ISSN 1673-0291 CN 11-5258/U
振动无处不在，振动控制技术伴随着各个领域科技的发展也在不断发展.在土木、交通与环境等领域，随着轨道交通的快速发展，环境振动带来的危害日趋严重，为满足人们对居住环境舒适度的要求，特别是为满足精密仪器工作或高精尖产品生产对微振环境的需求，各种振动控制措施也在不断开发.土木工程中常用的振动控制策略主要有三种：减弱振源激励、阻断振动传播路径和直接保护受振体.本文针对路径控制中常用的排桩波屏障和空沟（填充沟）波屏障，以及波屏障所埋置的土体，完成了四项工作.首先，做了两个分类：一是依据不同设计理论，将波屏障进一步区分为传统波屏障和周期波屏障；二是根据由简单到复杂的简化方法，将土体简化为单相土体、饱和土体和非饱和土体三种简化模型.其次，对单相土体、饱和土体和非饱和土体中传统波屏障的研究进展分别作了简要回顾.再次，结合笔者近20年关于周期波屏障的研究经验，分别就周期波屏障在单相土体、饱和土体和非饱和土体中的研究进展做了较全面和系统的综述.最后，给出总结和展望.本文聚焦于土木工程中波屏障研究进展，特别是周期波屏障研究进展，可为从事环境振动控制研究者提供参考.
在孔隙比与应力半对数坐标中，重塑土等向压缩线通常从正常固结线（Normal Compression Line， NCL）下方逐渐趋近于NCL，而结构性土的等向压缩线先越至NCL右侧再从上方逐渐趋近于NCL，这使得结构性土在压缩前期表现出较大模量，而在压缩中后期因结构垮塌而表现出较小模量与较大变形.针对结构性土一维压缩过程中所表现出的上述特性，在统一硬化（Unified Hardening）模型的理论框架下，赋予移动正常固结线（Moving Normal Compression Line， MNCL）指数型演化规律，并在此基础上提出结构性土初始压缩线（Virgin Compression Line，VCL）.结构性土的初始压缩线类比于重塑土的正常固结线，反映未经历任何应力历史的结构性土在经历初次压缩过程的压缩曲线.以结构性土VCL为参考，构造恰当的体积变形演化方程，建立结构性土一维本构描述.结果表明，所建立的结构性土一维本构描述连续光滑，并且结构性土压缩线始终位于初始压缩线下方.根据模型描述与试验数据对比结果，所建立结构性土一维本构描述可较合理反映结构性土在等向压缩及侧限压缩过程中的初期大模量，中期小模量以及压缩线最终趋近于重塑土正常固结线，为结构性土地基相关工程模拟计算提供了参考.
针对地表土层在复杂边界条件下的非饱和渗流问题，采用无量纲线性化方法和方程齐次化构造原理等数学技术，构建复杂入渗条件下积水前、后两个不同入渗阶段非饱和渗流的线性化理论模型，求解得到相应的非饱和渗流过程中渗透系数、基质吸力水头和体积含水率等的解析表达式，同时给出地表积水时间的计算方法，数值验证解析计算方法的可靠性.结果表明：周期地表边界下特征点的体积含水率和基质吸力水头均随地表边界呈现出相同的周期变化特征，与地表条件相比，临近地表处的特征点具有一定的相位延滞现象；体积含水率和基质吸力水头周期演变曲线的波峰和波谷均随时间而增大.渗流速率演变曲线的周期与地表边界的周期相同，但振幅显著减小，表明土层对渗流速率的周期变化存在“削峰”作用，且该作用随着深度的增加而变强.持续入渗情况下，地表积水前土层的上半部分为入渗状态，而其下部在地下水位作用下则呈现为蒸发状态，地表积水后整个土层均表现为持续入渗且土层最终会趋于饱和.持续入渗下土层中的体积含水率和基质吸力水头的演变特征是地表边界和地下水共同作用的体现.研究工作对于非饱和渗流水文过程分析和地质灾害防治等具有一定的理论意义和应用价值.
针对道路结构动力响应分析中，车辆荷载与自然环境温度荷载长期耦合作用机理尚不清晰的问题，提出了一种综合考虑移动车辆荷载与昼夜温度变化耦合效应的分析模型.利用热弹性理论描述路面、基层与路基，并引入热耦合饱和多孔弹性介质理论模拟软土地基，从而构建了一个车辆荷载-温度荷载-层状道路的全耦合分析模型.基于此模型，结合Laplace-Hankel积分变换方法，得到系统在变换域内的解，并通过数值逆变换获得物理时域内的解.结果表明：在昼夜温度变化作用下，温度波动随深度增加而急剧衰减，其每日波动主要集中于道路顶面以下0.3 m的浅层范围内；该浅层温度变化会直接引发面层结构的热变形，并进一步向深层传递，诱发路基与地基的动力响应，软土地基内的超孔隙水压力响应在深度约2 m处达到峰值.在温度与车辆荷载的耦合作用下，道路顶面的最大竖向位移以及软土地基内的孔隙水压力变化量，分别可达仅考虑车辆荷载单独作用时的61%与240%.研究结果可以为准确评估道路结构在复杂环境与交通荷载耦合作用下的动力响应与长期性能提供了理论方法与定量参考.
针对现有装配式桥墩侧向变形能力相关研究多集中于单一连接形式、难以适用于构造组成与传力机理差异显著的混合连接桥墩的问题，提出一种混合连接预制装配式桥墩侧向变形能力计算方法.以京雄快线中采用无黏结预应力筋、灌浆套筒及浅承插连接的预制装配式桥墩为研究对象，基于足尺拟静力试验，采用ABAQUS软件建立考虑混凝土损伤、纵筋黏结滑移及无黏结预应力特性的精细化数值模型，结合参数敏感性分析，揭示不同设计参数对装配式桥墩塑性铰长度的影响规律.基于非线性回归分析，提出适用于此类桥墩的等效塑性铰长度计算公式.在此基础上，结合等效塑性铰理论，进一步提出同时考虑墩身弯曲变形与节段承插部分转动变形的墩顶水平位移计算方法.结果表明：塑性铰长度随上部结构恒载、剪跨比、纵筋配筋率、屈服强度、初始预应力、承插深度的增加而增大，随混凝土强度和套筒长度的增加而减小；所提方法计算得到的等效塑性铰长度和桥墩荷载-位移曲线与试验结果吻合良好，极限位移误差仅为3.96%.研究结果可为混合连接预制装配式桥墩变形能力评估与抗震设计提供参考.
针对温度作用下大跨桥梁伸缩变形引起梁端有砟道床力学性能劣化及线路平顺性降低问题，基于离散元法与多体动力学耦合理论，建立桥梁-道床-轨枕耦合模型，揭示主梁伸缩变形与枕群位移作用下，梁端道砟颗粒的运动特性、密实度演化规律及力链传递机制等细观力学行为.结果表明：主梁伸缩工况下，梁端及道床底部道砟运动速度最大，枕间道砟速度最小且呈现显著的上拱趋势；道砟颗粒横向位移均在约2 mm，枕底处道砟颗粒纵向位移显著大于枕端，且随埋深增加呈递增趋势，最大峰值达7.36 mm；梁端枕底区域道床密实度随主梁伸长而减小，随收缩而增大，枕盒区域密实度呈波动变化；主梁伸长时道砟接触力增加，收缩时接触力先下降后上升，道床内部力链由底部以约45°角向表层传递，平均接触力峰值为18.90 N；在枕群位移作用下，枕侧道砟发生纵向流动，枕底道砟产生旋转错动，枕底和枕盒区的密实度发生波动变化，道床密实度可降低1.89%，接触力由枕底与枕侧以约45°角向下传递至道床底部；轨枕接触力主要集中在枕侧和枕底，单根轨枕纵向阻力约10 kN，低于单轨枕测得的纵向阻力.研究成果阐明了桥梁伸缩变形对梁端有砟道床细观力学行为的影响机制，可为揭示梁端线路平顺性演变规律及保障铁路运营安全提供理论支撑.
针对在役公铁两用跨海斜拉桥多源数据互证难的问题，提出一种双参照闭环评估方法.该方法以校核后的有限元模型（Finite Element Model，FEM）作为理论基准，以结构健康监测（Structural Health Monitoring，SHM）历史记录与定期检测结果为时间基准，在统一相对差异率指标下，构建涵盖整体刚度、动力特性和关键构件受力的闭环证据链.首先，通过车辆动静载试验，获取主梁位移、应变及影响线，并与理论结果比对；其次，利用运营模态分析（Operational Modal Analysis，OMA），得到前八阶模态参数，与理论值和历史数据比对；再次，采集代表性斜拉索振动加速度信号，基于修正弦振动理论计算斜拉索索力，并与历史记录及FEM计算分布进行校核；最后，通过环境基线校正、去趋势和带通滤波等预处理，削弱非结构因素干扰，形成可复核、可追溯的多源闭环评估流程.研究结果表明：主跨跨中静载位移与FEM计算值的相对偏差小于6.5%，动载影响线与理论预测基本一致，桥梁整体的刚度以及荷载传递特性保持稳定；前八阶模态频率与理论、历史基准总体一致，多数阶次相对差异率不超过3%，未发现整体动力刚度有明显退化；代表性斜拉索索力相对偏差均在6.5%以内，关键构件受力状态总体稳定.该方法实现了车辆荷载试验、运营模态识别与索力检测结果的多维互证，可为在役公铁两用跨海斜拉桥的定期结构检测及运维决策提供参考.
针对西成铁路群科隧道2号横洞与正洞交叉口段施工工序繁多、受力复杂且围岩变形不易控制等问题，开展挑顶技术方案及力学研究.首先，提出一套“横洞爬坡+加强环支护+临时-永久支撑+对称开挖支护”的挑顶开挖支护方案.然后，采用Midas有限元软件建立数值模型精细化分析挑顶施工过程中支护结构及围岩的动态力学响应特性与三维空间效应.最后，结合现场实时监测数据，重点分析了隧道交叉口段支护结构及围岩受力变化特征、拱顶沉降及洞周横向收敛变形规律.结果表明：施工过程中初支结构应力整体保持在0.15 MPa~0.76 MPa范围内，钢拱架结构受力最大为343 kN；该支护结构有效降低了围岩应力作用下隧道初支的受力及沉降变形，交叉口施工导致加强环附近围岩应力重分布，此处易产生应力集中现象；剖面1~3拱顶最大沉降量为1.12 mm，拱腰最大横向位移量为1.06 mm，拱顶沉降及拱腰横向位移量相对较小，整体处于稳定可控范围；交叉口左侧上台阶开挖支护过程中，左、右拱腰及右拱肩出现受压转为受拉状态，施工中应对这些部位予以关注，及时支护，防止出现局部掉块现象，确保整个施工过程处于安全稳定状态.研究成果可以为类似复杂条件下隧道横洞与正洞交叉口的挑顶施工、支护结构设计及围岩稳定性控制提供重要参考.
针对地铁运营过程中列车运行产生的活塞风会显著影响射流风机内流场分布，导致风机出风效率波动、运行稳定性下降的问题，提出耦合列车直线运动与风机叶片旋转运动的一体化数值模型并结合现场实验的研究方法，分析获得活塞风作用下射流风机内流场流动机理及性能参数的动态变化规律，明确了活塞风形态、列车车速等因素对风机工作性能的影响机制.研究结果表明：射流风机内流场各特性分布变化规律与3种不同的活塞风形态密切相关，速度场与风量场的叠加效果显著，二者存在明显的瞬时对应变化特征；随着列车车速的加快，活塞风对风机出入口静压差以及出风量的抑制效果逐渐增强，静压差降低幅值与车速呈正线性关系，出风量抑制幅值与车速的平方呈正线性关系；在阻塞比为0.3的马蹄形断面隧道内，速度75 km/h可作为临界车速，该车速下既能保证射流风机平稳运行，又能将风机出风效率的降低幅度控制在最小范围.研究结果可以为地铁隧道射流风机的工作效率改善、运行参数优化及性能评估提供参考.
针对传统空气制动系统架构下，长大编组重载列车存在纵向冲动过大、编组不灵活等控制问题，提出一种基于虚拟编组技术与鲁棒约束的管状模型预测控制（Tube Model Predictive Control，Tube-MPC）方法.该方法采用小编组运行模式，根据运营需求将长大编组重载列车解编为多个独立列车单元，以提升列车运营效率与灵活性，并降低单列车内部的纵向冲动.首先，综合考虑电制动力、空气制动力、车钩力及运行阻力等因素，构建重载虚拟编组列车（Heavy-Haul Virtually Coupled Train Set，HHVCTS）多质点动力学模型，并进行模型离散化处理；其次，基于该动力学模型构建多目标代价函数，兼顾速度跟踪精度、车钩力抑制效果、能效与系统稳定性，并将速度限制、车钩力安全限值及执行器物理特性等约束条件纳入整体优化框架；再次，采用Tube-MPC方法，为HHVCTS中各列车单元的机车设计协同控制策略，通过创建终端控制器与终端约束集，推导控制器稳定的充分条件，证明所提控制算法的可行性与稳定性；最后，在平缓坡道和长大下坡两种典型运行场景下开展仿真验证.研究结果表明：所提协同控制策略可保持各单元列车间距的平稳性；系统平均最大速度误差与间距误差分别收敛至0.44 m/s与0.66 m，可实现对目标速度曲线的高精度跟踪；在加减速及长大下坡工况下，最大车钩力峰值约为330.4 kN，仅为安全约束限值的22%.量化结果验证了该方法在满足严格追踪误差约束的同时，可有效保证系统的鲁棒稳定性，能够为重载虚拟编组技术的工程化应用提供理论支撑与算法储备.
针对如何充分挖掘S700K转辙机功率曲线的时频域特征和解决小样本不平衡条件下的故障诊断问题，提出一种结合短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）和二维卷积神经网络（2D Convolutional Neural Network，2DCNN）-改进极端随机森林（Extreme Random Forests，ERF）的转辙机故障诊断方法.首先，将收集到的一维转辙机功率曲线采用STFT分别转化为16×16、28×28及32×32大小的二维时频图，实现时域与频域信息的联合表达；其次，构建改进型2DCNN网络结构，对时频图进行多尺度深层特征提取；再次，将以上3种大小时频图分别输入至2DCNN模型中进行对比，并确定出最佳时频图大小，经过多层卷积层、池化层、全连接层提取特征指标；最后，为提升分类精度与模型的全局泛化性能，通过贝叶斯优化算法（Bayesian Optimization，BO）优化ERF中的超参数最佳树木量和最佳分裂数.实验结果表明：所提方法故障诊断准确率达98.44%，较STFT-2DCNN、STFT-2DCNN-SVM模型分别提升4.69%、3.13%；较SE-ResNet、EfficientNet-BO模型分别提升6.25%、5.47%，在小样本不平衡条件下具有更高准确率、更快诊断速度与更优综合性能.
针对传统单一数据源转辙机故障诊断方法受限于单一形态数据故障特征表征不充分的问题，在应对复杂的故障类型时，存在诊断精度不高，无法精准、细致地定位故障等局限性，难以满足实际应用需求.为提升ZYJ7电液转辙机诊断性能，首先，本文基于现场实测的油压、电流、功率数据，提出了一种基于特征级多源数据融合的深度学习故障诊断方法，对转辙机油压、电流、功率多模态数据进行归一化、降噪和时空特征提取.然后，利用双线性插值统一各模态特征矩阵尺寸，引入注意力机制实现特征矩阵的动态加权融合.最后，将融合特征输入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）构成的神经网络中进行分类，并与单一数据源、简单表决、简单拼接和固定权重故障诊断模型对比验证.实验结果表明：本文提出的特征级多源数据融合模型相较于单一数据源、简单表决、简单拼接和固定权重模型准确率分别提升7.19%、4.38%、3.13%、1.88%，验证了本文提出的故障诊断方法的有效性，为转辙机故障诊断提供借鉴.
针对动车组运行状态图像检测中转向架精密部件缺陷识别需求，提出一种结合模板匹配与改进YOLOv5的转向架螺栓松动与丢失的识别算法.该算法首先进行转向架提取，通过双线性插值缩小图像尺寸以显著减少计算量，并采用归一化相关系数模板匹配在缩小图像上保持高精度的目标定位；然后进行缺陷识别，使用改进YOLOv5模型.针对缺陷识别任务，模型改进主要包括三方面：一是针对模型参数量大、计算开销高的问题，引入跨尺度特征融合模块（CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module，CCFM）替代路径聚合网络（Path Aggregation Network，PANet）精简参数量和模型大小；二是针对数据集中微小目标的检测需求，增设小目标检测层强化微小缺陷捕捉能力；三是为解决特征感知范围不足的问题，在浅层网络嵌入大型选择性卷积核（Large Selective Kernel，LSK）扩展特征感知范围，提高检测精度.最后，对算法的转向架提取效率与缺陷识别性能进行实验验证.实验结果表明：在转向架提取阶段，缩小图像后的模板匹配平均处理时间由929.58 ms/张降至74.87 ms/张，缩短约92%；在缺陷识别阶段，相较于基准模型在IoU阈值0.5和0.5~0.95下的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）为89.1%和43.1%，改进模型在参数量减少约23%的情况下分别提升至91.5%和46.2%，提高了2.4%和3.1%.该方法有效提升了动车组精密部件的检测效率和准确性，为动车组的安全运维提供了技术参考.
针对铁路夜间场景中弱光图像普遍存在的亮度分布不均、高频细节缺失及跨域特征失配等问题，提出一种基于多层级分解-融合机制的铁路弱光图像增强方法.首先，构建多级残差分解模块与多尺度特征融合机制的协同架构，实现全局光照校正、局部对比度提升与高频细节还原；其次，引入亮度感知注意力机制，构建聚焦亮度调控与细节增强的铁路弱光图像增强框架，通过可学习权重对增强区域进行自适应调节，有效抑制过曝并增强暗区细节；再次，建立融合机制实现跨层特征的动态融合，优化全局结构与局部纹理的协同表达；最后，将提出的模型与多种基线模型进行比较，并通过消融实验验证各个模块的有效性.实验结果表明：本方法可显著提高铁路图像增强效果，在LOLv1数据集上表现出更强的细节复原与曝光控制能力，峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）提升了0.63~9.13 dB，结构相似性指数（Structural Similarity Index Measure，SSIM）提升了0.013~0.325；消融实验验证了所提模块对模型性能的提升作用.此外，通过构建铁路图像弱光数据集RLL，与多种弱光图像增强方法开展对比及可视化分析，进一步验证了本文方法在增强效果上的优越性.
在雾霾天气条件下，交通监控图像常因对比度低、边缘模糊和远景信息退化而严重影响道路目标检测与交通事件识别的准确性.现有图像去雾方法多基于物理模型或端到端网络结构，在结构细节保持、边缘连续性增强以及复杂交通场景的适应性方面存在不足.针对上述问题，提出一种融合渐进最优滤波与引导滤波特性的改进型视觉转换器（Vision Transformer， ViT）交通图像去雾方法.首先，在输入端构建一种AO-Guided融合滤波算法，对图像进行增强处理，通过渐进最优极值滤波与引导滤波的协同作用机制增强图像边缘与结构敏感性；其次，在编码阶段嵌入AO-Guided特征增强模块，以提升网络对中远景雾化区域细节的建模能力；再次，设计联合损失函数与中间监督机制，引导网络实现全局结构保持与局部细节还原的协同优化；最后，在RESIDE真实有雾交通图像数据集上开展去雾实验.研究结果表明：与基于ViT架构的典型去雾方法DehazeFormer相比，改进ViT网络的交通图像去雾方法在图像可见边集合数目比、平均梯度比和黑色像素占比三项结构敏感性指标上分别提升13.1%、提升40.5%、降低25%，可明显提升雾霾下交通图像的去雾效果.
红外成像技术不受光照条件限制、抗干扰性强，可在夜间及复杂恶劣环境下稳定工作，是车载智能系统实现全天候环境感知的重要技术手段.然而，红外图像普遍存在边缘模糊、细节特征匮乏的问题，难以精准检测行人等小尺度目标，无法满足车载场景实时检测需求.针对红外图像特征弱化与定位模糊的问题，提出一种全局上下文空间目标检测网络（Global Context Space-You Only Look Once，GCS-YOLO）.首先，设计全局自适应特征提取模块（Global Feature Extraction Module，GFEM）对于骨干网络进行改进，通过引入全局通道增强（Global Channel Attention，GCA）机制并采用具有逐步选择核的残差结构，使得模型能够自适应地调制感受野来提取不同尺度下的特征信息；其次，设计坐标关注特征金字塔网络（Multi-Spatial Attention Feature Pyramid Network，MSA-FPN），通过坐标关注模块增强含有位置信息的深度特征图，并引入浅层信息的横向跳跃连接，提高对弱小目标的检测精度；最后，引入最小点距离交并比（Minimum Point Distance Intersection over Union，MPDIoU）损失函数，通过最小化预测框与真实框左上角和右下角的欧氏距离，提升边界框回归精度.实验结果表明：相较于YOLOv5，GCS-YOLO在开源红外数据集上的mAP@0.5达到81.1%，mAP@0.5：0.95达到49.5%，分别提高10.4%和7.4%，处理速度达到26.4FPS，能够满足车载实时检测的需求.与现有算法相比，GCS-YOLO在红外目标检测精度上具有明显优势，可以为智能驾驶系统的全天候运行提供有效的技术支撑.
电力线通信（Power Line Communication，PLC）与微功率无线通信相结合的双模通信技术，能够有效应对智能配电网中因电力线路干扰导致的通信中断问题，因此受到了广泛关注.针对智能电网中双模通信技术大规模应用中微功率无线通信模块部署成本高昂的问题，提出一种在有限成本约束下的双模通信节点部署优化方法.首先，构建面向智能配电网的双树网络拓扑结构，并设计双模节点优化部署方案.然后，建立以最小化信号强度衰减率与部署成本的加权和为目标函数的优化问题.最后，为求解该多约束混合整数规划优化问题，将问题分解成待部署双模设备数量固定和最佳成本不固定两种情况分别进行求解：针对双模设备数量固定的场景，采用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）算法优化智能电网无线通信模块的部署位置；针对最佳成本不固定的场景，采用动态规划（Dynamic Programming，DP）算法优化双模模块的数量和具体的部署位置.研究结果表明：当部署双模节点数量一定时，随着普通节点、中继节点与集中器的距离增大，系统性能降低，但基于DDPG算法的部署方案仍然优于将所有的双模模块优先部署在PLC通信性能较差的节点处、将所有的双模模块优先安装在无线通信性能更优的节点处以及随机部署的方案；相较于随机部署和中继节点优先方案，动态规划方案的目标函数值分别降低了6.8%和3.8%，证明了所提方案能够在部署成本与系统性能之间实现有效平衡.
光纤双向时间传递（Two-Way Optic-fiber Time Transfer，TWOTT）技术是目前不确定度水平最优的时间传递方法之一，其重复性可达百皮秒量级.链路校准作为关键影响因素，会直接影响时间传递结果的准确性.针对当前光纤双向时间传递链路校准研究较少、缺乏标准化方法及校准结果验证困难等问题，提出了一种基于共钟差（Common Clock Difference，CCD）的TWOTT链路校准及验证方法.首先，构建由两台光纤双向时间传递装置组成的时间传递链路，在共钟条件下开展TWOTT链路校准实验，并利用CCD方法获得链路校准结果；然后，对链路校准结果进行不确定度评定，得到链路校准结果的合成标准不确定度；最后，提出利用多种时间传递链路实验结果进行交叉验证的检验方法，在实验室条件下利用不同时间传递链路同时对两个时标进行比对实验，对TWOTT链路校准结果进行验证.实验结果表明：由两台光纤双向时间传递装置构成的时间传递链路校准结果为0.189 ns，合成标准不确定度为81 ps；在实验室中采用3种不同的时间传递链路同时比对两个时标时，所得钟差差值均处于比对不确定度范围内，验证了TWOTT链路校准方法的有效性与准确性，为光纤时间传递链路校准及验证提供了技术参考.
