地质灾害、洪水和冲刷侵蚀作用等极易导致桥梁下部结构的刚度、承载能力和服役性能劣化，现有常规检测方法由于成本高、耗时长、操作复杂等问题而难以广泛应用。团队依托国家级科研项目，基于车辆与桥梁的动力相互作用机理，研发基于车激动力响应和人工智能方法的桥梁下部结构状态智能诊断技术。利用时频域特征指标体系实现基础冲刷和桥墩破损等病害快速诊断，联合模型修正和机器学习理论实现下部结构损伤的量化诊断。该技术可融入桥梁常规动载试验中高效便捷实施，无需昂贵水下检测设备和额外人员投入，可显著降低检测时间和经济成本，适于桥梁下部结构异常状态的快速识别和风险预警，可为桥梁集群运维管养的降本增效和安全保障提供重要的技术支撑，具有广阔应用前景和重要实用价值。
该技术可广泛应用于公路和城市桥梁集群的下部结构性能劣化筛查、异常状态诊断和失效风险预警等领域，可大幅降低桥梁水下等隐蔽性病害的诊断成本，为桥梁下部结构的养护、加固和冲刷防护等提供决策依据，显著提升公路城市桥梁运营安全水平。截止目前，该技术已在甘肃、黑龙江等多地公路和城市桥梁检测项目中获得成功验证和应用。
面议（具体合作方式与投资规模可联系洽谈）
较传统检测方法，桥梁检测时间减少约80%，人员设备投入降低约70%，大幅降本增效。
超高强镁合金及其制备成形技术
技术茂
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