随着新一轮信息技术的发展，基于环境智能的建筑智能终端必将成为工程建造领域高质量发展的重要方向．阐述了建筑智能终端的基本概念与重要性，面向构建健康、安全、绿色节能的建筑环境需求，从感知、传输、应用、对象四个层面构建了建筑智能终端技术体系．统计了建筑环境智能中常用的传感器设备与其生成的数据类型，并介绍了处理这些的智能算法与对应用途，通过物联网、计算机视觉、深度学习等技术实现建筑智能终端在医疗、居家和公共建筑空间的关键场景应用．对实际应用过程中所面临的技术、管理、组织及伦理等问题，总结了现有建筑智能终端的发展方向与未来可能面临的挑战．

采用模型试验、力学分析、系统集成等手段，研究了公路隧道结构表观和浅层病害快速检测、带病结构精确诊断技术．针对表观病害的数字图像检测方法，研制高强红外补光、纳秒级相机阵列同步控制装置，提出隧道受限空间纵向里程动态修正模型和病害特征AI识别算法，隧道内一次行车即可完成全断面病害检测，最高检测速度80 km/h、裂缝宽度识别精度0.1 mm、病害定位精度达厘米级．针对浅层病害快速非接触检测的难题，研究揭示带病结构的热传递效应和衬砌病害部位的温度场“冷-热斑”发生机制，提出了基于红外热成像的浅层剥离、钢筋锈蚀的非接触检测技术和检测时机，当隧道结构内外温差不低于5 ℃时检测效果较好；针对服役性能快速高效分析难题，提出了数字重构模型转换为数值仿真分析模型的方法和基于数字模型的一体化数值仿真技术，实现基于检测重构模型的力学快速分析．集成上述技术，研发了公路隧道全断面快速检测车与服役性能智能分析平台，为隧道结构快速检测、服役性能精确诊断提供了新的技术手段和方法．

水库(群)随机优化调度是防洪减灾和实现水能资源高效利用的有效方法，通过考虑来水的不确定性显著提高调度决策的实际指导效果，增强综合效益．梳理了水库(群)随机优化调度的相关概念及其与调度规则函数之间的关系，以显随机优化、隐随机优化和参数模拟优化三种方法为分类依据，综述了国内外水库(群)随机优化调度方法研究的发展历程．针对该领域存在的问题与不足，未来研究应重点关注提升水文预报水平、增加调度规则提取方法准确度、提高参数优化模型计算效率、克服随机动态规划维数灾问题与多维径流转移概率求解问题等方面，为进一步提高随机优化调度水平提供参考．

提出了一种基于快照本征正交分解(POD)的降阶模型实现水泵水轮机瞬态流场快速计算的方法，获得可快速计算水泵水轮机瞬态流场参数的5阶POD模型．将特征线法(MOC)有压管道、水轮机控制系统等与降阶模型串联并求解抽蓄电站甩负荷工况的全流道水力特性．通过对全流道的传统数值模型、MOC-POD模型与实测数据对比获取误差值，可以得出：新模型获取进出口压力的均方根误差与最大相对误差均小于传统模型，且仿真时间减少约98%，证明新方法对甩负荷过程参数模拟具有准确性与高效性．

针对现有实测和预报降水资料时空误差显著的问题，以雅砻江流域为研究区域，基于全球降雨观测计划(GPM)数据、流域地形资料及国家级气象站降雨观测资料，采用能够同时考虑数据时间和空间特征的ConvLSTM网络构建了多源数据驱动降雨融合模型，并采用该模型得到了雅砻江流域0.05°分辨率的日降雨融合数据集．结果表明：所提模型降雨融合结果与实测面雨量相关系数可达0.91，平均绝对误差和均方根误差较GPM原始降雨数据、地理加权回归方法及长短期记忆网络(LSTM)模型融合降雨数据有所提高．

基础隔震技术是一种利用减、隔震装置将结构与基准面解耦来降低主体结构地震作用的控制技术，近几十年来在诸多重要工程中取得了成功应用．结合我国相关规范新引入极罕遇地震作用的研究背景，介绍了近年来国内外橡胶隔震支座和摩擦摆支座的理论与试验研究成果，重点探讨了复杂环境条件下隔震支座的性能演变规律与相应的性能提升方法，进而分析了被动自适应隔震系统与组合隔震系统的研究动态，并总结了研究存在的不足，为基础隔震体系性能评估与提升的进一步研究提供参考．

基于建筑工程施工关键风险要素数字化监控技术的发展现状，从施工现场人员安全管理、设施设备数字化监测及控制、整体爬升模架安全状态监控、垂直运输设备安全状态监测、施工环境安全状态监测预警等方面系统论述了现场施工关键风险源的数字化监控要点及应用方法，介绍了施工风险一体化集成监控平台功能设置、数据采集与分析、风险评估、控制措施的开发要点，分析了建筑工程施工风险数字化监控技术存在的不足和研发的重点，有助于促进建筑施工领域的数字化转型发展，可为业内同行提供参考和借鉴作用．

针对采用机器学习方法预测与控制盾构掘进地表沉降的研究，围绕预测模型输入参数、预测目标、预测算法和沉降控制四个关键环节的发展过程进行系统性地阐述，总结目前亟须解决的多个关键问题，并对未来的发展方向进行展望．研究发现：综合隧道几何、地层和掘进参数等信息预测盾构掘进引起的地表沉降是目前主流的研究方向；几何参数主要选取埋深，选取地层参数时须同时考虑物理与空间因素，选取掘进参数时须进行相关性分析和控制输入参数的总数；预测沉降时应选用能考虑时序因素的算法，结合最优超参数的智能算法优化模型性能；对于沉降控制的研究尚处于起步阶段，针对掘进参数的推荐与调整方法应持续深入研究．

针对基于图像的疲劳裂纹检测方法精度受焊缝、涂层等复杂背景因素影响较大的问题，提出了一种基于深度学习的空洞金字塔注意力网络(APA-Net)模型用于疲劳裂纹分割．在传统编解码网络的基础上引入预训练ResNet34模型、密集空洞卷积(DAC)模块、尺度感知金字塔融合(SAPF)模块和注意力门控(AG)机制，极大地提升了模型提取多尺度上下文信息的能力．通过图像裁剪制作了包含多种干扰因素的钢箱梁疲劳裂纹分割数据集，然后利用该数据集对APA-Net，FCN，U-Net，Attention U-Net，U-Net++和CE-Net等经典网络进行测试，结果表明：所提出的APA-Net在复杂背景干扰下对钢箱梁表面图像中的疲劳裂纹提取能力最佳，分割结果的平均交并比达72.2%，比其他经典网络中表现最优的CE-Net的平均交并比提高了约4%．最后通过消融实验讨论了所提模块对裂纹分割精度的影响．

为满足水库智能运行调控对高精度实时降水预报的需求，提出了基于多维降水预报评价体系的降水集合预报方法．首先，建立涵盖云微物理、积云对流及长/短波辐射等多物理参数的中尺度数值天气预报模式；然后，引入误差指标、偏差评分、准确度指标等评价指标，提出了融合降水分级、降水量及降水时空分布维度的降水预报综合评价方法．以梅江流域典型降水事件为例，结合多尺度降水预报评价结果对集合预报模型进行了检验．结果表明：当构建降水集合预报模型时，将多维降水预报评价体系优选出的参数化方案组合作为集合预报成员，集合预报具有更好的预报稳定性，减小了模式预报误差．

针对岩土工程数字孪生技术，介绍了国内外数字孪生、三维地质建模、建筑信息模型(BIM)、仿真模拟与岩土专业计算等相关问题的发展现状，明确了多源异构数据融合、多维信息模型构建、地质体模型和结构体模型一体化集成与应用等方面的薄弱环节，提出了以理论创新为指引、以数据融合为基础、以模型集成为核心、以专业分析为出口、以平台建设为抓手的推动岩土工程数字孪生技术发展的研究思路，并从岩土工程数字孪生理论与方法创新、基于工业基础类(IFC标准)的岩土工程数据结构扩展、设计施工一体化统一BIM模型构建、设计施工协同仿真计算和多维度物联网(IoT)感知与数据融合等五个方面系统阐述了未来的重点研究方向．

数据采集、施工辅助等信息技术的快速发展为提升施工安全提供了大量新的解决方案．本研究利用文献计量方法，从人机协同、数据驱动、人的行为与文化三个维度分析建设施工安全的研究现状，然后依据专家咨询确定了面向2035的建设施工安全研究发展需求，并指出未来的重点任务．建设施工安全研究正逐步迈向智能化，人机协同、数据驱动类研究解决了施工现场数据智能化收集、处理、分析、反馈等问题，但人的行为与文化类研究智能化程度仍有限，为真正实现智慧施工，须要在利用与发展新技术的基础上重点解决与人有关的科学问题．

为解决穿越可液化复杂场地的长大地下结构纵向抗震分析问题，采用有效应力方法，针对预制管廊连接结构提出了一种改进的广义反应位移法．通过建立精细化三维实体模型，验证了该方法的有效性．在管廊地震响应薄弱位置设置记忆合金消能减震节点，研究管廊纵向抗震性能．结果表明：较三维时程分析法，改进的广义反应位移法计算结果偏于保守；有效应力法计算的管节张开量在液化区明显增大，而非液化区管节地震响应变化较小；设置消能减震节点位置管节张开量放大，而其他区域的张开量明显减弱，有效提高了管廊的抗震性能．研究内容可为长大地下结构的抗震分析及评估提供参考．

智能监测技术在重要基础设施结构中被广泛应用以确保结构安全，基于建筑信息模型(BIM)的智能监测技术则具有参数化建模、海量信息集成、提高管理效率与实现三维可视化等诸多优势．首先，介绍BIM与基于BIM的智能监测技术所涉及的核心内容及研究进展；然后，综述基于BIM的智能监测技术在国内外基础设施中的研究进展，分别总结了该技术在桥梁、建筑物、隧道及其他类型工程结构中的应用现状与发展趋势，系统总结了不同应用阶段、不同工程需求及融合不同技术手段的各类典型工程案例；最后，对该技术的研究及应用进行了讨论，并对其发展方向进行了展望，指出BIM技术与智能监测技术的深度融合是未来全生命周期智能化结构发展的必然趋势．

以香港青马大桥为例，通过现场监测、有限元分析、理论推导，系统研究了悬索桥的温度分布特征和温度变形规律．研究表明：大跨度悬索桥的温度时空变化可由传热有限元分析得到；当温度升高时，悬索桥中跨跨中桥面下降，桥塔向中跨聚拢；主缆温度变化是控制主梁跨中竖向位移和桥塔塔顶水平位移的主要因素．揭示了大跨度悬索桥在运营期间的温度变形规律，并提供了温度变形的简便计算公式．

为准确识别盾构隧道的损伤位置和损伤程度，将桥梁健康监测领域的研究热点间接测量法应用到盾构隧道结构中，提出一种基于双车加速度响应差灵敏度分析的盾构隧道损伤识别方法．首先，建立移动车辆和盾构隧道耦合振动模型，通过理论推导分析了采用间接测量法中的双车系统消除轨道粗糙度对车辆加速度响应不利影响的可行性；然后，推导了双车加速度响应差对损伤系数的灵敏度矩阵，构建双车加速度响应差灵敏度方程，采用稀疏正则化优化算法求解灵敏度方程识别损伤系数实现损伤识别．数值算例结果表明：本文方法可实现盾构隧道损伤的定位和定量，具有较好的噪声鲁棒性，采用较低的车速可以获得更好的损伤识别效果．

针对当前基于行为安全(BBS)的研究存在不安全行为数据未充分利用、分析能力不足、矫正缺乏针对性等问题，构建了基于BBS和机器视觉的工人不安全行为智能识别与矫正框架体系．该框架体系主要包括不安全行为智能识别、行为安全个性化培训和不安全行为智能预测，并被应用于武汉两湖隧道工程．研究结果表明：该框架系统从基于场景的不安全行为自动化识别、基于自适应学习的行为安全个性化培训和基于现场工人运动轨迹的不安全行为预测三个方面，实现了对工人不安全行为的“事中-事后-事前”管理，为探索机器视觉技术支持的行为安全管理提供了新思路．

将粒子群算法(PSO)中的粒子位置更新方式与自适应方法融入到标准梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法(MH)中，得到了一种自适应PSO-MH算法，用以求解贝叶斯损伤识别中的后验概率密度函数．首先，以粒子位置更新公式代替建议分布更新马尔科夫链的候选样本值，构建出自适应PSO-MH算法的采样流程；然后，采用一个横梁数值算例来对比该算法与标准MH算法之间的采样效果差异；最后，通过洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)的一个八自由度结构试验验证了该算法的有效性．通过分析数值算例与试验实例的结果得出：自适应PSO-MH算法的损伤识别精度高于标准MH算法，且生成的马尔科夫链的统计效果优于标准MH算法，同时该算法生成的马尔科夫链的自相关函数(ACF)值呈现出截尾，表明马尔科夫链的连续样本间相关性低，计算时间更少，收敛速度更快．

为获取沿海地区高速铁路组合梁的温度分布和温度模式，结合泉州湾跨海铁路桥的实测数据建立了升温和降温情形下结构温度分量的时程模型，同时得到了钢混组合梁的正、负竖向温度模式．利用结构热流边界的等效方法，建立了钢混组合梁温度场的高效一维有限元模型，数值结果与实测数据、三维模型的计算结果最大误差分别为9.7%和4.3%，模型计算效率提高近30倍．通过对组合梁温度分布特征进行统计得到以下结论：降温情形下，混凝土板内温度场呈对角-双折线分布，钢混接触面出现温度反折点，差值为1.4 ℃，钢梁腹板温度场呈拱形分布；升温情形下，混凝土板内最不利正、负温度模式分别呈指数分布和线性分布，钢梁腹板温度场呈线性分布．