本新技术成果来自省部级科技计划，获得省部（学会）三等以上科技奖励，并获得国家发明专利授权。该成果成功解决了大断面浅埋隧道下穿高速公路的施工技术难题，研究成果处于国内领先水平。该成果已在国内下穿高速公路隧道施工当中推广应用。

土木建筑科学技术领域,提出了张弦（弦支）结构体系；建立了弦支穹顶结构成套分析设计理论；研发出滚动式和插板式拉索节点专利构造技术；形成了张弦结构体系智能化和可视化施工分析软件、健康监测系统、整体提升等成套施工技术。为张弦结构的推广应用和健康发展提供了重要的科学依据和关键的技术支撑，在国内外81项重大工程中得到应用，经济和社会效益显著。

"本发明公开了一种盾构法多孔隧道近接施工附加荷载的辅助支撑方法，在先掘进隧道的管片内壁构造可自行走的辅助支撑结构：即沿隧道的纵向间隔设置环形工字钢，再用纵向工字钢与所述环形工字钢联结成整体，环向千斤顶通过设置在其上的胶轮支撑在纵向工字钢上，各环形工字钢之间设置有纵向千斤顶，在倒数第二个环形工字钢上设置卷扬机，倒数第一个环形工字钢设置有相应的挂置卷扬机钢索的挂钩。本发明方法在有效减缓盾构法多孔隧道近接施工引起的纵向效应的同时可以多盾构同时掘进，不影响先行盾构隧道的正常出渣，不需要在先行隧道施工完毕后再施工后行隧道。 "

本发明公开了一种可快速调平的预制拼装桥墩结构及其施工方法，所述桥墩结构包括带有“［”型凹槽的预制混凝土墩柱、套在预制混凝土墩柱节段下部的双壁钢底座、套在预制混凝土墩柱节段上部的双壁钢套筒、用于连接预制混凝土墩柱上、下相邻节段的连接钢筋及钢筋连接器、安装在“［”型凹槽内部的千斤顶、焊接在“［”型凹槽外部的钢护罩。利用节段间预留的“［”型凹槽放置快速调平用的千斤顶，调平准确后用钢筋连接器锁定连接钢筋，撤出千斤顶，在“［”型凹槽内灌注超延迟性无收缩砂浆保护连接的连接钢筋。使用本发明可实现预制混凝土墩柱节段的可靠、精准拼接，同时还可以快速调平、定位，达到加快施工速度，节省施工工期的目的。

成果的背景及主要用途： 高效大跨度结构体系不仅关系到资源节约、施工便捷和效果美观,更是一个国家建筑技术水平的重要标志。传统的梁板式结构用钢量大效能低、单层网壳稳定性差支座水平推力大、单一网格结构难以实现轻盈美观,研发新型大跨体系成为建筑结构技术发展的迫切需要。课题组在较早开展张拉整体体系研究的基础上,从 1998 年开始对张弦结构大跨度建筑结构体系进行系统研究,形成了张弦结构分析设计理论和施工成套技术,解决了张弦结构基础理论匮乏、分析方法欠缺和在工程应用中受到结构选型、节点构造、施工方法和监测技术等多方面问题制约的技术难题,为张弦结构的推广应用和健康发展提供了重要的科学依据和关键技术支撑。 技术原理与工艺流程简介： 1、系统研究基于张拉整体思想的张弦结构体系，提出了发明专利-弦支筒壳和弦支混凝土楼盖等新型张弦结构形式，建立了平面、空间等张弦结构分类体系，研发自制设备空气加热索膨胀系数测定仪和水域加热索膨胀系数测定仪，测定了张弦结构核心构件-拉索的膨胀系数，为张弦结构分析设计理论的建立奠定了基础。 2、确定了平面和平面组合型张弦结构的最优构成规律，揭示了平面和平面组合型张弦结构静动力特性和抗风性能，研发出专利技术—自平衡加载反力架并试验验证了所提出的插板式拉索节点的安全性和便捷性，解决了平面及平面组合型张弦结构分析计算和拉索连接节点方面的技术难题。 3、提出两种弦支穹顶分类方法和预应力二阶段分析方法，创建连续折线索单元分析技术，建立了弦支穹顶从找形、预应力设定到结构性能分析的设计方法，基于模型和实物试验及理论分析揭示了弦支穹顶结构静动力性能和稳定特性，研发了空间张弦结构的节点专利技术—预应力钢结构滚动式张拉索节点，形成弦支穹顶分析设计理论体系，解决了弦支穹顶应用中分析设计和节点构造的技术难题。 4、研发出张弦结构施工工艺仿真系统，提出了预应力施加方法和摩擦损失补偿方法，开发了张弦结构健康监测系统，解决了张弦结构施工过程中的全过程控制、监测、安全和预应力损失等方面的技术难题。提出了“地面整体拼装、一次张拉外斜索成形”的施工方法，突破了大跨度索穹顶结构张拉成形的技术瓶颈。 技术水平及专利与获奖情况： 该项科研成果发表学术论文 72 篇（其中 SCI 检索 9 篇、EI 检索 27 篇），获发明专利 7 项，实用新型专利 8 项，获国家科学技术进步二等奖 1 项，天津和北京市科技进步一等奖3项，省部级科技进步二等奖4项，达到了国际领先水平。 应用前景分析及效益预测： 本项目关键创新成果代表了现代大跨度结构技术的水平,引领了世界空间结构技术的发展,提升了中国大跨度技术在世界工程领域的地位，增强了国际竞争力，可应用于体育场馆、会展中心、交通枢纽站房等国家重要基础设施工程中。项目发表论文 72 篇(9 篇 SCI、27 篇 EI),获发明专利 7 项,成果编入 10 本著作和 6 本规程,推动了土木工程学科发展, 培养了一批高素质的结构工程科技人才，对现代大跨结构的技术进步以及推动中国空间结构从大国向强国迈进都具有重要的意义。 应用领域： 该项目科研成果已应用于包括奥运会场馆在内的近百项大跨度结构工程中，可广泛应用于大型体育场馆、会展文化中心、重大交通枢纽、大型厂房等基础设施工程中，可推广应用程度高，取得了巨大的经济效益，工程节支总额超过二亿元，对我国大跨结构技术的发展具有显著推动作用。 

由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面，因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量，同时在修复层面提高叶片使用寿命，开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置，并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统，可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复，研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统，可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准，为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据，有效提升修复精度与效率，并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景，市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台

人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具，它集科研教学、实验实训和项目实践于一体，提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心，支持本地化编程开发，使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外，平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架，便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源，包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型，为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用，也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台，学生能够在实践中深化理论知识，提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体，并配备了一系列场景化实体组件，包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。