为应对新形势下防护工程抢修抢建的严峻挑战，提出了可应用于防护工程的装配式拱结构。通过现场抗爆试验和数值模拟研究了钢筋混凝土拱结构的抗爆性能；分别构建了装配式钢筋混凝土拱和整体浇筑拱的有限元模型，对比分析了两种结构类型在爆炸冲击荷载作用下的损伤、变形、能量吸收与耗散等特征。研究结果表明，在比例爆距大于1 m·kg-1/3的情况下，装配式拱与整体浇筑拱的抗爆性能相近；当比例爆距进一步减小时，二者的损伤机制会存在差异，装配式拱损伤多集中在距爆源最近的拱上，而整体浇筑拱的损伤分布相对均匀。装配式拱这一独特的损伤机制以及更替方式，较整体浇筑拱在工程抢修抢建方面更具优势。

钢筋混凝土板的破坏模式受结构配置和冲击条件等因素影响而呈现动态转化特性，受冲击后内部损伤及破坏演化过程难以直接测量。在低速冲击试验基础上，利用LS-DYNA软件开展了多工况冲击破坏数值模拟，研究了钢筋混凝土板在冲击作用下的冲击力、位移、破坏特征等的动力响应，分析了多种破坏模式转化及关键因素的影响规律。结果表明，四边简支钢筋混凝土板在低速冲击荷载作用下存在冲击局部、冲击整体、局部-整体耦合和冲切局部4种破坏模式；当冲击速度增大时，破坏模式由冲击局部损伤依次演变为冲击整体、局部-整体耦合和冲切局部破坏；当底部纵筋配筋率和板厚度增大时，整体抗弯能力较抗冲切能力显著增强；提高混凝土强度更有利于提高抗冲切能力，从而使板的破坏模式发生转化。研究结果可为分析钢筋混凝土板的结构安全提供参考。

深部岩体沿结构面发生滑移失稳的过程与能量转换密切相关。为研究结构面剪切过程中峰前弹性应变能的演化规律，分别选取起伏角为15°、30°、45°的红砂岩规则锯齿结构面，开展了不同法向应力条件下的直接剪切和逐级加卸载剪切试验，发现了红砂岩结构面在峰前阶段不同剪应力水平下的弹性应变能和储能效率的变化规律。试验结果表明，随着法向应力增大，峰前输入能、弹性应变能及耗散应变能均不断增大；不同起伏角与法向应力条件下红砂岩结构面的弹性应变能、耗散能与剪应力的平方均具有良好的线性关系；不同起伏角与法向应力条件下红砂岩结构面的弹性应变能满足线性储能规律，可据此估算峰值剪应力处的弹性应变能。研究结果可为从能量角度揭示岩石结构面的破坏行为提供数据支撑。

城市人防工程是战时保护城市居民生命和财产安全、保存战争潜力的重要手段。为对城市人防工程的防护效能进行科学评估，围绕城市人防工程体系效能的构成因素，从基础防护、平战转换、体系连通、空间布局和体系配套5个维度构建了评估指标体系，并采用模糊综合评估法对其进行评价。通过对3个典型城市人防工程进行防护效能评估，验证了所提指标体系和评价方法的可操作性，可为城市人防工程的规划建设提供参考。

为解决恶意干扰环境中无人机群可靠通信路径选择及传输速率最大化问题，在干扰机信道状态信息未知条件下，构建了基于动态多臂赌博机（dynamic multi-armed bandit，DMAB）的抗干扰通信路径选择问题模型。采用动态更新的“摇臂”表示可用路径集，动态剔除性能较差的路径，提出Dyn-UCB和Dyn-ε-greedy两种智能抗干扰路径选择算法，有效平衡“探索”与“利用”两难问题，以获取最优传输路径。仿真结果表明，Dyn-UCB算法收敛速度更快，Dyn-ε-greedy算法收敛后性能更优。所提两种算法计算复杂度低，性能优于最小跳数和最短传输距离等路径选择算法，在强干扰场景下仍能保持良好性能。

针对无人机群在复杂动态环境中任务分配与路径规划效率低、协同性差等问题，提出了一种基于情绪调节的多目标粒子群优化（emotion-multi-objective particle swarm optimization，EMMOPSO）算法。在经典多目标粒子群优化框架下，构建情绪状态量化模型，并通过动态情绪传播方程描述个体间情绪交互，支持群体主控无人机的动态选举与协同调控。引入情绪收益博弈机制，结合任务优先级与情绪状态效用函数，有效缓解任务重叠与资源竞争。设计情绪目标耦合评价函数，综合考虑路径长度、安全性与曲率变化，利用情绪因子调节粒子群惯性权重，平衡全局搜索与局部优化。仿真结果表明，在10~15架无人机群场景下，相较于多目标粒子群、人工蜂群、蜣螂和蚁群等算法，所提算法在任务完成时间、路径长度和收敛速度上分别平均提升约32%、11%和70%。该方法通过情绪建模增强群体智能系统自适应性，为无人机协同决策提供了新的优化范式。

针对传统方法难以有效协调无人机编队间的任务规划和频谱资源分配导致任务收益低下及频谱资源浪费的问题，构建了一个由无人机编队规模、任务执行顺序和带宽分配构成的混合整数非线性规划问题系统模型，提出了一种结合遗传算法与梯度投影法的多起点多无人机编队联合优化算法。利用遗传算法生成离散变量的候选解，通过梯度投影法对连续变量进行高效优化。所提算法能有效应对多起点多无人机编队规划场景，从多个初始点同时搜索解空间，避免算法陷入局部最优解，提升了解的多样性和鲁棒性。仿真结果表明，所提算法在任务分配合理性、无人机资源利用率和任务收益等方面显著优于传统算法，并且在复杂场景下展现了更高的任务收益和收敛性。

区块链技术对保证工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)的数据安全性、可信度和透明度至关重要，推动了物联网(Internet of Things,IoT)设备之间的信任和安全交互，加速了工业自动化和智能化的发展。针对区块链在IIoT中的部署优化面临网络拓扑动态复杂和无线节点能量受限等问题，提出了一种利用图卷积神经网络（graph convolutional neural network,GCN)的无线节点传输功率计算框架。通过拟合大量实验数据得到传输功率和时延之间的关系函数，引入能耗、分叉率、时延、算力等因素构建关于节点传输功率的系统效用最优化问题。经过训练后，GCN基于节点哈希算力、网络拓扑图、区块链出块间隔和区块大小等信息，可快速确定无线区块链节点最优传输功率，以提高IIoT区块链的系统能效和部署时效。实验结果表明，在复杂无线IoT环境下，所提方法能高效得到理想的无线区块链节点传输功率值，与最优值之间的平均相对偏差小于1.81%。

针对交通荷载诱发路基土单元体发生主应力轴连续旋转的情况，借助GCTS空心圆柱扭剪仪对碱渣固化轻质土开展了一系列竖向和扭转耦合剪切试验，揭示了其在不同大主应力方向角、中主应力系数、振动频率以及密度影响下的动强度演化及刚度衰减规律。结果表明，动强度随大主应力方向角α的增大显著减小，在α=90°时减幅达21.5%~26.7%，中主应力系数在0~0.75变化时，动强度先增大后减小，同等破坏振次下，动强度随振动频率和密度的增大而增大；碱渣固化轻质土切线刚度发展分为硬化、衰减和稳定3个阶段，存在一个临界屈服应变，数值介于0.25%~0.5%，且不因初始应力状态和循环荷载振动频率而改变；切线刚度受各因素影响程度不同，构建了能反映其与广义剪应变间非线性关系的刚度衰减模型。研究结果可为道路工程长期服役性能的提高提供数据支撑。