2026-02-11

ROM-PINN: A physics-informed neural network with reduced-order modelling for nonlinear structural response prediction论文已发表在期刊Structures上。

本研究针对非线性结构时程有限元分析计算代价高、纯数据驱动神经网络缺乏物理一致性的问题，提出降阶模型物理约束神经网络（ROM-PINN）。方法将非线性降阶动力平衡方程作为物理约束嵌入网络训练，并以“虚拟力”表征学习非线性效应；同时结合降阶投影与面向传感器的部署策略，使模型能够在有限观测条件下，对高维结构系统实现高效且物理一致的响应预测。以海上跨海桥梁为算例，ROM-PINN可实现多传感器响应的准确预测，并较纯数据驱动基线取得显著提升：均方误差（MSE）降低10.0%，物理一致性指标（PR）提升83.7%；在10%测量噪声下，MSE进一步降低23.3%。结果表明该框架适用于大尺度非线性结构的快速分析与在线监测等工程场景。

注：Structures属于Q1区工程技术领域期刊，2025年影响因子为4.3。论文第一作者为硕士生孙竹妤，郭宇韬老师为通讯作者。研究成果得到国家重点研发计划项目和深圳市科技计划项目的资助。

2026-01-22

Multiscale investigation of ternary precursor proportioning in engineered geopolymer composites: Effects of silica fume replacement ratio and GGBS content论文已发表在期刊Construction and Building Materials上。

本研究系统探讨了通过调整硅灰替代率（5%~15%）与矿渣含量（20%~80%）来设计工程地质聚合物复合材料（EGC）的力学性能、微观结构及可持续性。结果表明，通过适宜的前驱体配比可实现较广的强度覆盖范围，抗压强度达48~117 MPa，满足不同结构应用需求。数字图像相关技术（DIC）与原位裂缝分析揭示了材料具有稳定的多缝开裂行为，其极限拉应变始终超过8%，裂缝宽度有效控制在120 μm内，实现了高延性。微观分析表明，较高矿渣含量促进了C-(N)-A-S-H凝胶生成与聚合反应，从而实现基体致密化与力学性能提升。适量硅灰替代亦发挥孔隙填充作用，进一步提高基体密实度。生命周期分析表明，该材料在保持加工可行性的同时，隐含碳排放较传统水泥基材料降低约50%。该研究证实了前驱体优化设计的EGC能够同时满足结构性能要求与可持续发展目标，展现出在低碳工程实践中的巨大应用潜力。

注：Construction and Building Materials为工程技术领域Top期刊，2025年影响因子为8.0。论文第一作者为博士生万飞宏，郭宇韬老师为通讯作者。研究成果得到深圳市科技计划项目和国家自然科学基金的资助。

2026-01-10

论文Low-carbon remediation of contaminated marine mud sediment for efficient in-situ recycling and application已发表在期刊ENGINEERING Environment上。

本研究针对污染海洋底泥处置难、制约废物管理的问题，提出以铝硅酸盐原料进行低碳固化处理，实现其原位资源化利用为工程回填材料。通过掺入25%普通硅酸盐水泥、粉煤灰、矿渣及5%河砂等配比，固化体无侧限抗压强度最高达8.69 MPa，并能高效稳定重金属，使产物符合中、美两国环保安全标准。XRD分析显示，材料以SiO₂为主相，并形成碳酸钙、铁锰氧化物及复杂硅酸盐等次生相，共同赋予其良好的结构力学性能。该技术不仅为污染海洋淤泥的大规模回收利用提供了可行路径，还有助于提升资源效率、保护环境，支撑减碳与碳中和目标的实现。

注：ENGINEERING Environment，原名Frontiers of Environmental Science & Engineering，属于Q1区环境科学与生态学领域期刊，2025年影响因子为6.4。Dassekpo博士为通讯作者。研究成果得到广东省基础与应用基础研究基金的支持。

2026-01-15

Rule-based information extraction for mechanical-electrical-plumbing-specific semantic web 在谷歌学术上他引次数达到100次。

针对建筑机电（MEP）领域专业性强、标注数据稀缺，导致传统深度学习信息抽取方法难以有效应用的问题，本文提出了一种基于规则的MEP信息抽取方法。该方法通过“滚雪球”策略构建大规模语料库，利用后缀匹配与依存路径匹配算法分别实现高效的实体识别与关系抽取。同时，引入“元链接”和“路径过滤”机制以挖掘复杂模式外的信息。实验结果表明，所构建的MEP语义网络在实体与关系抽取准确率方面均取得较好效果，且在抽取精度上显著优于多种经典深度学习模型。

注：Automation in Construction，是土木工程信息技术领域最有影响力的期刊，属于Q1区SCI期刊，2025年影响因子为11.5。论文第一作者为清华大学土木工程系硕士生吴浪韬，本人为通讯作者。

2025-12-31

祝贺李彦月顺利通过清华大学工程管理硕士专业学位论文答辩！

李彦月的论文题目为《基于 PDCA-CCPM 的既有公共建筑改造项目进度管理研究》，该研究针对既有公共建筑改造项目进度管理难题，创新融合关键链技术（CCPM）与PDCA循环，构建了PDCA-CCPM进度管理机制。通过多种方法识别关键影响因素，设计了“项目层－组织层”双层架构。经实证验证，该机制有效解决了进度问题，实现了工期提前及质量安全同步提升。该研究不仅提供了新的理论融合范式，为改造项目提供了系统化解决方案，还旨在通过项目积累驱动组织管理成熟度提升，兼具理论创新价值与实践指导意义。