系统梳理了桥梁结构的智能建模、智能优化、方案生成和智能深化方面的研究进展，并预测了桥梁结构智能设计的发展趋势。当前的桥梁建模研究主要包括参数化BIM和有限元建模。参数化建模的BIM主要用于可视化，难以转换为有限元模型进行结构分析和优化；参数化建模的有限元模型可用于结构分析和优化，但较为复杂的有限元模型仍需人工布置荷载并设置边界条件，且有限元模型也难以精确地转换为BIM模型。桥梁结构的智能优化研究中仍以采用启发式算法为主进行寻优，主要围绕钢筋混凝土结构开展，针对钢结构及钢-混凝土组合结构的研究较少，且研究中以单一荷载工况为主。采用生成式方法可快速生成桥梁方案，但目前的研究只涉及桥跨设计和桥梁选型。针对桥梁结构的智能深化设计研究成果很少，也未涉及智能深化设计与数字制造一体化。可以预见，通过智能设计技术，实现桥梁结构方案生成、建模、优化与深化的智能化，并实现数字化方案与后续数字制造、智能建造等环节的一体化，是桥梁结构设计发展的主要方向。

人工智能技术已成为国家战略科技的核心组成部分，其与桥梁抗震工程的结合正成为增强基础设施抗震韧性的关键途径。桥梁抗震分析长期面临物理模型复杂、效率与精度难以兼顾等挑战。针对上述问题，系统评述了传统机器学习模型、深度学习模型及新一代AI融合技术在桥梁抗震分析中的应用与创新，涵盖：①复杂地震动智能合成与输入；②抗震能力分析与需求预测；③损伤评估与易损性分析；④韧性评估与恢复策略优化；⑤大规模桥梁群网络抗震分析。人工智能显著提升了桥梁抗震分析的效率与精度，为探索多参数、强非线性问题开创了新局面。然而，现有人工智能模型仍存在物理规律支撑不足、模型泛化能力弱、异源数据难以有效整合等难题。未来，人工智能技术在提升物理规律可解释性、发展多模态感知技术、构建高仿真数据库、增强模型泛化能力、开发新型智能算法等方面，将进一步推动桥梁抗震领域的发展。该研究有助于推动桥梁抗震研究范式从依赖人工经验向物理规律与人工智能深度融合转变。

为了综述桥梁水下结构缺陷检测的最新技术进展，重点探讨了水下机器人在提升检测精度和效率方面的创新应用。水下机器人能够搭载光学、声学等非接触式检测设备，以及超声仪、回弹仪等接触式检测设备，展现出在复杂水下环境中执行高效检测的潜力。详细分析了基于光学与声学原理的非接触式检测方法的适应性和改进技术，明确了提高图像质量和检测精度的有效方法。阐明了水下接触式检测的研究现状，提出了水下机器人搭载接触式检测设备协同工作的解决方案，指出了利用水下机器人搭载接触检测设备进行水下接触检测是未来发展的重要方向。总结了当前桥梁水下结构检测技术面临的挑战，提出了基于智能算法和多源数据融合水下检测新方法，为未来的研究提供了具体方向和技术路径。

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。

智能车路协同系统（Intelligent Cooperative Vehicle Infrastructure System，ICVIS）通过车载子系统、路侧子系统、监控中心和个人系统之间灵活、协同、开放的通信来改进现有交通服务或者开发新的应用，车-车/车-路通信将提升贯穿于整个协同系统网络间的信息质量和可靠性，从而改善驾驶条件以提升交通安全和效率。ICVIS结构复杂、功能繁多且可靠性要求极高，为确保其在实际交通场景中能够安全且高效地运行，必须对其开展全面的测试和评估。目前针对ICVIS的测试工具和评估方法还未形成体系，大多数现有方法倾向于采用单一的测评模式，且其相关理论、测试工具和关键技术仍处于初级阶段，现有研究在广度和深度上仍存在一定的局限性。在介绍ICVIS系统结构及应用场景的基础上，对现有ICVIS测评方法进行系统梳理，基于测试对象、测试工具和数据来源对现有测评方法进行分类。首先，针对ICVIS系统结构由“集中式”向“协同式”的转变，总结出“设备级→系统级→整体级”层级化ICVIS测试理念及具体实现方法。其次，提出了多层域测试工具链概念，对现有测评工具进行了归类，对比分析了当前基于仿真软件、驾驶模拟器、封闭测试场及半开放、开放道路等测试方法的优缺点。同时，还介绍了基于数据驱动的ICVIS评价方法，包括主观评价方法、客观评价方法及主客观融合评价方法。最后，通过剖析3个ICVIS实际测评案例，介绍了具体测评方法的实际应用过程和应用效果。对现有ICVIS测评方法的系统化梳理和文献综述，有望为智能车路协同系统测评技术的研发和应用提供有价值的参考。

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。

信号控制交叉口转向流量是城市道路交通系统建模的基础参数，对于预测道路交通状态及制定交通管控策略具有至关重要的作用。然而，由于城市交通路网间断流的非线性波动特征，转向流量通常会随时间随机变化。随着网联车辆（Connected Vehicle，CV）技术的快速发展，如网联出租车、互联出行车辆、预约出行车辆等提供的路径与转向信息使更细粒度的转向流量预测成为可能。如何利用有限的CV个体车辆信息，准确预测混合交通流未来转向分布及其随机性仍是亟待解决的关键问题。从纵向和横向2个方面解耦分析转向流量的随机波动特性：在纵向上，利用车队散布模型描述上游车辆以不同速度行驶至下游的随机性；在横向上，基于部分观测到的CV转向信息，利用基于深度核学习的高斯过程方法预测交通流整体转向需求的随机性。基于宁波市和钦州市道路真实采集的数据，验证了模型的有效性。试验结果表明：模型能够准确预测转向流量的变化情况。相较于传统的元胞传输模型与文献中基于CV转向比例的预测方法，模型在宁波市试验场景下的预测精度提高了23.81%以上，在钦州市试验场景下的预测精度提高了26.06%以上。即使在低CV渗透率的情况下，模型仍可提供更准确的转向流量预测结果，表明了模型的潜在应用价值。

水平转体对既有运营线路影响小，逐渐成为上跨铁路大跨桥梁常用的施工方法。转体具有吨位大、倾覆风险高、转动状态变化快等特点，为保证转动过程的安全性、稳定性和精确性，开展有效的施工监测与控制尤为必要。凝炼了转体监测反馈控制的总体目标和子目标，并阐明其内在逻辑关系，将转体“牵引-转动”监测分解为支撑系统、牵引系统、转体姿态、结构受力、周边环境监测，并给出相应的主要和一般监测指标，提出监测阈值计算和状态评估方法。基于外部环境-支撑系统-牵引系统-转体姿态-结构受力的物理层间关系，构建监测指标数据链路模型，形成转体“动、稳、准、快”反馈调节机制，引入时间序列ARIMA模型进行监测数据动态预测，及时控制牵引系统和平衡系统。融合惯性传感、图像识别、数字孪生、PLC无线通讯等技术，基于webGL、Python、B/S架构开发轻量化、可视化转体监测反馈控制系统，并应用于某斜拉桥转体。结果表明：“转得动、转得稳、转得准、转得快”是桥梁转体监控的主要目标，呈“金字塔”型结构，转得动是基础；构建的桥梁水平转体“牵引-转动”监测反馈控制模型厘清了监控目标、监测指标、状态评估预测、反馈与控制的逻辑关系；开发的轻量化、可视化转体监测反馈控制系统可实现转体牵引、支撑、位姿和速度等状态监测与控制，克服了数据冗余孤立、状态评估与控制滞后等不足。

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。

复杂风场作用对跨海斜拉-悬索协作体系桥的建造品质影响显著，而数字孪生是实现对桥梁建造环境及过程的统筹考虑和一体化仿真的有效途径。为此，以某大跨度斜拉-悬索协作体系桥为工程实例，基于WRF-CFD方法，通过中尺度气象模型与计算流体力学精细化模拟的耦合，在传统模拟框架中引入真实桥梁结构的影响，结合数据拟合与用户自定义函数边界条件加载技术，建立了针对复杂环境下大跨度桥梁施工阶段的高精度风场预测及结构受力分析方法；提出了融合虚拟地理环境、桥梁孪生模型及仿真模拟的数字孪生场景构建方法，形成“数据采集-模型修正-指令反馈-方案调整”闭环反馈的动态更新机制，解决了传统静态模型难以动态响应施工变化的难题；基于Cesium引擎开发了4层系统架构的桥梁建造虚拟仿真平台，涵盖施工进度、风场分布及结构力学响应模块，通过三维GIS全局展示与局部细节渲染，辅助工程师进行决策优化。工程实例表明，该方法能动态映射施工过程、预测风场与结构行为，可为切实提升桥梁建造智能化、信息化发展提供有力支撑。

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。

传统桥梁结构设计高度依赖工程师经验，需反复调整结构布置，致使建模效率低且优化结果难以达到最优。为此，针对组合桥面系中承式钢箱拱桥提出了智能建模与优化方法。首先，提出了基于人机协同的结构智能建模方法：采用图层分析法提取初始条件图中拱肋、K撑、桥面系、桥梁墩台的定位及标高等关键信息；定义桥梁构部件的截面信息模块，结合读图信息进行空间信息推理，确定构部件的长度和空间坐标，制定单元和截面纤维划分准则并确定节点和单元编号，实现节点和单元的自动定义；定义边界条件模块；根据结构参数模块完成荷载输入和结构输出模块的定义，进而实现智能建模。基于参数化有限元模型，提出了结构智能优化方法。结合智能建模技术，传入参数生成有限元模型以计算伪目标函数，采用经典遗传算法、增强精英保留策略遗传算法和差分进化算法优化结构造价。结合实际工程案例验证了所提出的智能建模与优化方法，结果表明：所提出的智能建模方法仅需对初始条件图进行标记便可建立参数化有限元模型，极大地提高了建模效率和质量；相比于人工优化方法，采用所提出的优化方法可节省结构材料造价约37.9%，缩短优化周期约74%。

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。

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。

反射裂缝是半刚性基层沥青路面的典型病害，在荷载及环境作用下不断发展，进而形成路面内部次生病害。然而由于反射裂缝尺寸小、隐蔽性强且发展过程发生于路面结构内部，导致反射裂缝难以及时检测，其发展规律等基础问题目前尚未研究透彻。离散元方法可提供沥青路面开裂行为演化仿真，探地雷达技术可提供裂缝的识别、定位和演化追踪。借助离散元仿真方法和三维探地雷达检测技术，探究反射裂缝在车辆荷载作用下的扩展过程以及水力耦合作用下反射裂缝的劣化过程。提出了“二维凸包算法”以及“外接圆碰撞检测算法”构建粗集料集合模板，建立了符合级配要求的足尺沥青路面细观模型。研究了车辆荷载作用下反射裂缝的扩展快速期、稳定期和破坏期三阶段的扩展规律。分析了水力耦合作用下反射裂缝扩展至路表后的劣化过程，与仅荷载作用下反射裂缝形态无明显变化相比，水力耦合作用下反射裂缝形成支缝并横向扩展，继而引发各层层间脱黏、基层松散碎裂等病害，证明水是反射裂缝劣化的首要因素。依据雷达检测结果进行了大量实际路面裂缝取芯分析，标定了裂缝从“无”到“严重”6个等级的典型形态特征，进一步验证了离散元仿真结果的准确性，揭示了反射裂缝从“萌生”、“扩展”到“劣化”发展全过程的阶段特征。直观完整呈现包括次生病害在内的反射裂缝的发展全过程，有助于对反射裂缝及其发展趋势进行更准确地识别、评价及追踪研究。

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。

悬索桥吊杆力的精确测量在施工控制、健康监测、损伤诊断、加固维修中至关重要，但目前针对跨中区域短吊杆仍缺少行之有效的方法。为此，提出了基于激光扫描的悬索桥吊杆力测试方法（简称扫描法）。首先，针对悬索桥索形测量困难问题，提出采用三维激光扫描快速捕获主缆几何形态，并给出了基于扫描点云的主缆索形精确计算方法。其次，推导了基于主缆实测线形的吊杆力的计算公式，吊杆力仅与悬索桥主缆索形、重度及主缆中水平力有关，与吊杆的刚度、边界等特性无关，该方法解决了以往频率法对短吊杆难以准确测量的难题。然后，在主跨550 m的巫山桂花大桥上开展了实桥试验研究，包括所提出的吊杆力计算方法精度验证试验和所提出的基于激光扫描索力测试方法可靠性验证试验。试验结果表明：在测量精度方面，传统的频率法中约50%的吊杆力测量误差超过10%，所提出方法的62个吊杆力测试样本仅有2个测量误差超过5%；在测量效率方面，频率法完成全桥吊杆测试耗时约330 min，所提出方法耗时约70 min，所提出方法的现场测试效率提升近4倍。最后，将所提出方法应用于重庆鹅公岩轨道桥中，对鹅公岩轨道桥吊杆断裂前的真实索力开展了追溯评估。基于激光扫描历史数据的评估结果表明，鹅公岩轨道桥断裂吊杆及邻近吊杆的索力与设计索力偏差在10%以内，证明了索力不是该大桥吊杆断裂的主要诱因。

横向协同性能是衡量装配式梁桥服役状态的核心指标，传统获取横向协同性能评估指标方法的时效性和适用性仍可进一步提高。为此，提出了一种基于桥梁车致响应映射关系分析的装配式梁桥横向协同性能动态表征模型。该方法可以利用健康监测数据实现对桥梁横向协同性能变化的动态表征。其通过贝叶斯优化的自然梯度提升（Bo-NGBoost）模型建立装配式梁桥车致响应映射模型，并基于横向联系损伤引起的不同位置处响应映射模型的误差分布和大小，对横向联系损伤的位置和程度进行评估。对该方法的有效性开展了验证，结果表明：Bo-NGBoost较标准NGBoost和长短时记忆网络（LSTM）在精度与鲁棒性上均具有一定优势；在典型工况下，其平均决定系数（R²）达到0.986，较标准NGBoost和LSTM分别提升4.4%和36.4%，尤其在有效数据稀疏的应急车道区域R²仍保持0.953的高精度，而LSTM在此处的R²仅为0.374。采用数值模拟方法考虑了不同路面粗糙度和不同车流密度的多种组合工况，挠度响应的R²均高于0.951，均方根误差（RMSE）低于0.153 mm。此外，可通过分析不同位置处响应映射模型的误差分布和大小，定位横向联系的损伤位置，并评估其损伤程度。在实际监测场景中，模型映射的应变响应与真实数据的R²均超过0.981，RMSE低于2.381×10^－6，且真实值基本位于95%置信区间内。这表明，该方法不仅能够较为准确反映桥梁横向车致响应的映射关系，还能定位和评估横向联系损伤情况，为装配式梁桥的维养提供有利支撑。

为了揭示换道意图对车辆行驶轨迹的影响，保障高速公路通行效率与安全，研究构建考虑换道意图的车辆轨迹预测模型。模型考虑车辆换道意图，将注意力机制融入卷积双向长短时记忆神经网络（Change Intention-convolutional Bidirectional Long Short-term Attention Network，CI-CBLA）。首先，针对预测车辆与周围车辆的交互关系及行驶轨迹数据的前后依赖关系，利用卷积神经网络和双向长短时记忆网络提取时空特征，通过融合注意力机制帮助模型关注重要时间序列。其次，借助航向角来定义车辆换道过程，即根据航向角的变化为数据添加换道意图标签，并将其转化为独热向量（One-hot）与轨迹信息拼接作为模型输入。最后，在NGSIM和HighD高速公路数据集中开展模型验证对比试验。研究结果表明：与当前主流轨迹预测模型相比，CI-CBLA的长时域（3～5 s）均方根误差及平均、最终位移误差指标实现了不同程度的下降，且该模型在HighD数据集中的预测优化幅度大于NGSIM数据集。考虑车辆换道意图能够有效提高轨迹预测精度，CI-CBLA模型在高速公路车辆轨迹预测方面表现优异。为验证模型的泛化性，选择Ubiquitous Traffic Eye数据集进行训练与验证，证明其可完成短时域的城市道路轨迹预测任务。

    截至目前，中国机动车保有量超4.6亿辆、驾驶人超5.5亿、公路通车里程达550万千米，道路交通系统体量巨大，交通安全面临着极大的压力和挑战。与此同时，自动驾驶、人工智能等新技术快速发展，也为应对交通安全问题带来新的变化和机遇。为全面推进交通安全治理工作，国务院安委会发布了《“十四五”全国道路交通安全规划》，提出“科技赋能、智慧治理”的基本原则，要求提升交通安全治理现代化、信息化、智慧化水平。“交通强国五年行动计划2023~2027”进一步强调，要健全交通运输安全生产体系，推动安全生产向事前预防转型。针对中国特有的复杂交通系统，同时结合国家战略发展方向，学术界、工业界和行业主管部门都进行了大量的实践与攻关研究，在驾驶行为、安全设施优化、安全风险评估、自动驾驶交通安全等方面取得了一系列研究成果。
    为帮助政府、研究者和工业界等及时跟进道路交通安全领域理论与技术研究的最新成果，聚焦道路交通安全研究的前沿方向，促进道路交通安全理论与技术创新，《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）、同济大学方守恩教授、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、东北林大大学裴玉龙教授、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、长安大学王秋玲副教授、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16篇，研究内容主要集中于以下4个方面：
    （1）自动驾驶交通安全研究。研究成果包括：基于自动驾驶安全视域的交叉口右转适驾性研究、基于混合模型的地面道路车道线识别和影响因素分析、考虑路侧感知限制的交叉口冲突风险监测效能虚拟评价方法、基于多约束自适应模型预测控制的智能车路径跟踪与稳定性集成控制、通信时延下考虑行驶状态时空价值的编队安全控制。
    （2）交通行为、心理与安全分析。研究成果包括：异常驾驶人行为识别与异常度量化研究、考虑驾驶人补偿行为特征的行车安全评价方法、基于自然驾驶试验的公路螺旋隧道驾驶人心理旋转效应分析、驾驶人认知控制能力对交通风险事件响应的影响特性、考虑客货交互压迫的小汽车换道风险预测研究、融合冲突可能性和严重性的高速公路分流区极值模型构建及应用。
    （3）事故伤害评估与防护。研究成果包括：碰撞减速工况下低龄儿童脑挫伤损伤特性试验与仿真、基于真实事故重建的头部保护测评方法评估与优化、基于人体落地机制预测的人地碰撞损伤防护方法。
    （4）交通安全设施评估与优化。研究成果包括：基于分布鲁棒优化的危化品运输事故应急救援站选址分配问题研究、汽车波形梁护栏碰撞非线性理论计算方法研究。
    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！道路交通安全基础理论与应用技术的创新发展，对中国交通强国建设具有重要支撑作用。《中国公路学报》将持续关注道路交通安全领域的最新研究进展，涵盖人、车、路、管理等多方面内容，聚焦前沿理论、关键技术和工程实践。期望通过搭建学术交流与知识共享的平台，为专家、学者及工程技术人员提供有价值的研究成果和实践经验，推动中国公路交通行业向更安全、更高效、更可持续的方向发展。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。

非开挖注浆技术施工便捷、成本低，被广泛用于修复道路病害。注浆材料作为修复主体，其性能显著影响填充加固效果。系统综述了道路注浆材料的分类与适用性、组成设计、关键性能、修复机理及微观表征等方面的研究进展，重点解析了材料组成及其典型用量范围对性能的影响机制，并指出矿物掺合料和外加剂之间可能存在协同或抑制作用，建议开展矿物掺合料和外加剂相互作用机理研究。同时，评述了当前以单一材料性能最优为目标的设计方法的局限性，强调了建立融合注浆材料性能、注浆对象与注浆工艺的修复效果预测模型的必要性。该模型以实现修复效果最优为目标，旨在解决多因素耦合问题。此外，分析了不同类型注浆材料道路病害修复机理，宏观上主要以填充空隙和胶结作用，微观上通过火山灰反应、地质聚合反应、浆-土反应、高聚物固化反应等实现病害修复。水泥基和地聚物注浆材料能与土石颗粒发生胶凝反应和离子交换反应，而高聚物类注浆材料主要通过发泡挤密和胶结作用实现道路病害修复。

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。

焊接作为钢结构桥梁建设中常见的连接方式，其自动化与智能化程度直接影响施工质量和效率，而其中焊缝的精准识别与跟踪是实现智能焊接的关键技术之一。然而，钢材表面通常具有高亮度、高反射特性，对焊缝的识别会产生严重干扰。此外，钢结构在正式焊接前，通常需要进行定位焊以固定工件的相对位置，现有焊缝跟踪技术难以实现定位焊点跳焊，重复焊接可能会导致诸多不良问题。提出了一种基于线结构光视觉技术的空间间歇角焊缝识别与跟踪方法。首先，针对含有线激光条纹的焊缝图像，采用中值滤波去除焊缝图像的散斑噪声；其次，基于图像灰度特征提取激光条纹中心点；最后，基于改进RANSAC算法对提取的激光条纹中心点进行拟合，得到特征直线及交点（即焊缝特征点），从而实现对连续段焊缝和间歇段焊缝的精准判别。试验结果表明：与机器人示教路线相比，该方法提取的焊缝路径最大误差为1.56 mm，平均处理时间为0.17 ms·帧^－1。该研究为钢结构间歇角焊缝的机器人跳焊提供了可行的解决方案。

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。

为满足高速公路大跨径桥梁车流荷载的全天时监测需求，建立了基于机器视觉与数据融合的桥梁时空车流荷载全天时识别方法。首先，建立了融合YOLO-v8、Byte Track和LPRNet算法的桥梁路侧摄像视频车流参数及车牌字符识别方法，构建了基于莱文斯坦距离的车牌字符模糊匹配算法，将路侧摄像视频与ETC数据进行融合，实现对车流荷载的低成本识别。其次，利用摄像头日间与夜间视野相同、图像坐标转换关系一致的特点，通过日间摄像区域识别车辆参数，构建标签数据集，训练人工神经网络以预测夜间车辆的车轮位置，实现夜间摄像区域的车流荷载识别。再次，结合运营车流虚实混合模拟方法，再现桥梁全桥面车流荷载在全天时的时空分布演变，并通过动态时间规整算法微调车辆轨迹以对齐理论与实测荷载效应。最后，利用一座斜拉桥的监测数据，对所提方法进行了系统验证。结果表明：机器视觉方法全天时多目标检测准确率≥92%，全天时车牌识别与匹配成功率平均达到94%，夜间车辆车轴位置预测误差为纵横桥向0.2 m。左右幅运营车流全天时虚实混合模拟：车辆纵向位置加权平均匹配误差分别为0.89、0.49 m，车辆车道匹配误差分别为7.7%和5.2%，全天时识别车流荷载计算挠度与监测挠度车流荷载成分在时程响应上高度一致，判定系数达到0.999。研究结果可为中国高速公路大跨径桥梁时空车流荷载全天时识别提供一种低成本、高效率的方法体系。

骨料级配对水泥稳定碎石基层性能影响显著，深入系统分析不同级配设计理论的差异及骨料级配对其强度和收缩特性的影响规律具有重要工程指导意义。采用计算机视觉、离散元模拟以及室内试验的方法，对比验证了不同级配设计理论（n法、k法、分形理论、逐级掺配法）最优级配空隙率差异；开展了不同最大粒径（31.5、26.5、19.0 mm）对材料强度、温缩和干缩特性的影响规律研究。研究结果表明：4种级配设计方法中，k法（k=0.73）设计级配在相同压实度条件下能够达到最小空隙率及最大7 d抗压强度；水泥稳定碎石材料的空隙率与强度呈线性负相关，同样压实度下，最大粒径与强度呈显著负相关；随着最大粒径增大，水泥稳定碎石材料具有更好的抗干缩特性，在0 ℃以下，最大粒径越大，温度收缩越小；水泥稳定碎石材料从拌和到压实的延迟时间对其强度有显著影响，拌和后1 h内，7 d抗压强度随静置时间延长下降明显。研究成果揭示了最大粒径对水泥稳定碎石材料性能的影响规律，还为骨架密实型水泥稳定碎石基层材料的级配设计优化、施工工艺改进及收缩特性预测提供了一定参考。

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。

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。

为了提升架桥机施工的安全性并减少作业风险，构建了一种基于数字孪生（Digital Twin，DT）和虚拟现实（Virtual Reality，VR）的架桥机作业状态智能监控系统。该系统包括架桥机施工工艺仿真、多源异构数据融合、结构安全分析与监测、虚拟现实全景漫游4个主要功能模块。首先，利用Unity 3D平台创建虚拟施工环境，并通过C#实现关键施工工艺的仿真；其次，基于CASREL模型进行多源异构数据的融合，映射物理实体全生命周期，实时监控架桥机作业状态。该系统同时集成Collider组件，通过激光测距传感器和串口通信实现虚实同步，监测碰撞风险；随后，开发了动态有限元分析模块，结合APDL（ANSYS Parametric Design Language）命令流对架桥机结构进行安全分析；最后，通过HTC Vive实现沉浸式全景漫游，提升操作人员的交互体验，并以高铁32 m跨度简支箱梁施工为测试对象，验证了该系统的有效性。结果表明：SLJ900/32型流动式架桥机的关键施工参数（如重载过孔距离、主支腿前移距离及落放箱梁高度）均在安全施工范围内，为架桥机作业提供了系统化的工程实施指导。在多源异构数据融合的基础上，系统实现了动态有限元分析，精准评估结构力学特性，并运用碰撞检测算法实时监测潜在风险，及时发出预警。此外，虚拟现实全景漫游功能使操作人员能够实时洞察施工过程全局态势，提升了对施工环境的认知深度与决策能力。

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。

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。

针对软岩隧道初期支护拱脚收敛变形控制难题，从结构荷载和约束条件角度探究了台阶法施工中初期支护拱脚收敛变形的发生条件，提出采用预应力锁脚锚索主动控制初期支护拱脚收敛变形，通过理论计算和现场试验相结合的方法，研究预应力锁脚锚索对软岩隧道初期支护拱脚的支护力学效应及变形控制效果，并提出预应力锁脚锚索施工方法。结果表明：水平围岩荷载产生的拱脚收敛变形大于垂直围岩荷载产生的拱脚扩张变形，是初期支护拱脚发生收敛变形的根本原因；传统锁脚锚管（杆）对初期支护拱脚的约束作用有限，甚至并未发挥轴向锚固作用，初期支护拱脚水平约束不足是拱脚发生显著收敛变形的重要原因；在打设10 m长Ф21.8 mm小孔径端部树脂锚固预应力锁脚锚索，并施加高预紧力（设计预紧力不低于300 kN）后，初期支护拱脚变形速率出现明显降低，其作用原理是预应力锁脚锚索在对初期支护拱脚收敛变形起到强力、快速、主动抑制作用的同时，与钢架-喷射混凝土初期支护组成“预应力锚索挡墙”，对隧道围岩起到了主动加固作用；对于隧道开挖后掌子面溜塌、拱顶掉块垮塌严重，“先锚后支”方案难以实施，或考虑支护成本高、工序时间长、不能大量使用预应力锚索的情况，预应力锁脚锚索支护是一种新的可选方案，具有很高的推广应用价值。

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。

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。

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。

城市道路电动汽车无线充电系统因其便捷、高效等特点受到广泛关注。为解决不同类型原副边线圈匹配时或原副边线圈出现偏移偏转时的高效率能量传输问题，提出了一种改进型DD线圈结构，采用半圆形线圈代替矩形线圈，并在半圆形DD线圈的基础上增加一个正交的Q线圈。基于改进型DD线圈的基本结构，设计了嵌入式磁芯结构，从耦合机构结构轻量化角度对改进型DD线圈进行了优化设计。采用COMSOL有限元仿真软件与MATLAB进行联合仿真，对比分析了单极型DD型线圈、改进型DD线圈及DDQ线圈的互操作与抗偏性能，建立了采用改进型DD线圈的系统模型，对副边线圈旋转偏移过程中的系统能量传输特性进行了分析。结果表明：相较于传统单极型DD线圈，改进型DD线圈互感值提升了70%以上；相较于DDQ线圈，尤其当副边线圈为圆形时，改进型DD线圈互感值提升了4%以上，同时材料用量减少了2%；采用改进型DD线圈的电动汽车无线充电系统最大输出功率可达3.46 k W，效率为94.73%，在副边线圈0°～45°旋转偏移的过程中，系统输出功率波动率仅为0.12%，效率波动率仅为0.01%，系统能量传输稳定性高。

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。

为建立带附加气室空气弹簧的动态特性理论模型，揭示其幅频相关性、动刚度峰值及振幅无关不动点现象的内在机理，首先通过试验研究不同激励振幅与频率下动刚度演变规律，基于热力学原理构建带附加气室空气弹簧的非线性动态特性解析模型并进行无量纲化处理；接着，基于试验验证模型有效性，推导了振幅无关不动点频率、幅值的解析式及动刚度共振峰产生判据；最后，系统分析了主附气室刚度比与阻尼比对不动点特性的影响规律。研究结果表明：幅频相关性源于流道内空气阻尼的幅频非线性效应，特定频率下流道内空气质量内共振使动刚度出现共振峰，其峰值大小由流道几何参数（长度、直径）和激励振幅共同决定；振幅无关不动点的频率仅与主附气室刚度比有关，其幅值等于主气室刚度。所提模型能有效表征路面激励频率及常见振幅范围内的动态特性，为空气弹簧的动刚度设计提供指导。

交叉口优化设计是提升城市道路通行效率的重要举措。现有方法依赖于交叉口车流运行评价指标的解析表达，难以适用不同设计模式整体优化。为了提高交叉口优化设计模型的灵活性和可拓展性，提出一种基于仿真寻优的几何设计和信号控制协同优化模型。该优化问题采用一种迭代优化方法，建立基于车道的交叉口优化设计模型，输出交叉口几何设计和信号控制相关决策量，SUMO仿真作为评价模型，输出对应方案的运行评价指标。在寻优过程中，通过向仿真模型接口传递决策变量参数，将交叉口设计方案的决策变量自动调整为仿真模型中的几何结构和信号配时参数，进而运行仿真得到优化目标值；该值作为粒子群优化算法的适应值对当前方案的决策变量进行更新，将更新后的变量值返回交叉口优化模型，以此不断迭代得到该交叉口的时空资源分配最优方案。通过将SUMO仿真模块嵌入优化框架，实现优化模型与评价指标解析表达的解耦。通过高流量场景和低流量场景下的案例分析，对模型的可行性和优化效益进行了对比验证。试验结果表明：相比于传统优化算法，所提方法在低流量条件下，延误减少5.7%，高流量条件下，延误减少21%；所提方法得出的最优几何设计和信号配时方案在高流量情况下更能有效地提高交通效率并降低环境负担。基于仿真寻优的几何设计和信号控制协同优化模型摆脱了对运行评价解析模型的依赖，使得该模型可方便地拓展应用于各种设计模式。