为了提高输电塔的抗风性能，提出一种基于预应力拉索的输电塔主动控制技术，并建立了基于动力稳定理论的加固评估框架。以典型输电塔-导线耦联体系为研究对象，构建了主动拉索控制加固有限元模型，对比分析了加固前后在设计风速下的动力响应特性。然后基于动力稳定理论分析了加固前后输电塔线耦联体系的破坏模式和极限风速，并对主动拉索拉力阈值的影响进行参数分析。结果表明：未加固输电塔的极限风速为25.4 m/s；当拉索拉力阈值为50.000 kN时，极限风速提高至28.0 m/s；当拉力阈值增至100.000 kN时，极限风速进一步提高至30.0 m/s。主动拉索的作用可有效降低塔身斜材轴力响应的静力分量并限制面外位移，但同时导致受压主材轴力幅值增大。该技术不改变输电塔的失效杆件类型，通过降低关键构件的轴力时程延缓了结构失效的发生。极限风速的提升幅度随拉索拉力阈值的增大而增加，阈值设置应根据预测风速进行调节。

为准确预测极端天气下输电线路的舞动，提出一种融合贝叶斯优化长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)与改进差分进化算法-Copula概率建模的集成分析方法。首先，针对覆冰厚度这一影响舞动的核心参数，构建基于LSTM的时序预测模型，采用贝叶斯优化算法对LSTM模型进行超参数寻优，为后续的舞动预测提供高精度输入；然后，结合实测数据，通过改进的差分进化算法确定输电线路在风冰下风荷载与冰荷载的广义极值分布参数，构建风荷载与冰荷载条件超额分布模型；最后，在此基础上利用Copula理论框架评估多种二元Copula函数，自适应选择最优Copula模型刻画风冰荷载的联合概率特性，最终实现输电线路舞动概率的计算。结合新疆电网的历史数据展开算例分析，验证了该集成预测模型的有效性和准确性。

在多声音事件检测任务中普遍存在声音事件高度重叠以及强标注数据集匮乏的问题，同时不同声音事件持续时间长短不一和在含噪环境中音频信号的频谱特征呈现结构随机性，使单一尺度特征难以描述多声音事件全部信息，导致对固定感受野模型的检测效果不佳。针对此问题，该研究提出基于自适应中位数-经验模态分解多通道注意力胶囊网络双向门控循环网络(adaptive mean median-empirical mode decomposition-multichannel attention capsule network-bidirectional gated recurrent unit，ME-McAttCapsNet-BiGRU)的弱标注多声音事件检测方法。利用AMM-EMD算法对音频信号进行去噪，运用多尺度并行融合卷积提取多尺度融合特征，为充分利用多尺度融合特征信息构建多通道异构卷积基础胶囊结构，同时为每个事件动态分配最具判别性的频段。在多通道注意力胶囊网络中使用软注意力动态路由算法，以便关注更重要的帧信息。此外通过双向门控循环网络充分学习时间上下文信息、优化标签序列的关联性，以增强模型的时间定位能力。该研究所提方法与基线方法分别在DCASE 2017任务4和DCASE 2022任务4提供的弱标注数据集上进行实验，该研究所提方法相较于基线模型胶囊网络：在音频标注任务上，Event-based F1分数分别提升23.7%和24.2%；在事件检测任务上，Event-based F1分数分别提升26.6%和18.1%，PSDS1分别提升0.261和0.246，PSDS2分别提升0.257和0.243。实验结果表明，所提模型结构能够提升弱标注多声音事件检测性能。

在设备上安装隔振装置是确保设备高效运行的重要手段之一。受猫爪的独特结构启发，结合具有弹性屈曲特性的薄壁曲梁结构，提出了一种具有高静低动刚度（high-static stiffness and low-dynamic stiffness, HSLDS）特性的可调载重低频隔振器，该隔振器由薄壁拱结构单元（模拟猫的脚趾）和环形结构单元（模拟跖骨垫）组成。采用椭圆积分法分析了薄壁拱和环的静态大变形特性，并通过实验和有限元模型验证了其非线性力学特性。讨论了环和拱的组合隔振器单元的几何参数对其承载能力的影响，通过单元结构参数的合理设计，可获得满足不同承载要求的准零刚度（quasi-zero-stiffness, QZS）隔振结构单元。结果表明，当环与拱的弧长比约为1.2时，结构呈现准零刚度特性；在计算涉及的安装角变化范围内，最小刚度处的最大负载可达最小负载的3倍。振动传递特性实验结果显示该结构具备低频隔振能力，其最低隔振频率可降低至1.6Hz左右；结果可以为薄壁曲梁低频隔振机构的设计提供参考。

针对深远海复杂环境下漂浮式海上风机姿态振荡剧烈、易诱发结构疲劳等问题，以推力辅助式三柱漂浮平台为对象，建立面向控制设计的动力学模型。提出一种双通道线性自抗扰控制策略，通过构造扩张状态观测器，将环境载荷、多通道耦合及模型不确定性统一等效为“总扰动”并实现在线估计与前馈补偿，降低了控制器对精确水动力参数的依赖。数值仿真结果表明：相较于传统比例-积分-微分控制，所提方法显著抑制了平台的升沉与纵摇响应，在多种海况下展现出优异的鲁棒性。研究结论可为推力辅助式FOWT平台的姿态稳定控制提供理论依据与工程参考。

以多个共鸣器按照多层同心栅格形状排列构成一种声学超材料。采用数值模拟和实验验证的方法研究了该结构的隔声特性和机理，讨论了隔板结构参数、腔体结构参数、通风缝隙盖板、单元组合方式对结构隔声性能的影响规律。结果表明，该结构在宽频范围内可产生三个隔声峰和一个宽大平直隔声带，分别对应环形共振腔与通风缝隙的共振机制；通过调节隔板厚度、隔板上通孔直径和数量、后腔体深度和宽度、以及在后腔体中植入多孔材料，可有效调节各隔声峰和平直隔声带的频率范围和幅值；适当在通风缝隙上增加通孔盖板或将单体串联组合，既可提高传递损失曲线各峰谷区域幅值，又可在中、高频区域打开新的宽带共振峰。针对环境中主要噪声频段设计的实验样件，验证了该结构在被测频段的宽频通风隔声性能。

谐波减速器作为机器人关节传动的核心部件，其内部柔轮与柔性轴承之间的非线性配合关系使得受力分析极为复杂。在小变形近似下，柔轮表现出线性特性。本文基于线性叠加原理，将柔轮变形分解为轴对称与非轴对称两部分，分别建立相应的约束力模型，从而显著简化建模复杂度，推导出柔轮预紧状态下的受力模型。在此基础上，借助ANSYS有限元软件完成参数化建模，并进行仿真验证，重点从柔轮变形位移、柔轮与波发生器接触面压力、以及齿圈与柔轮杯间的径向剪切力三个方面，对比理论模型与仿真结果。研究显示，理论预测与仿真数据吻合良好，三项指标的最大误差均低于5%。本研究为礼帽形谐波减速器的结构设计与性能提升提供了精确的理论分析工具。

针对304不锈钢焊缝在缺陷检测中常见的信噪比低、缺陷识别难及缺乏综合评价指标等问题，采用超声相控阵检测（Phased Array Ultrasonic Testing，PAUT）和衍射时差法（Time of Flight Diffraction，TOFD）相结合的方法，设计未焊透、裂纹、气孔、夹渣四种类型人工缺陷，基于粒子群优化（PSO）算法和Pairs定律，构建PAUT+TOFD联合检测方法，并提出综合评价指标（Comprehensive Evaluation Index，CI）及寿命估算指标（Nf）。结果表明，所提方法能够有效检测出各类缺陷，其几何尺寸平均误差分别为0.35 mm、0.48 mm、0.49 mm、0.31 mm，绝对误差均小于0.5 mm。CI与Nf结果显示，PAUT、TOFD和PAUT+TOFD的CI分别为1.5×10-2、4.3×10-2和5×10-3，对应Nf分别为2.1×106、1.9×106和2.3×106。联合检测方法具有最小的CI值和最大Nf，综合评价性能最优。该方法具有较高的检测灵敏度，并实现了检测结果与结构完整性及寿命预测的定量表征，可为焊缝缺陷评估与工程应用提供依据。

为解决滚动直线导轨副在高速与高精度工况下反向器换向过程中易产生的冲击、振动和噪声问题，提出了一种基于贝塞尔曲线的参数化优化设计方法。研究中结合赫兹非线性接触理论与曲线几何微分建立了滚珠–反向器瞬态碰撞力学模型，将九阶贝塞尔曲线控制点作为设计变量构建非线性优化问题，采用多起点序列二次规划结合BFGS更新求解。与此同时，开发的参数化建模平台能够显著提高仿真中重复建模的效率，实现反向器几何快速生成与滚珠布置方案的一致性计算。基于该平台的优化几何在数值计算、ADAMS动力学仿真与台架试验中对优化结构中的结果表明，优化后的贝塞尔曲线反向器能够显著降低瞬态峰值接触力和导轨副振动幅值，改善换向平顺性与定位稳定性。

随钻岩性测量是煤矿透明地质建设的关键环节,为实现随钻岩性识别,利用近钻头三轴振动响应,提出一种基于多域特征与灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）优化支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的随钻岩性识别方法。首先,对三轴振动加速度信号进行连续变分模态分解（Successive Variational Mode Decomposition，SVMD）并根据多尺度样本熵准则筛选特征丰富的IMF并重构信号;进而,构建时域、频域与时频域特征的统计特征提取模块和递归图（Recurrence Plot，RP）图像特征提取模块,最后,将统计特征与图像特征拼接为多域融合特征向量输入至引入Pareto机制的GWO优化的SVM分类模型,实现岩性识别。为验证方法有效性,搭建了随钻岩性测量平台,设计了近钻头测量短节,制备了7类相似材料的岩样,并构建了岩性识别数据集。通过消融实验、不同信号重构方法及不同分类模型的对比实验表明,所提方法在4种工况下对7类岩性的平均识别准确率达98.48%,其信号重构效果优于变分模态分解、经验模态分解与自适应噪声完备集合经验模态分解方法,分类性能明显优于BP神经网络、K近邻算法、极限梯度提升、决策树及MobileViT等典型模型,能够实现高效、准确的随钻岩性识别。

为研究寒区混凝土结构的耐久性，采用霍普金森压杆和高速摄像机对不同循环次数的碳化、冻融（温差40℃和100℃）及两者耦合损伤混凝土试件进行了动态巴西圆盘劈裂试验。基于试验结果，分析了这五种损伤混凝土试件的动态劈裂抗拉强度、能量耗散规律、破坏模式、应变场分布和应变率效应，揭示了多场耦合作用下混凝土的动态损伤演化规律。试验结果表明：试件动态劈裂抗拉强度和能量耗散能力随着损伤次数增加显著退化，强度最大降幅达52.6%；试件的能量耗散比介于0.2~0.6之间且与损伤循环次数呈负相关。随着损伤累积，试件裂缝宽度增大，数量增多，试件由典型的脆性劈裂破坏向粉碎性破坏转变。损伤变量较大的混凝土试件仍具有显著的应变率效应，但应变率敏感性与损伤变量负相关。耦合作用对混凝土的影响比单一因素作用更大，温差100℃试件比温差40℃试件损伤更严重。

针对液力变矩器内部流动状态及能量传递特征难以量化表达的问题，提出变工况下液力变矩器系统的动能刚度特征及其图示化方法。首先，根据液力变矩器系统的能量传递与转化机理，建立泵轮流量刚度和涡轮转速刚度子模型，研究系统内部参量变化对外部特征响应的关系；进一步，提出液力变矩器系统的动能刚度图示化方法，将系统中的转速和流量特征融入笛卡尔坐标系中的李萨如图和动能刚度圆；最后，开展液力变矩器系统的动能刚度实验，结果表明：在外特性稳态工况下，泵轮动能刚度角与圆面积基本保持稳定，而涡轮动能刚度角与圆的面积随着转速的升高而显著减小，系统由柔性向刚性转变，能量损失降低；在定速比变工况下，速比为0.6时，随涡轮转速升高，泵轮动能刚度圆面积增大，涡轮减小，二者间圆环面积缩小约46.76%，对应传动效率由18.53%升至62.32%。速比为0.2时，动能刚度圆环面积明显大于0.6速比工况，系统内循环能量耗散较强，对应传动效率较低，符合该速比下的低效率运行的特点；在变速比变工况下，泵轮动能刚度保持相对稳定，涡轮动能刚度角与圆面积随速比的升高而降低，系统逐步由柔性向刚性过渡，动能刚度图示化的结果与效率曲线变化一致。动能刚度李萨如图可表征液力变矩器系统的动态耦合与运行稳定性，动能刚度圆可反映能量传递效率及“柔性—刚性”状态切换特性，该方法为液力机械传动系统运行状态的可视化监测提供了有效途径。

为揭示竖向压力对老化板式橡胶支座摩擦滑移性能的影响规律，以服役10年的桥梁板式橡胶支座为对象，开展水平往复荷载试验，并与新支座进行对比。试验分析了竖向压力和服役时间对支座摩擦滑移演化过程、耗能能力、等效刚度及摩擦因数的影响规律。结果表明：增大支座竖向压力可显著提高起滑荷载和耗能能力，在400%等效剪切应变时，支座在8 MPa竖向荷载作用下的累计耗能是4 MPa条件下125%；老化支座的摩擦因数较新支座下降，在相同竖向压力下服役10年支座的静摩擦因数较新支座平均降低约30%，滑动摩擦因数减小约25%；老化支座等效刚度显著退化，且随位移增加刚度下降速率加快；建立了考虑服役时间和竖向压力的板式橡胶支座水平剪切双线性简化力学模型，能够合理描述地震作用下支座的非线性摩擦滑移行为。

地下管道因旧网接入、维修增改及地面开发等过程中易出现资料缺失与管道结构信息不完整，导致管道的空间及几何结构难以准确获取，进而制约管道完整性检测与评估。针对这一问题，本文提出了一种基于超声导波传播特性与深度学习的管道几何特征识别方法。首先，采用长度、连接数量和连接形式三项指标量化管道复杂度；随后，基于有限元法建立具有不同特征的管道模型，获取导波响应，并结合试验采集信号形成数据集。并对导波信号提取多维时域、频域与熵特征，结合主成分分析（PCA）降维，最终选取8个时域特征、4个频域特征和3个熵值作为深度学习模型的输入；构建了卷积神经网络、卷积神经网络-长短期记忆网络和卷积神经网络-支持向量机三种鲁棒性较强的深度学习模型进行对比分析。实验结果表明：基于超声导波脉冲透射原理的管道长度计算平均准确率达91.66%；在实验条件下，CNN模型对管道连接数量的识别准确率达到100%，对连接形式的识别准确率超过95%。本研究结合数值模拟与实验，融合深度学习验证了所提出的超声导波特征与深度学习方法在管道几何特征识别中的有效性与鲁棒性，为管网结构信息不完整条件下的管道检测与后续管网结构推断提供了参考。

在结构减振控制中，调谐质量阻尼器（Tuned mass damper，TMD）作为一种被动控制装置被广泛地应用和研究。在大多数研究中都是把TMD当成线性装置来分析的，但实际上，TMD在使用过程中由于大位移和限位装置的使用会产生一些非线性特性，因此需要研究这些非线性特性对于TMD控制效果的影响。而在已有的研究中通常考虑的是有硬化非线性刚度的TMD，而对于软化非线性刚度研究较少。因此本文将对具有软化非线性刚度的非线性TMD进行解析分析，对比了硬化非线性TMD与软化非线性TMD的区别，并说明在设计中考虑软化非线性的必要性。通过复变量平均法得到了系统的慢变模型，由此推导出了关于主结构稳态幅值的近似解析式，并通过解析式对TMD参数进行了优化。最后用数值方法证明了此优化方法可提高稳态响应在频率上的鲁棒性。

针对高速动车组轴箱轴承载荷测试困难和基于动力学模型的载荷反演精度受参数不确定性影响大等难题，提出一种融合时间模式注意力机制与长短期记忆网络（time pattern attention-long short-term memory，TPA-LSTM）的轴箱轴承载荷反演方法，基于振动加速度实现接触载荷的高精度辨识。建立整车垂向10自由度动力学模型，获取车速100~300 km/h下的振动和载荷训练样本，并利用TPA模块发掘多测点振动信号中的频域耦合与局部动态变化，再结合LSTM捕捉长时序之间依赖关系，建立轴箱体加速度与轴承径向载荷之间的深层映射模型。研究表明：TPA-LSTM载荷反演方法具有强泛化性，不同车速下的反演载荷与实际载荷时域波形高度吻合，皮尔逊相关系数大于0.97、决定系数大于0.95、平均绝对百分比误差小于9.0%且归一化均方根误差小于2.1%；针对线路实测轴箱体加速度信号推演轴承载荷，推演的径向力与加速度信号频谱特征一致，表明了载荷反演方法的有效性。本文研究为高速动车组轴箱轴承全寿命周期载荷谱获取与运行状态监测提供了理论基础与技术支撑。

核电厂小支管与主管道采用插套焊连接，焊接处易发生振动疲劳失效，影响结构的安全性能。本文针对焊根处含不同缺陷的小支管，通过实验和数值分析研究其振动疲劳特性。搭建了振动疲劳实验平台，联合相控阵超声检测与模态分析，获得了裂纹扩展的临界工况；建立了含缺陷小支管有限元模型，计算了不同加速度激励下的位移与应力分布。对比分析了缺陷深度对临界工况、应力分布及顶部加速度和速度的影响，并探讨了焊缝应力与顶部速度的相关性。结果表明：缺陷深度增加，临界工况降低；缺陷深度显著影响应力分布，焊缝应力、顶部速度及加速度均随之减小，且应力水平与顶部速度变化趋势一致。

为精确预测输煤栈桥的应力变化，本文构建了基于CEEMDAN-VMD-BO-LSTM的集成学习框架以解决应力变化的非线性、非平稳性问题。研究使用自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，CEEMDAN）算法对原始应力数据进行多尺度分解，引入样本熵量化各分量的复杂度，经过K-means聚类为三个协同本征模态函数（Co-IMF），并使用变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）算法二次分解高频分量，最后将所有分量输入长短期记忆（long short-term memory，LSTM）进行预测，并用贝叶斯优化算法全局优化LSTM超参数。研究表明，CEEMDAN算法降低了原始应力变化的复杂度，VMD算法进行二次分解提高了高频分量的预测精度，贝叶斯优化算法提高了模型整体的预测精度，所构建的CEEMDAN-VMD-BO-LSTM模型在预测非线性、非平稳性的应力变化方面具有良好的优越性，误差低于LSTM等模型，对栈桥的应力变化具有较好的拟合能力，这为栈桥健康监测预警提供了新的技术。

钢砼复合结构由钢板与混凝土板叠合而成，已有研究表明该结构具备抗侵彻性能优异、厚度相对较薄及抗重复打击强等特点。然而，目前对弹体与钢砼复合结构间复杂的相互作用机理仍缺乏系统研究，对二者失效机制的认识尚不清晰。为此，通过6炮次侵彻试验并结合公开文献数据综合分析发现，钢板与弹体的屈服强度比值是决定二者损伤模式的关键参数，随着值增大，钢板失效机制由撕裂、延性扩孔逐步转变为剪切冲塞，当≈1时，增加钢板厚度或层数可使弹体由贯穿钢砼复合结构转变为解体断裂或严重磨蚀钝化。此外，基于试验和数值仿真研究了弹体筒体段长度占比和钢板边界约束条件对弹靶失效模式的影响。弹体筒体段长度占比显著影响其破坏模式，筒体段占比较大时，其对弹头的轴向挤压作用较强，易引发解体断裂；占比较小时，弹体更易发生磨蚀钝化。钢板的边界约束条件（固支、简支、自由边界）通过改变其力学响应，显著影响其变形模式与变形量。

采用仿真与实验相结合的方式，对高速冲击下短切纤维-剪切变硬材料填充负泊松比夹芯结构的抗冲击特性进行了研究。在综合考量面板与芯层本构关系、不同材料失效准则的基础上，基于ABAQUS软件创建了该夹芯结构的高速冲击有限元模型，实现了对结构冲击损伤面积、弹体剩余速度、结构临界速度等关键参数的求解。本文同时提出了试验件的制备方法，并搭建了高速冲击实验系统开展了测试与验证研究。研究发现所研发的模型在预测结构损伤面积、弹体剩余速度和冲击临界速度时，最大误差不超过3.9%、8.8%和5.9%，且计算得到的冲击损伤模式与实验结果吻合良好，充分验证了该模型及其预测结果的有效性。此外，发现当嵌入短切纤维-剪切变硬材料后，结构冲击临界速度提高了26.6%，证明了该增强方式能较好提升其抗冲击破坏能力。

节理岩体在动载作用下可能发生失稳破坏，深入研究节理岩体裂纹扩展机制，对于地下工程动力稳定性评价与灾害防控具有重要意义。该文利用二维离散元法对含不同倾角预制单裂缝的红砂岩开展SHPB(分离式霍普金森压杆)试验模拟，结合高速摄影观察分析了其内部裂纹形成机制和扩展模式，研究了接触力链演化及声发射特征。结果表明：在冲击荷载下，预制裂缝中部及尖端拉应力集中，引发了黏结键断裂并导致裂纹萌生和扩展，宏观上表现为翼型与反翼型裂纹。在相同冲击速度下，当倾角为0°时，裂缝周围发生层裂，且随着倾角增大，拉应力集中区范围扩大，翼型裂纹长度减小；当倾角小于60°时，裂纹扩展方向与加载呈一定夹角；而当倾角大于60°时，裂纹扩展方向则与加载方向平行，最终所有试样均形成典型的"沙漏型"破坏形态。无论裂缝倾角是否改变，剪切裂纹都最先萌生，且在低速冲击时，剪切裂纹占据主导地位；随着冲击速度的增大，试样内部拉伸裂纹占比增大，逐渐超过剪切裂纹占比。

针对山区超高桥面板桁结合加劲梁颤振稳定性面临的挑战，依托贵州花江峡谷大桥工程，采用风洞试验与计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)相结合的方法对板桁结合加劲梁颤振性能气动优化措施效果与机理进行了研究。首先，针对大桥加劲梁原设计方案成桥状态，采用几何缩尺比为1:50刚性节段模型进行了颤振稳定性试验研究；然后，分别针对上中央稳定板、风嘴及上、下水平导流板等气动控制措施进行了试验研究；最后，采用CFD方法对加劲梁原设计断面颤振响应特性及气动控制措施抑振机理进行了分析。结果表明：在0°和正攻角下加劲梁原方案断面颤振临界风速小于颤振检验风速，不满足规范要求；采用“上中央稳定板(H=1.25m)+风嘴(L=1.85m)”和“上中央稳定板(H=1.25m)+上水平导流板(L=0.50m)+下水平导流板(L=1.45m)”两种组合气动控制措施均能有效提高加劲梁在0°和正攻角下的颤振性能；在(n+1/8)T时刻气流从加劲梁原方案断面桥面板挑梁处向加劲梁上侧分离并于桥面板前缘形成再附，在(n+3/8)T时刻在桥面板后缘发展成较大尺度的漩涡；使用“上中央稳定板(H=1.25m)+风嘴(L=1.85m)”和“上中央稳定板(H=1.25m)+上水平导流板(L=0.50m)+下水平导流板(L=1.45m)”两种组合气动控制措施均可以有效限制气流在额定风速下的再附现象。

针对传统深度学习方法在桥梁结构损伤识别中存在的特征提取能力不足以及在复杂工况下识别精度易受干扰等问题，本文提出一种融合多尺度卷积神经网络（MSCNN）与多头稀疏注意力机制（Prob-Sparse Attention）的桥梁结构损伤识别方法（MSCPS）。首先，采集桥梁加速度响应数据，并通过傅里叶变换与归一化等手段进行时频域预处理；然后，利用多尺度卷积模块并行提取不同时间感知尺度下的结构响应特征，增强模型对局部扰动与全局趋势的综合感知能力；进一步引入稀疏自注意力机制，在高维空间中建模多通道特征之间的全局依赖关系，并通过稀疏激励策略聚焦于关键结构响应区域，有效提升模型的表达能力与判别能力；最后通过钢桁架实验桥与Z24大桥公开数据集对所提方法有效性进行验证，结果表明，所提方法在多种损伤类型与工况条件下的平均识别准确率达到98.81%，F1分数达到98.10%，相较于传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、CNN—双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory，BiLSTM）和CNN—双向门控循环单元网络（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BGRU），具有更高的识别精度与鲁棒性，验证了其在桥梁结构损伤识别中的可行性与工程应用价值。

Π型主梁断面是一种力学性能优良的桥梁断面，但由于其典型的钝体特征，在受到风的作用时，很容易引发涡激振动。本文基于风洞试验和计算流体力学(computational fluid dynamics，CFD)数值模拟对Π型主梁双涡振锁定区间的振动机理与控制措施进行了研究。首先，对比风洞试验和CFD数值模拟得到的Π型主梁断面自由振动结果，验证了CFD数值模拟的准确性。然后基于涡量和桥梁表面压力系数分析，探究了Π型梁断面双涡振区间的产生机理。最后，研究了不同被动控制措施对Π型梁断面涡振的控制效果，并进行了机理分析。结果表明，Π型主梁两个竖向涡振区间均是由于前缘分离涡在尾缘脱落引起的。在低风速涡振区间，下表面同时存在两个分离涡，每个分离涡从前缘到尾缘脱落需要两个周期，然而两个分离涡间隔正好是一个周期，所以在尾缘始终有周期性的旋涡脱落从而引发竖向涡振。在高风速涡振区间，下表面只存在一个分离涡，一个周期内分离涡从前缘运动到尾缘脱落从而引发竖向涡振。倒“L”型导流板的添加改变了引发Π型梁发生涡振的原因，从由前缘涡引发的涡振转变为由于尾缘卡门涡街引起。被动措施的添加完全抑制了高风速区间的涡振，并将低风速区间涡振抑制到规范允许的范围内。

马鞍形钢结构屋盖具有自重轻、柔性大且风荷载敏感等典型特征，有必要对其风场和风压特性进行实测研究。基于北京国家速滑馆的实测数据，对该马鞍形屋盖的建筑周边风场特性、风压特性进行了研究。分析了马鞍形屋面不同位置处的风场特性以及不同统计特性之间的关系，探究了屋面风压的时空分布规律和非高斯特性，并对比了归一化脉动风压功率谱密度和经典风谱之间的差异。结果表明，国家速滑馆的实测风场呈现出的局地特征并不显著；该屋面的湍流强度、湍流积分尺度与平均风速没有明显关系；在马鞍形屋盖的棱角处表现出显著的非高斯特性；该实测风压中在低频区域与经典风谱拟合较好，且所包含的低频成分幅值较大。

地震预警中，地震动预测方程(ground motion prediction equation，GMPE)依赖估算的Vs30预测地震动峰值加速度(peak ground acceleration，PGA)，易引入中间误差并损失场地信息。提出一种融合地形地质信息的随机森林(random forest, RF)端到端预测方法，直接以地形地质特征映射PGA，避免Vs30误差传递并充分利用场地信息。基于日本KiK-net台网的31404组强震记录进行训练与验证，并与5种典型GMPE进行对比测试。结果表明，RF模型在测试集上的相关系数提升18.4%~59.4%，标准差降低13.5%~23.8%，显著改善了GMPE普遍存在的PGA大值低估及震级、距离依赖性偏差。可解释性分析证实，震级和震源距是PGA预测的主导因素，地形地质参数通过耦合机制捕捉了复杂场地效应进行修正。研究为地震预警场景下PGA快速可靠预测提供了新思路，具有明显的理论与实际应用价值。

钢筋混凝土（Reinforced Concrete, RC）双柱式桥墩因其具有优良的抗倾覆能力和稳定性，广泛应用于各类中小跨径桥梁。为研究RC双柱式桥墩在单双向加载作用下的抗震性能，本文设计并开展了三组共6个圆形截面RC双柱式桥墩（墩高900 mm、1500 mm、1800 mm）的单向与双向（矩形路径）循环往复荷载拟静力对比试验。试验表明：相比单向加载，（1）双向加载作用下RC双柱墩的墩底混凝土由“两侧”压溃变为“环状”压溃，极限状态下墩底混凝土压溃区高度显著增大，增幅40%~110%；（2）双向加载作用下RC双柱墩的屈服、峰值和极限等特征点的性能指标均降低，其中，极限位移降低34%~52%、延性系数降低31%~36%，降幅随试件的破坏模式由剪切破坏向弯曲破坏转变而逐渐减小。在侧移率2.3%时，RC双柱墩水平承载力降低14%~30%、残余位移增大21%~41%、割线刚度降低14%~37%、累计耗能增大15%~42%、等效粘滞阻尼系数增大23%~72%；（3）双向加载作用下RC双柱墩的曲率呈墩顶-墩底分布的“X”形特征，墩底塑性铰区域的曲率显著增大，同时墩底塑性铰区长度随侧移率增加急剧发展；（4）单/双向加载作用下RC双柱墩的抗震性能均受剪跨比和配筋率影响较为显著，当剪跨比从1.0增大至3.5时，单、双向加载下桥墩模型的极限位移分别增大约157%、89%、极限承载力分别降低约68%、67%；当配筋率由0.8%提高至4.0%时，单、双向加载模型的极限位移分别增大约21%、35%、极限承载力分别提升约168%、160%。

为了避免传统阻尼修正系数(damping modification factor, DMF)对脉冲地震动进行修正时，所导致的结构抗震需求偏差，选取756条近断层脉冲地震动记录，分析了矩震级、脉冲周期（Tv）等因素对DMF的影响，建立了一个包含阻尼比（ξ）、谱周期（T）与脉冲周期的加速度反应谱DMF模型，并与实际散点以及现有模型进行对比。研究表明：不同脉冲周期下DMF差异更为显著，建模时应优先考虑，矩震级的影响相对较小，场地类别、断层距与震源深度的影响最小；当T< 0.01 s或T >1 s时，DMF均收敛于1.0，阻尼效应可忽略，当T∈[0.01 s, 1.0 s]时，DMF与ξ呈负相关趋势，且T/Tv与DMF值符合三次多项式，其拟合系数与ξ符合二次多项式；脉冲地震DMF模型与传统DMF值存在显著差异，尤其是对于高阻尼的隔震结构以及低阻尼比的非结构构件等，在近断层脉冲地震作用下，传统DMF模型的计算结果难以满足高精度设计要求，采用脉冲地震对应的DMF模型，将使多阻尼抗震设计谱的修正更为合理。

轴承振动信号呈现非平稳性与时序相关性，现有图神经网络的方法多依赖固定拓扑结构，难以自适应地捕捉不同故障模式下信号片段间动态变化的空间依赖关系与时序演化规律。为此，本文提出一种动态图卷积注意力网络，其核心在于构建一种动态图构建与时空双流协同的架构，以实现对振动信号数据驱动的自适应建模。该架构首先通过一种“K近邻候选与自适应阈值剪枝”的两阶段策略解决上述问题：基于时间局部性快速筛选候选邻居，进而利用径向基函数核与自适应阈值精确保留高相似度边，并以最少边数约束保证连通性，从而将构图复杂度从 降至 ，实现了图拓扑随输入信号的动态演化。进而，设计空间-时序双流并行建模路径以协同提取特征：空间流通过多头注意力图卷积层聚合动态拓扑下的结构信息；时序流通过层次化双向门控循环单元与融合物理先验的全局注意力机制捕捉长程演化规律；最终通过特征层融合实现时空信息的互补增强。在五个公开数据集上的留一法跨域验证表明，所提方法平均诊断准确率达98.17%，显著优于静态图基线；同时，模型仅含约120万参数，单样本推理延迟为3.6毫秒。实验结果从诊断精度、跨域泛化能力和计算效率三个维度，共同验证了动态图构建与双流协同架构的有效性与先进性。

滚动轴承的健康状态对保障机械装备安全服役至关重要。基于领域自适应和领域泛化的滚动轴承故障智能诊断方法突破了传统深度学习方法要求数据服从独立同分布的限制，推动了诊断方法在跨工况等数据分布偏移场景下的应用。但是，现有方法较少考虑目标域正常状态数据的易获得性、故障特征提取网络的可解释性，以及仿真数据与真实数据分布不一致易引发负迁移等问题。为此，提出一种融合动力学仿真与信号处理先验知识的滚动轴承跨领域故障诊断方法。首先，建立了四自由度动力学微分方程，利用目标域正常状态数据结合遗传算法对方程中关键参数进行寻优，据此求解获得仿真信号，将其与正常类别数据融合并施加噪声，构建出伪目标域数据集。然后，建立了由卷积自编码器、解码器、故障分类器和领域判别器组成的诊断模型，在自编码器和解码器中引入具有共轭正交滤波特性的离散小波变换结构，基于构建的综合损失函数缩小源域与伪目标域之间的领域差异。最后，使用公开数据集和自建的自动扶梯轴承数据集对提出方法进行验证，并与5种现有方法进行对比，结果表明提出方法在跨工况场景下具有较高的诊断精度。