土工合成材料因其轻量化、多功能等优势，已逐渐成为降低土建工程碳排放的重要替代材料。基于生命周期评价方法，从产品与工程两个层级系统梳理土工合成材料碳足迹研究进展。已有研究表明，产品层级通常采用从摇篮到大门的时间边界，以单位面积或质量为功能单位，碳足迹主要集中于原材料获取与生产制造环节，聚合物原料的贡献率可达60%~96%；工程层级多采用从摇篮到竣工或从摇篮到坟墓的时间边界，以单位长度或面积工程为功能单位，碳足迹对运输条件高度敏感，生产阶段常为主要排放源，但在远距离运输或大规模土石方施工场景下，运输与施工阶段的排放可能上升为主要来源。在工程应用中，土工合成材料通过替代高碳建材、减少运输与施工活动以及促进生态固碳等路径实现了显著的碳减排。减排效果受运输条件、材料配置、基准方案与服役情景等因素的影响显著。当前研究仍面临本土化数据匮乏、功能单位不统一、回收分配规则不完善以及服役性能与碳排放耦合不足等问题。未来应着力构建本土化隐含碳数据库与环境产品声明体系，建立面向工程功能的标准评价框架，并将耐久性与可靠性等纳入生命周期评价，从而进一步支撑低碳岩土工程的材料选型与方案优化。

大节段钢拱肋在施工阶段受日照作用下，产生非均匀温度场，引起合龙截面变形，导致合龙困难。提出通过分区利用不同热工性能涂层的热调控方法，降低温差与变形。该方法给出了使用有限元软件精确模拟日照作用下三维温度场，提出了桥梁表面区域划分的方法，并通过Python语言对ABAQUS后处理进行二次开发，明确了衡量指标，并确定了拱肋涂层优化方案。采用ABAQUS-FILM/DFLUX子程序模拟24 h三维温度场；基于表面法向量角度划分了54个区域；通过Python二次开发实现温度数据-涂层辐射吸收率线性映射。结论由最不利时刻分区极差从17.9 ℃降至9.7 ℃，标准差降低50.5%；合龙截面最大位移从26 cm降至7.7 cm。分区涂层策略显著削弱了日照作用下的非均匀温度效应，为无合龙段大节段提升提供了技术支撑。

为实现高效且准确的斜拉桥概率有限元模型修正，提出一种基于贝叶斯流的斜拉桥概率有限元模型修正方法：该方法先采用贝叶斯流，建立有限元模型的模拟测量数据与模型修正参数之间的可逆映射；再基于桥梁的实际测量数据，通过贝叶斯流推断模型修正参数的后验分布，从而实现桥梁概率有限元模型修正。文中方法提供了一个桥梁概率有限元模型修正的“离线训练、在线推断”框架；一旦训练完成，贝叶斯流模型可基于新的测量数据，近乎实时地快速给出修正参数的后验分布。文中方法应用于一座在役大跨斜拉桥的有限元模型修正，并与桥梁竣工验收荷载试验结果进行对比。结果表明：模型修正后计算得到的恒载索力和模态频率的平均相对误差分别仅为1.38%和1.90%；与未修正的初始有限元模型相比，由修正模型计算得到的试验车载作用下主梁跨中挠度增量的相对误差从10.37%降至1.08%，最大索力增量的相对误差从18.98%降至5.95%。工程实例应用验证了文中方法的有效性。

在桥梁健康监测系统中，准确可靠的监测数据是掌握结构状态的基础。然而，由于传感器故障导致的数据缺失与失真，以及环境噪声和仪器误差的干扰，难以获取可靠的监测数据。为解决此问题，笔者提出一种基于相空间重构（PSR）、遗传算法（GA）与长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的桥梁监测数据恢复方法。具体而言，首先运用PSR将原始信号重构到高维相空间中；随后采用遗传算法优化LSTM网络的关键参数，并训练网络学习重构数据的时序依赖关系。在此基础上，凭借门控机制捕获桥梁监测数据的长期时序依赖关系的LSTM网络生成完整数据恢复结果。基于桥梁健康监测系统中的加速度数据的实例研究验证了该方法的有效性。结果表明，文中方法在数据恢复性能方面显著超越其他基准方法，与传统LSTM模型相比，文中方法的ERMS降低约57.7%，验证了该混合方法在桥梁健康监测数据缺失恢复领域的实用性和有效性。

为揭示寒区多孔沥青混合料的冻融损伤机制，采用傅里叶红外光谱仪分析了冻融循环前后高黏沥青的化学组成变化，通过拉拔试验评价了沥青-集料界面力学性能衰退，并结合超景深显微镜与直接观测法对材料的宏微观形貌演变进行表征。研究结果表明：冻融循环显著加剧了沥青的水-氧耦合过程，使羟基、羰基和亚砜基等特征官能团持续积累，引发沥青氧化老化；冻融作用导致沥青-集料界面黏附力不断衰减，破坏模式由黏聚破坏向脱落破坏发展。宏微观分析表明：冻融循环诱导沥青硬化与劣化，并在混合料表面形成冰晶残留物，削弱整体性能；随着冻融次数增加，多孔沥青混合料逐渐出现脱落、裂隙发育与骨架结构损伤，力学性能随之下降；通过分析损伤阶段特征，揭示了冻融损伤发展三阶段演化机制并确定其主控指标。研究结果可为多孔沥青混合料冻融损伤阶段判别及抗冻耐久性设计提供参考。

在碳矿化反应过程中，碳化反应与水化反应共同决定了整体进程和效率。为了揭示水泥浆体碳化-水化协同作用机制，通过考虑化学反应动力学过程、CO2传输与水分迁移行为，构建了适用于水泥浆体碳矿化研究的反应传输模型，在与实验结果对比验证的基础上，研究了水饱和度对CO2吸收率以及预养护时间对反应物相分布和反应动力学的影响。研究结果表明：当初始水饱和度介于0.70~0.80时，CO2吸收率出现了最大值；随着预养护时间增大，水泥熟料的反应比例减小，而水化产物的反应占比增加，生成的CaCO3含量呈现先上升后下降的变化趋势且钙离子主要来源于C3S和CH，碳矿化进程也由CO2在水中扩散控制转为体系中可用钙离子数量控制。

通过南京（大气压力101.2 kPa）和拉萨（大气压力65.3kPa）两地现场暴露实验，采用气孔参数测试和核磁共振技术，研究了低压环境下不同含气量（3%、 5%、 7%）对引气混凝土气孔及孔结构的影响。结果表明：低气压对引气混凝土的气孔结构具有明显的劣化作用，主要表现为小于200 μm 的气孔比例降低，大于等于200 μm 的气孔比例增加，且变化的程度随混凝土含气量的增加而加剧；较常压条件，低气压条件下成型的3种含气量混凝土的气孔量分别降低了8.3%、9.0%、22.1%，说明高含气量受低气压的影响最大；低气压环境下，即使通过增加引气剂掺量使得混凝土含气量增加，气孔结构参数仍趋劣化，表现为气孔比表面积减小、平均直径增大及气孔数量减少，最终导致气孔间距系数增加；低气压和常压环境下成型的引气混凝土，其总孔隙率均随含气量增加而上升；低压条件下成型的混凝土中，大于200 nm的毛细孔数量更多，导致总孔隙率增加。

针对疲劳试验应力水平分级细、试样数量多、试验周期长、花费高的现实和柔性纤维混凝土（FFRC）疲劳系统试验数据欠缺的现状，针对体积掺量为0.15%的FFRC和普通混凝土分别开展了静力弯拉试验和弯拉疲劳试验，并采用回归分析得到了疲劳方程。试验结果表明：在0.75与0.65应力水平下，FFRC相对疲劳寿命分别达到普通混凝土的7.53倍和29.60倍，在0.65应力水平下，疲劳寿命的提高程度尤为显著；疲劳方程显示，若失效概率分别为0.1、0.3和0.5，疲劳寿命分别为200万次、150万次、100万次时，FFRC疲劳强度对应应力水平分别为0.564、0.569、0.575，0.557、0.564、0.574和0.556、0.566、0.580，而普通混凝土疲劳强度对应应力水平分别为0.539、0.544、0.550，0.550、0.555、0.563和0.537、0.544、0.554，FFRC的疲劳强度显著提高。研究结果可为FFRC的理论设计与工程应用提供依据。

随着自动驾驶技术的快速发展，其应用将会带来更加舒适、便捷的出行服务，由于其具有自动行驶、巡航和停车等特征，也为家庭成员之间共享使用成为可能。笔者以家庭自动驾驶出行为研究对象，基于家庭日志调查和意向数据，构建家庭自动驾驶出行行程优化模型，考虑家庭成员出行活动关联和序列、时间窗约束、刚柔性活动需求差异等，对典型核心家庭与多代家庭自动驾驶出行行程进行优化。研究表明，自动驾驶汽车的应用可以显著提升家庭出行效率，在典型核心家庭与多代家庭案例中，家庭成员总出行时间分别降低了58.1%和62.8%；核心家庭的碳排放成本可降低26.2%。但同时，由于车辆需要承担原本由多车完成的接送任务及无人调度需求，核心家庭与多代家庭的车辆总行驶里程分别增加了47.2% 和73.5%，其中空驶里程占比均在30%左右。因此，需要通过家庭出行模式优化、车辆共享利用、空驶巡航收费等措施减少其带来的影响，进而为未来自动驾驶技术在家庭场景下的应用提供决策支持。

高速公路切入易引发追尾与交通流扰动，是自动驾驶安全测试的重点场景。测试参数通常在较宽范围内直接采样，初始纵向间距、速度差与换道时间各自设界后组合，三者的运动学耦合被忽略，样本大量不可实现或远离避险边界，测试预算随之稀释。提出一种切入参数优选方法。首先，结合横向可达性与纵向相对运动构建物理支撑域，排除不可实现或交互不合理的参数组合；随后，基于车辆反应与制动能力构造能力归一化安全裕度，刻画参数点与避险边界的接近程度；最后，在临界区域内估计风险密度，并通过等值集筛选提取紧凑的非矩形参数子域。结果表明：在给定车辆能力参数和有限时域运动学判别器下，该子域占全局参数空间的4.35%，碰撞样本率由全参数空间采样的31.09%升至86.76%，一个碰撞样本所需的平均测试次数从3.22次降至1.15次；36组网格与平滑设置下均得到可行区域，验证碰撞率为85.5%~87.9%；数据集highD轨迹的探索性分析显示，自然驾驶中亦有类似富集，即按仿真风险密度排序，前25%样本中风险样本占比为13.64%，为随机测试的3.41倍。该方法处于场景采样的上游，输出可直接作为重要性采样等方法的参数输入。

针对城市轨道交通系统中客流诱导与客流承载管理的协同优化问题，从“计算—经济”融合视角出发，构建了一个基于“云—边—端”协同架构的Stackelberg博弈模型。该模型将云计算能力内生化为预测误差方差，系统揭示了其通过影响客流预测精度，进而作用于运营决策与经济绩效的传导机制。采用逆向归纳法求解博弈均衡，并结合数值仿真进行分析。结果表明：最优诱导强度与发车频率决策对云预测精度高度敏感，提升云计算能力可驱动诱导强度提高使发车频率调整更为精细；系统总成本随云计算能力增强呈下降趋势，且边际效益递减，据此可确定云资源投资的经济阈值；云计算通过降低信息不确定性，能显著增强诱导策略与客流承载管理间的战略互补性，提升协同效率。

在我国民航运输规模持续扩大的背景下，首次乘机旅客作为尚未充分融入航空出行体系的重要潜在群体，其服务体验与感知评价对提升民航服务普及程度具有关键意义。聚焦该群体并考虑调查数据的结构特点，采用自组织映射(SOM)与K-means相结合的聚类算法，将首次乘机旅客划分为稳健舒享型、多元探索型和年轻务实型等3类。通过构建服务感知价值系数并开展异质性分析发现，不同类别旅客在情感关怀、折扣优惠、无缝中转等服务要素上的价值感知存在差异，且该差异受年龄及地区经济发展水平的影响。研究结果表明：首次乘机旅客是异质性突出的细分市场，其服务感知由个体特征与外部情境共同塑造。

针对现有钢材表面缺陷检测方法存在精度不足、参数冗余、推理速度慢等问题，提出了一种LSD-YOLOv11高精度检测算法。笔者算法采用FRLDS下采样方法，降低了特征图分辨率，保留了微小缺陷的关键特征，并设计了C3K2-Di-SpAM模块增强多尺度特征提取能力，引入了依赖图的DepGraph结构化剪枝算法，剔除冗余参数。实验结果表明：LSD-YOLOv11检测算法有效平衡了特征分辨率降低与关键信息保留的矛盾，减少了计算量，提升了特征提取能力；相较于基准模型YOLOv11，笔者算法处理结果的mAP50值提高了8.5%，计算量下降了18.9%，FPS提高了21.7%。

针对单轴跨座式单轨车辆运行过程中横向稳定性不足的问题，以某型号单轴跨座式单轨车辆为研究对象，基于Adams多体动力学车辆模型，搭建Adams/Simulink联合仿真环境。将SAC算法与单轴跨座式单轨车辆动力学模型相结合，构建车辆智能主动控制框架，并设计相应的奖励函数与约束条件。采用基于日本轨道谱生成的随机路面激励和指形板路面激励作为输入，开展不同车速工况下的控制策略训练与仿真验证。仿真结果表明：与被动状态和Skyhook控制相比，SAC控制能有效降低车体横向加速度、车体横摆角加速度和车体侧倾角加速度等关键评价指标，提高车体横向稳定性。同时，在不同车速工况下，SAC控制均表现出较好的稳定性和控制效果。