实现速度干预点位和干预目标的确定。结果表明：基于DuDQN和DQN建立的优秀驾驶人模型并无显著性能差异，只是前者具有微弱优势；相比于自然人驾驶，优秀驾驶人模型的安全性提升了4%，而且其最大加速度变化率为0.12 m·s^-3，低于自然人驾驶的0.22 m·s^-3；自然人驾驶与优秀驾驶人模型的运行状态显著差异往往出现在坡度频繁变化路段，通过对差异特征的提取能够得到合理的行车速度干预策略。所提方法框架以模型驱动方式支撑行车速度干预策略的制定，可有助于提升高速公路长大下坡路段交通安全主动防控能力。

为了避免个体差异对疲劳驾驶辨识精度的影响并且提高疲劳驾驶辨识的个性化水平和效率，将主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)与一维卷积神经网络(1 Dimension Convolutional Neural Network， 1DCNN)结合，提出一种快速个性化的疲劳驾驶辨识方法。首先，组织高速公路场景下的模拟驾驶试验，低侵入地采集24名被试的驾驶行为数据、面部关键点坐标及疲劳得分。然后，使用双层滑动时间窗切分原始数据并计算出486种指标。最后，采用结构紧凑的深度学习算法构建基于PCA-1DCNN的个性化疲劳驾驶辨识模型。使用5折交叉验证划分每位被试的数据集，训练并验证个体疲劳驾驶辨识模型，得到个性化疲劳阈值。结果表明：所提出的个性化疲劳辨识模型对所有被试的平均精度、敏感度、特异度分别达到99.93%、99.92%、99.94%，对所有被试的辨识效果较为稳定，精度、敏感度和特异度的标准差分别为0.07%、0.11%和0.09%;所提方法无需人工提取特征，采用轻量化的1DCNN，能快速辨识疲劳驾驶，平均检测耗时为0.010 3 s。所提方法规避个体差异的影响，提高个体疲劳驾驶辨识的精度和速度，可用于研发高效的个性化疲劳驾驶预警系统，亦能推动其他危险驾驶行为的个性化建模研究。

为明确道路几何设计对驶出货车速度的影响规律，分析了高速公路主线至匝道路段货车运行速度的浮动车数据特性，并在此基础上构建了高速公路驶出货车运行速度预测模型。首先，通过分析货车驶出过程中速度变化的趋势，结合道路几何设计要素，确定了分流区货车速度的特征截面。然后，通过变量投影重要性分析，识别了影响特征截面货车速度变化的关键几何设计要素。最后，基于12个案例的实测数据，采用偏最小二乘回归法建立了货车在3个特征截面处的运行速度预测模型，并利用4个案例的实测数据对模型进行了验证。结果表明：货车在渐变点、分流点和分流鼻3个截面处的速度变化显著;货车减速行为通常在出口上游约500 m处首次出现，这意味着几何设计和交通标志对货车速度有重要影响;渐变段长度、减速车道长度、过渡段渐变率、渐变线长度、导流线长度及分流鼻端曲率半径是影响货车速度变化的关键设计要素;所建立的预测模型能够较为准确地描述货车在分流区的速度变化规律，其预测结果的平均绝对百分比误差均小于10%。研究成果可为互通立交路段线形一致性评估、限速方案制定及交通安全设施布设提供理论支撑和实践依据。

冲刷是桥梁水毁失效的重要原因之一。然而，传统冲刷分析理论虽然在数值模拟、湍流唯象等方面有新的进展，但是仍不能妥善兼顾计算精度和计算效率，难以高效准确计算冲刷平衡深度和空间形态，制约了桥梁水下安全设计与运维技术的发展。一方面，主流的平衡冲刷深度计算公式往往过于保守，与实桥测量相差较大；另一方面，经典的单相流仿真方法与水槽结果在形态和深度上仍存在不小差异，而可以更准确描述泥沙运输的两相流模型计算成本高昂。从冲刷计算公式优化、单相流和双相流智能仿真3个角度出发，通过多源数据、多维领域知识和先进人工智能算法的协同作用，提出了一套桥梁冲刷智能分析理论体系与技术路径。在相关智能化分析案例中，该理论体系与技术路径无论从计算精度、效率还是安全性、泛化能力等关键维度上，均展现出优于传统主流经验公式与仿真方法的显著优势，有效缓解了传统冲刷计算中精度与效率难以兼顾的矛盾，不仅为高精度、高效率冲刷评估提供了可行解决方案，也为桥梁全寿命周期设计与防灾减灾提供了技术支撑。

为提升隔震桥梁的抗震性能，结合变曲率摩擦摆(VCPB)与形状记忆合金(SMA)索的优势，提出了新型形状记忆合金变频摩擦摆(SVFPB)及其隔震桥梁参数设计方法。首先，推导了SVFPB的力学模型，基于OpenSees平台分别开展了VCPB与SMA索建模，并验证了模型精度，进而建立了SVFPB模型。其次，采用SVFPB参数设计方法开展了SVFPB隔震桥梁参数优化设计，确定了SMA索最优比例系数及分配系数，得到了SMA索的最优屈服力。最后，进一步研究了SVFPB参数设计方法的有效性及SVFPB隔震桥梁的抗震性能，分析讨论了SVFPB隔震桥梁地震响应的控制效果。结果表明：SVFPB参数设计方法能够准确得到SMA索最优参数；采用最优参数的SVFPB隔震系统可有效提升隔震桥梁的性能，能够实现主梁、支座、桥墩地震响应的综合最优控制，主梁峰值位移减小6.7%，支座残余位移减小51.3%；桥墩剪力、弯矩最大增幅仅为7.4%、7.0%。研究结果可为SVFPB隔震桥梁性能的提升提供参考。

为探究粗骨料超高性能混凝土(CA-UHPC)薄板中PBL剪力连接件的力学性能，基于推出试验结果与分析，探讨了有无贯穿钢筋、开孔钢板厚度、孔径大小、混凝土强度及连接件形式等因素的影响规律与机理。分析结果表明：无贯穿钢筋试件中由于混凝土榫需单独承受相对滑移作用，因而伴随竖向裂缝的迅速发展，发生剪切破坏，无法发挥其优异的抗压性能；相比有贯穿钢筋试件，抗剪承载力及刚度分别下降了34.5%及28.8%，表现为脆性破坏形式。通过面积及刚度的等效替换理论，表明可使用贯穿钢筋的等效混凝土榫面积来表征其抗剪贡献。由于采用了长度为13、20 mm的钢纤维，开孔钢板板厚由12 mm增加至20 mm时，混凝土榫下方抗剪界面上纤维分布根数减少了52.9%，削弱了其对于抗剪的销栓抵抗作用，从而使抗剪承载力下降了17.2%。由于混凝土榫的承载体积及强度的提升，开孔钢板孔径从40 mm增加至50 mm，以及CA-UHPC的抗压强度从146 MPa提升至163 MPa时，抗剪承载力分别提升了32.8%及62.2%，两者为承载力及刚度的主要贡献因素。同时，与普通UHPC相比，粗骨料的加入促使CA-UHPC混凝土榫的抗压承载力及刚度有所提升，从而使PBL连接件具有更优的抗剪承载性能。该研究对于PBL连接件在粗骨料超高性能混凝土领域的性能设计及工程应用提供了一定的数据及理论支持。

计算机视觉光流法在结构健康检测领域具有广泛的应用潜力。然而，传统光流法在面对复杂环境变化时，其鲁棒性和准确性仍存在较大不足。提出了一种基于计算机视觉的自适应特征点识别算法，旨在提高在光照变化、视角变化、噪音干扰及雨水干扰等复杂环境条件下的特征点检测和跟踪精度。算法通过动态调整特征点提取、匹配和优化参数，适应不同场景和环境干扰条件下的特征点运动和变化。试验结果表明:在光照变化(包括亮光、暗光)、视角变化、噪音干扰(包括强噪音、弱噪音)和雨水干扰(包括大雨、小雨)下，算法的均方根误差均显著低于传统LK光流法，验证了自适应特征点识别算法在复杂环境中的鲁棒性和准确性。此外，通过处理时间和特征点数量的对比，证明了该算法在实时性方面的优势。研究成果为桥梁工程结构的实时监测提供了有效方法，有助于提高结构施工质量，保障运营安全。

为实现预制拼装桥墩的多级抗震设防目标，提出一种具有梯级抗震能力的预制拼装双柱式桥墩，研究其在不同等级地震作用下的性能演化规律。设计了预制拼装双柱式桥墩梯级构造形式，开展梯级抗震预制拼装双柱式桥墩和普通预制拼装双柱式桥墩的拟静力试验。对比分析了2个桥墩在试验中的损伤演化过程，分析了梯级抗震桥墩的滞回特性、骨架曲线、耗能能力、残余位移等典型抗震性能指标的演化规律。基于改进的Park-Ang损伤模型，得到了表征梯级抗震桥墩整体性能与损伤状态之间关系的梯级抗震性能指标体系。结果表明：梯级抗震桥墩在地震作用下的损伤表现出分级演化的特性，在不同加载等级下部件依次损伤破坏，其典型抗震性能指标呈现明显的梯级演化特征；提出的梯级抗震性能指标体系能够描述桥墩在不同阶段的损伤情况及演化规律；梯级抗震桥墩的抗震性能指数表现出明显的梯度变化，且其性能指数较普通预制拼装桥墩高3%~16%。研究结果可为桥梁墩柱的分级抗震设计提供参考。

采用数据驱动随机子空间模态识别方法处理大规模数据时，Hankel矩阵的构建参数优化是实现高效准确识别模态的关键。为此，提出了一种Hankel矩阵最优参数的确定方法，以提升大跨度桥梁密集模态的自动识别效率与准确性。首先，通过数值模拟的加速度响应数据构建Hankel矩阵，利用投影矩阵的条件数确定Hankel矩阵的最优块行数。然后，重新设计Hankel矩阵子空间的划分比例，通过分析Hankel矩阵不同划分比例的子空间对模态自动识别结果的影响，确定子空间的最优划分比例。接着，采用最优MinPts(Minimum Number of Points)的DBSCAN(Density-based Spatial Clustering of Application with Noise)算法将密集的物理模态与虚假模态完全分离，并分析变异系数确定有效的模态参数。最后，基于悬索桥健康监测系统的实测数据验证Hankel矩阵最优参数在大跨度桥梁密集模态识别中的适用性。结果表明：Hankel矩阵最优块行数的确定，提高了投影矩阵积累物理模态特征信息的质量，显著提升了模态识别的准确性；采用最优MinPts的DBSCAN算法能够准确判定物理模态阶数，并成功提取了0~0.5 Hz范围内的密集物理模态；基于Hankel矩阵子空间最优划分比例的模态自动识别方法，能够有效降低频率和阻尼比模态识别结果的离散性。选择合理的Hankel矩阵参数可以提高大跨度桥梁密集模态的自动识别准确率，这对其在桥梁健康监测中的推广应用具有重大意义。

为了改善3D打印混凝土结构层间薄弱面的黏结性能，提升桥梁打印构件，尤其是主梁构件的抗弯承载能力，推动3D打印技术在桥梁工程的进一步应用，提出一种鱼骨形(Herringbone, HB)加强筋，对3D打印混凝土构件进行穿层加筋增强。设计并制备了多种加筋试件，分别进行了直接拉伸试验、劈裂拉伸试验与直接剪切试验,研究HB加强筋对打印构件层间界面黏结性能的影响。试验结果显示，HB加强筋的引入显著增强了打印试件的抗拉性能与抗剪性能。与无加筋的对照组试件相比，试件垂直于层间界面方向(Z方向)的抗拉强度从0.832 MPa提升至1.823 MPa，提升了119%；沿打印路径方向(X方向)的劈裂强度从1.262 MPa提升至2.387 MPa，提升了89%；垂直于打印路径方向(Y方向)的劈裂强度从1.179 MPa提升至2.212 MPa，提升了87%；X方向抗剪强度从1.487 MPa提升至3.819 MPa，提升了156%；Y方向抗剪强度从0.897 MPa提升至3.350 MPa，提升了273%。这些结果表明，使用HB加强筋作穿层布置可以有效地提高打印构件的层间界面黏结性能，尤其是抗拉和抗剪性能。此外，通过荷载-位移曲线分析，揭示了未加筋与加筋试件在承受荷载时的典型特征，证明了加强筋的植入不仅提高了试件的层间界面力学强度，还增强了3D打印试件的结构韧性。最后，根据试验结果，基于半理论半经验的方法回归了3D打印加筋试件的抗拉和抗剪强度计算公式，为加筋3D打印混凝土的工程应用提供了理论支持。

为了探究局部锈蚀位置和锈蚀程度对PC梁抗弯性能的影响，设计了3根后张PC梁，并对其中2根梁的跨中和1/4跨位置进行局部电化学加速锈蚀试验。在局部区域达到设计锈蚀程度后，对3根PC梁分别开展了弯曲加载试验，分析了局部锈蚀对梁挠度、裂缝扩展、截面应变及破坏模式的影响，并结合3D扫描技术和ABAQUS模型进行了数值仿真分析。结果表明：局部锈蚀显著降低了PC梁的抗弯刚度，削弱了PC梁的承载能力、延性和挠度性能，且跨中锈蚀对抗弯性能的削弱能力大于1/4跨锈蚀;局部锈蚀显著降低了锈蚀区域的抗裂能力，导致裂缝数量增多且裂缝开展速度加快;跨中区域的局部锈蚀主要影响正截面抗弯区的裂缝宽度，而1/4跨位置的锈蚀则主要影响斜裂缝的宽度，但跨中锈蚀对极限荷载下的最大裂缝宽度影响更为显著;与未锈蚀梁相比，局部损伤区域的开裂荷载下降10%~20%，裂缝数量随锈蚀程度增加而增加；极限荷载下最大裂缝宽度下降32%~50%。锈蚀梁的非均匀锈蚀效应较均匀锈蚀更容易引发局部应力集中，导致局部区域的裂缝损伤更为严重，影响裂缝的发展和宽度，基于3D扫描得到的非均匀锈蚀模型更准确地反映了锈蚀对梁局部力学性能的影响。

尝试在施加预应力的基础上，引入混杂纤维混凝土(HFRC)，以改善连续组合梁负弯矩区抗裂性能。首先设计制作了4片不同混凝土板的组合梁，分别为普通混凝土板(CB-1)、HFRC板(CB-2)、预应力普通混凝土板(PCB-1)和预应力HFRC板(PCB-2)，进行静载试验，采集LS-1(0 kN)、LS-2(100 kN)、LS-3(极限荷载)3个静载阶段的频率及对应振型。由试验可知：与试件CB-1相比，试件CB-2、PCB-1、PCB-2最大裂缝宽度分别减小了19.2%、42.5%、59.2%，开裂荷载分别提高了43%、129%、189%；在LS-1阶段，试件CB-2、PCB-1、PCB-2一阶频率分别提升了2.4%、2.9%、7.6%，二阶频率分别提升了3.6%、5.9%、6.8%，三阶频率分别提升了0.6%、1.4%、3.5%；加入预应力技术与混杂纤维，能够改善组合梁负弯矩区的抗裂性能和刚度，其中预应力技术的改善效果优于HFRC，2种结合效果更优。然后分别采用频率、振型和增强型协调模态保证准则(eCOMAC)对4片组合梁试件进行损伤识别，发现eCOMAC精度最高；由eCOMAC量化组合梁的负弯矩区损伤程度可知，试件CB-2、PCB-1、PCB-2跨中位置的eCOMAC值分别比试件CB-1下降了22.5%、34.3%、54.8%，其与试验结果吻合较好。最后利用有限元软件ABAQUS，结合eCOMAC识别方法，考察预应力、钢纤维和聚丙烯纤维体积掺量对组合梁负弯矩区开裂性能的影响，结果表明聚丙烯纤维对负弯矩区损伤改善效果轻微，钢纤维改善效果较明显，预应力效果最好。

穿活动断裂带隧道结构面临断层错动变形威胁，采用变刚度柔性接头是提升隧道抗错动能力的有效措施之一，然而目前尚缺乏针对变刚度接头隧道结构的抗错动设计方法。为此，提出了一种面向穿活动断层变刚度接头隧道结构的抗错动设计方法。首先，建立穿断层隧道多级抗错动设计目标，并提出变刚度柔性接头抗错动结构设计理念及设计流程；其次，依据变刚度柔性接头构造特点及关键设计参数，将变刚度接头隧道结构体系简化为多参数梁-弹簧模型，基于随机搜索算法的回溯分析方法，以多级抗错动设计目标为回溯对象，获得柔性接头隧道结构纵向刚度优化分布函数及关键设计参数；最后，设计了4组典型算例以对比检验该设计方法的优势和可靠性，并探究了不同断层错动量下隧道变刚度柔性接头转角和剪切刚度优化分布函数的变化规律。分析结果表明：采用纵向刚度优化分布函数的变刚度抗错动结构能够更好地适应断层错动，在降低隧道结构内力的同时还可保证隧道轴线的平顺性；靠近断层错动面位置处，通过减小隧道接头刚度有利于提升隧道抗错动性能，而远离错动面位置处，隧道接头刚度沿纵向呈现“刚柔相济”的分布规律。此外，隧道抗错动设计应重点关注接头的转角刚度设计以适应断层带可能产生的大尺度位错变形。所得结论可为穿活动断层隧道结构抗错动性能评估与变刚度接头优化设计提供理论依据。

地铁车站在修建过程中常对主体结构开设孔洞以满足其换乘等功能需求,但会较大地削弱开洞部位主体结构的承载能力。为了探究洞桩(Pile-beam-arch, PBA) 法地铁车站拱顶开洞结构力学行为,以广州某新建的洞桩法地铁车站为研究对象,通过室内模型试验对洞桩法车站拱顶开洞结构的破坏模式、裂缝扩展与变形规律展开深入研究；其次通过数值模拟方法对全尺度车站拱顶开洞结构的稳定性和开洞的影响范围进行分析。研究结果表明：车站拱顶开洞段的纵梁处于三维扭转状态,但其水平抗弯刚度较大,仍以竖向弯曲为主要变形特征；纵梁无拱一侧的纵断面中心形成“Y”形拉-剪复合型贯穿裂缝,而跨中部分形成的45°贯穿剪切斜裂缝；洞口边界出现显著的应力集中现象,同时车站结构整体传力路径发生改变,中扣拱不直接影响开洞区域内的其余结构；相比于未开洞段,以变形之差小于10%为判据,得到车站拱顶开洞的影响范围为开洞长度的80%,各结构内力受影响程度排序从大到小为纵梁、拱、底板、侧墙。研究成果可为类似地质条件下的地下工程建设提供重要参考。

下沉式隧道属城市道路低洼区段，在强降雨影响条件下不出现过多积水，是预防甚至杜绝城市内涝灾害保证交通安全的关键。为此，以路面状况与雨量损失为切入点，构建由进流量、排水能力及路面坡度函数表征的低洼路段积水深度预测公式。进一步地，采用SWMM(Storm Water Management Model)构建排水管网模型，对不同降雨、不同排水条件下积水深度进行预测，并验证理论公式的可行性。最后，根据模拟预测结果，完成对隧道内积水深度的风险等级评估。研究结果表明:隧道在理想排水条件下，降雨重现期为10、50、100年时，最大积水深度分别为14.93、20.85、22.74 cm;积水深度模拟预测曲线与理论公式计算结果吻合度良好，表现为先快速增长，后缓慢增长，达到峰值后快速下降，积水峰值在雨强峰值后出现;考虑25%管道堵塞率情况下，降雨重现期10年时的积水风险等级为Ⅲ级，重现期为50和100年时的积水风险等级均为Ⅳ级。研究成果对于下沉式隧道积水深度监测、预警与风险评估具有借鉴意义。

为提高山区公路明棚洞的施工效率、地形适应性和结构韧性，提出了一种由多个模块化单元组成的柔性缓冲层钢结构棚洞，每个单元上部缓冲层均由柔性防护网系统和砂土垫层构成。通过开展防护动能为500 kJ的柔性缓冲层足尺模型冲击试验，结合动力非线性数值计算分析，探讨了其工作机理与传力路径，明确了其变形响应和内力分布特征，并进一步研究了砂土垫层厚度和落石质量对防护性能的影响。结果表明：该柔性缓冲层的双重拦截机制能有效实现落石防护，耗能模式中以系统内能占绝对主导地位，其中环形网片、耗能器和砂土垫层耗能占比分别为9.50%、68.72%和21.78%；与仅设置砂土垫层模型相比，柔性缓冲层中砂土垫层的侵入深度减小61%且冲击力降低71%，随着砂土垫层厚度增大，冲击力峰值逐渐减小，综合考虑结构负重与防护效果，建议砂土垫层厚度取0.4 m为宜；相同冲击能级下，随着落石质量增大，网片、钢丝绳等部件内力逐步减小，耗能器工作则更加充分。在此基础上，定义了柔性缓冲层的正常使用能级和极限承载能级的判断准则，明确了该缓冲层的正常使用能级为500 kJ，极限防护能级为1 500 kJ。