针对交通运输业碳排放数据序列的非线性、波动性以及多源影响因素导致预测精度低的问题，提出了一种基于混合特征工程(RF-MIC)、改进变分模态分解(IVMD)、长颖燕麦优化算法(AOO)及双向长短期记忆网络(BiLSTM)的碳排放预测模型。首先，构建基于随机森林(RF)和最大互信息系数(MIC)的混合特征选择策略，在筛选出关键影响因素的同时剔除冗余特征；其次，构建基于逃生优化算法(ESC)的变分模态分解(VMD)数据分解理论，将原始碳排放序列分解为一系列平稳模态分量，从而弱化其非线性和波动性；然后，构建基于AOO的BiLSTM参数优化理论，利用AOO对BiLSTM的超参数寻优，避免参数陷入局部最优；最后，对各模态分量构建基于AOO-BiLSTM的预测模型，将各分量预测结果集成重构得到最终预测值。采用中国交通运输业1990-2023年的碳排放数据对模型进行验证，结果表明，所提模型较最优对比模型的RMSE、MAE和MAPE分别降低了35.77%、40.48%和59.52%，能够有效地预测交通运输业碳排放量。

路面作为交通基础设施，在长期承受荷载和环境侵蚀作用下易产生裂缝等病害。传统人工巡检方法存在效率低、主观性强、安全风险大等问题，难以满足大规模路面网络的高效养护需求。提出一种轻量级高精度路面裂缝检测算法LMC-YOLO，针对细长裂缝在图像中易出现的特征丢失和检测精度不足问题，对检测网络的主干结构、注意力机制融入方式和轻量化策略进行了系统性优化。算法通过在主干网络中引入轻量化的MobileNetV4（MNV4）结构，利用其高效的通用反转瓶颈模块（UIB），实现了强大特征提取能力与低计算开销的统一；通过将改进的上下文锚点注意力机制（CAA）融入检测网络的颈部部分，在条带卷积基础上引入裂缝形状感知模块，有效增强了对细长裂缝的检测能力；通过精细化的网络设计，模型参数量减少24%，计算量降至4.6GFLOPs。结果表明LMC-YOLO在裂缝检测任务中取得了91.1%的精确率、84.6%的mAP@0.5和70.3%的mAP@0.5:0.95，F1-score达到80.40%，推理速度达到345FPS，在DIOR和DOTA-v2数据集上的交叉验证进一步证实了模型的跨领域迁移能力。该方法成功实现了高精度与高效轻量化的有机结合，为移动端和嵌入式设备上的路面裂缝实时检测提供了切实可行的解决方案。

由于光伏电池片表面缺陷尺度细微、与背景特征高度重叠，传统检测算法频繁出现漏检与误检，现有方法的缺陷识别鲁棒性亟待提升。本文旨在改进YOLOv8n模型，提出SBC-YOLOv8n（SE-BiFPN-CA-YOLOv8n）以提升在复杂工业场景中的识别准确率与稳定性，提升光伏电池片微小缺陷的检测能力。本文从三方面对模型进行优化：一是在主干网络SPPF模块前后融合CA与SE双重注意力机制，分别从空间位置感知和通道权重调整两个维度增强对细微缺陷的特征提取能力；二是采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN）替代原颈部网络结构，通过精简节点和双向加权融合机制强化多尺度特征交互，抑制背景干扰；三是针对类别不平衡问题，优化Focal Loss损失函数参数，将聚焦参数γ从2提升至3以加强对难分类样本的关注，并将类别平衡因子α从0.25调整至0.5，显著增加缺陷样本的损失权重、降低背景权重。改进后的SBC-YOLOv8n模型在测试集上达到mAP@0.5为80.2%，较原始YOLOv8n模型提升4.2%；同时，精确率、召回率和F1分数也均有显著提升，在保持模型实时性的前提下，有效提升了对微小缺陷的检出能力与整体鲁棒性。

 壁画数字化修复旨在利用信息技术，填补壁画破损区域的缺失部分，从而复原其视觉上的完整性与艺术原貌。针对现有深度学习方法在古壁画图像修复过程中仅依赖自身先验信息，缺乏外部特征信息引导，导致修复结果易出现语义不一致与细节模糊问题，提出一种参考图像引导与风格增强的古壁画图像修复方法。首先，构建壁画图像修复主干网络，设计基于自适应跨尺度卷积的壁画特征编码模块，跨尺度提取的壁画内容特征，增强模型细节修复能力。其次，设计风格特征编码模块，通过其学习并提取参考壁画图像不同尺度的风格特征。接着，设计特征对齐融合模块，将壁画图像修复网络编码器提取的壁画内容特征与参考壁画图像风格特征进行对齐并融合，作为外部风格特征引导信息。然后，构建风格感知增强模块，对融合后的风格特征进行进一步细化，同时在修复网络解码部分设计动态特征引导层，引导模型解码修复过程，提升修复结果的语义一致性，输出修复后壁画图像。最后，在敦煌壁画数集上进行修复实验，并采用PSNR与SSIM客观评价指标进行量化分析，结果表明所提方法能够有效完成破损壁画图像的修复，且主客观评价优于比较方法。

量子计算技术的快速发展对现有公钥密码体制构成了前所未有的潜在威胁，抗量子密码体制的设计与应用应运而生，基于同源的密码体制便是其重要组成部分。在同源密码体制中，为满足安全性和效率的双重标准，基于可交换超奇异同源的密钥交换（CSIDH）协议是目前为数不多可用的密钥交换协议。因此，本文针对CSIDH系列协议进行研究与加速，利用特征为(mod 8)的素域上的、自同态环同构于的Montgomery超奇异椭圆曲线，构造了新的同源密钥交换协议CSIDH-G。与此同时，证明了该协议中不存在其他同源密钥交换协议中存在的密钥碰撞形式，并提出了紧凑的用户私钥选取区间。最后，开展了协议运行效率实验，通过优化密钥选取区间，本文所提协议比原始CSIDH协议运行效率提高5.95%，验证了协议的准确性和有效性。该算法具有提升同源密钥交换协议效率、保证公钥验证过程简洁、避开现有CSIDH系列协议中私钥碰撞、增加Diffie-Hellman形式抗量子密码体制多样性等多方面优势。

足迹图像作为刑侦与生物识别中的关键个体特征，在采集过程中易受多种环境因素干扰，常伴随复杂噪声与图像质量下降。针对足迹图像中常见的复合噪声，本文提出了一种改进的双分支循环去噪网络，实现了高保真图像还原与纹理结构重建。网络整体包含两个生成器与两个判别器，生成器部分由两个协同优化的分支组成：去噪映射分支与颜色校正分支。其中，去噪映射分支设计了增强型多尺度结构块（EMSB）以强化结构建模与纹理恢复能力，融合多尺度卷积、深度可分离卷积与多注意力机制，有效增强纹理敏感区域的特征表达能力；颜色校正分支构建了自适应颜色一致性模块（CCM），通过多尺度残差卷积提取颜色特征，并在RGB空间中进行通道归一化与残差融合，以抑制生成图像中的色偏问题。此外，本文设计了多层级结构感知损失函数（MSSP-Loss），联合像素精度与结构相似性，引导网络在恢复细节的同时提升整体感知质量，并在自建足迹数据集FSD-Real上开展了实验评估。结果表明，本文方法在PSNR与SSIM指标上分别达到30.3dB和0.926，显著优于现有主流方法。同时，在主观视觉效果上亦展现出更强的去噪能力与细节保留能力，验证了其在实际足迹图像处理任务中的应用潜力。

地下混凝土结构的渗漏问题一直以来都是工程领域中的顽疾，尤其是地下水中的酸根离子会严重侵蚀修补界面，导致渗漏修补效果难以长期保持，这主要源于混凝土结构的密实度不够，从而给有害离子提供了通道，这个问题在修补后的修补界面处尤为突出，因为修补界面相对薄弱。对此，本文采用膨胀型地聚物混凝土来进行渗漏修补，同时借助界面开槽技术来约束膨胀，使得膨胀自应力对修补界面产生定向挤压效应，达到致密作用，这种作用能够有效减少修补界面的孔隙率，提高其密实度，进而增强抗渗和抗侵蚀性能。通过试验研究了不同的膨胀剂种类、掺量以及开槽对地聚物混凝土修补界面的抗渗透和抗侵蚀性能的影响规律及机制。试验结果表明，采用10 mm×10 mm开槽处理尺寸下修补界面的抗渗性能达到最佳，此时骨料的最大粒径为20 mm，因此建议实际工程中界面处理的开槽尺寸宜取修补材料最大粒径的一半；在修补材料中掺入10%HCSA或5%MgO膨胀剂时，修补界面抗氯离子渗透性能分别提升达31.3%和30%，两者的作用效果显著且相近；但在抗硫酸盐侵蚀方面，10%HCSA的效果（耐蚀系数85%）显著优于5%MgO（耐蚀系数78%）。因此，实际工程中应综合考虑成本效益和性能需求，合理选择膨胀剂类型及掺量。

为解决沿海地区河砂资源短缺及钢筋锈蚀问题，本文研究了预应力玻璃纤维增强聚合物（GFRP）筋和玻璃纤维-钢复合（GSFCB）筋与海水海砂混凝土（SWSSC）的粘结性能。通过中心拔出试验，系统分析了预应力水平、筋材直径、锚固长度、筋材类型及混凝土类型对粘结强度、粘结-滑移曲线及破坏模式的影响，并建立了粘结应力-滑移本构模型。结果表明：GFRP筋试件多发生拔出破坏，GSFCB筋试件则表现为筋断或混凝土劈裂破坏。预应力水平显著影响粘结强度，0.3倍极限强度时粘结强度降低，0.6倍时略有提高。粘结强度随锚固长度增加而降低，随筋直径增大而减小。海水海砂替代普通混凝土显著提高了粘结强度。基于试验结果建立了分段式粘结-滑移本构模型，可为预应力FRP筋SWSSC结构设计提供理论依据。

金属在气液两相交界区域的腐蚀，因界面处的高密度粒子分布及复杂的物理化学性质，相较于单相全浸泡腐蚀具有其特殊性；由于实验研究难于准确界定区域界限并进行局部监测，致使气液界面腐蚀相关研究相对匮乏。基于氯化钠溶液与氧气在界面处粒子的准确分布，结合实际腐蚀进程中的化学反应机制、酸性自催化机制、沉积物阻挡机制，为不同粒子赋予差异化的反应概率与规则，建立金属铜气液界面二维元胞自动机腐蚀模型。对比分析不同浸润角下金属铜界面区腐蚀反应动力学过程、稳定后腐蚀坑深及产物分布规律，证明金属铜界面腐蚀区域可分为由氯、氧共同控制的扩散区及由氯离子主导控制的薄液膜区；当浸润角从72°减小到18°时，金属界面区域面积增大为3.2倍，界面区溶氧量也相应成倍增多；对比薄液膜区和扩散区腐蚀差异，获得浸润角18°时扩散区的氧气腐蚀为界面腐蚀的主要控制机制，浸润角为27°和45°时薄液膜区内氯腐蚀为主要控制机制，而在大浸润角（63°、72°）时为氯氧共同控制，揭示金属铜气液界面区域内腐蚀严重的机理为液相腐蚀离子及气相溶氧的双向聚集。同时对坑内H⁺含量进行监测，证明伴随H⁺的产生及金属自催化反应，浸润角为18°的金属铜界面腐蚀面积最大、周期最长、最为严重。

本文系统研究了硼改性2.5D SiC/Si-B-C复合材料在1100℃、高水氧分压（90 kPa H₂O–10 kPa O₂）极端水氧环境中经50h、100 h、150h、200 h、250h和300 h腐蚀后的性能演变与损伤机制。通过分析材料腐蚀前后的密度、显气孔率、室温弯曲性能及微观结构，结果表明：在短中期腐蚀阶段（≤200 h），材料性能保持稳定，弯曲强度保留率超过97%，显气孔率略有下降，硼元素通过形成硼硅酸盐玻璃相实现动态自愈合，有效延缓氧化介质侵入；而在长期腐蚀（300 h）后，材料性能发生显著退化，弯曲强度保留率骤降至40%，显气孔率升至5.2%，断口纤维拔出长度显著缩短，呈现脆性断裂特征。微观分析表明，硼的持续挥发导致基体疏松化，并促使表面CVD SiC涂层由“菜花状”结构转变为熔融玻璃态并产生宏观裂纹，丧失屏障功能。本研究揭示了硼改性SiC/SiC复合材料在长时极端水氧环境下的可能的性能退化机制，为其工程化应用提供理论依据。

为便于两岸接线线形，部分大跨度板桁组合梁斜拉桥采用了横向非对称的车道布置形式。然而，偏心布载会引起主梁显著的扭转效应，传统索力优化方法难以有效考虑这一影响。为减小横向非对称性布置引起的不利效应，本文基于左右对称截面竖向弯曲与横向弯扭相互解耦的特性，提出了一种考虑横向非对称性的斜拉桥成桥索力分步优化策略，该策略依次进行平均索力优化与索力差优化。具体而言，本文首先讨论板桁组合梁与单梁模型的等效策略以便进行索力优化分析，随后利用B样条曲线替代原有的密集斜拉索索力变量，以最小应变能为优化目标，使用梯度优化算法对样条曲线控制点进行优化。优化结果表明，索力差优化能够有效平衡主梁自重引起的偏心扭矩并显著减小主梁扭转角，使桥梁符合预期的合理成桥内力状态和位形。同时，分步优化策略通过问题的解耦和降维有效降低了分析开销，并兼顾了优化精度与收敛稳定性。

在进行大跨度连续刚构桥悬臂施工线形控制时，发现现有预测方法在模型构建与学习机制两方面存在系统性缺陷：传统方法非线性拟合能力弱，机器学习模型易陷入局部最优或泛化性能不足，且普遍采用“离线训练、固定参数”的静态建模范式，难以动态适应施工过程中结构响应的时变特性与误差累积规律。为克服上述问题，本文提出一种融合小龙虾优化算法（COA）与BP神经网络的COA-BP模型，并创新性引入增量学习机制。首先，基于FEA NX建立精细化实体有限元模型，结合混凝土容重、弹性模量、预应力张拉控制应力等关键参数的变异性，采用拉丁超立方群抽样生成输入参数组合，反算各梁段理论立模标高；实测标高由现场施工完成后获取，二者差值作为模型输出目标。通过COA算法优化BP网络的初始权值与阈值，有效提升模型收敛速度与全局搜索能力。在此基础上，设计分阶段学习策略：3～5号块为静态学习阶段，利用实测与理论标高差值完成模型初始化；6号块起进入增量学习阶段，模型基于预测结果指导立模标高调整，并在每节段施工完成后将新实测数据对应的标高差值纳入训练集，实现“边施工、边学习、边优化”的动态闭环。依托实际连续刚构桥工程进行验证，结果表明：6号块纠偏后最大误差为-1.8 mm，后续梁段预测误差持续收敛，预测曲线平滑下降，显著优于传统方法的预测效果，验证了所提出COA-BP模型在提升线形预测精度与适应性方面的有效性。

本研究针对钢骨超高强混凝土（SRUHSC）柱与框架结构，开展了往复循环荷载作用下的抗震性能对比试验，重点探究轴压比对两者抗震性能的影响机制，并揭示单柱与整体框架在抗震行为上的本质差异。实验设计了三组不同轴压比下SRUHSC柱与框架的对比试验，系统分析了其破坏模式、滞回曲线、骨架曲线、刚度退化规律、能量耗散能力、延性系数等关键指标。试验结果显示，随着轴压比增大，单独SRUHSC柱主要呈现弯曲破坏特征，表现为构件端部混凝土压溃、纵向钢筋屈服；而 SRUHSC 框架则以弯剪-粘结破坏为主，伴随节点区钢筋与混凝土粘结滑移加剧、梁端塑性铰发展受限。对比分析发现，相较于单独柱，框架结构在整体抗震性能呈现更明显的优势。此外，轴压比的增加对两类结构的受力性能产生显著影响：不仅加速了裂缝的扩展速率和分布范围，导致初始刚度提升但后期刚度退化加快，还显著降低了结构的延性和能量耗散系数，对极限承载力也有不利影响。本研究明确了轴压比在SRUHSC柱与框架抗震性能中的差异化，证实了单独柱进入框架整体结构中抗震性能下降，为SRUHSC结构的抗震设计优化及性能提升提供了重要的试验数据与理论依据。

为评估隔震楼梯在自复位框架结构中的应用效果，选取受控摇摆式钢筋混凝土框架（CR-RCF）为研究对象，建立了四层自复位框架结构的有限元模型，并配置不同构造形式的楼梯，对比分析四种模型在多遇地震和罕遇地震作用下的动力响应。研究表明，在多遇地震下，相较于固定楼梯模型，滑动楼梯和橡胶隔震支座楼梯的最大层间位移角约为其两倍、基底剪力分别降低37%和43%。在罕遇地震作用下，两类隔震楼梯的基底剪力降幅达45%和34%，表明其能有效减小结构地震动力响应。此外，罕遇地震下，隔震支座楼梯的最大层间位移角分别为固定楼梯的2倍和3倍以上，但最大滑动位移低于设计限值，验证了其在极端地震条件下的安全性与可靠性。本研究在自复位框架结构中楼梯选型方面进行了初步探索，证实了橡胶支座楼梯和滑动支座楼梯能够较好地适配自复位框架结构，有效保护主体结构免受严重损伤，从而提高建筑物的整体抗震性能和安全性。因此，建议在自复位框架结构设计中，优先考虑采用橡胶支座楼梯或滑动支座楼梯，以提升结构的抗震安全水平。