结构健康监测基础模型：Transformer 掩码自编码器守护桥梁与高架桥
Foundation Models for Structural Health Monitoring
首次把 Transformer「掩码自编码器」基础模型用于桥梁振动监测：无标签数据自监督预训练 + 任务微调，异常检测只用 15 个窗口就达 99.9%，还能知识蒸馏成小模型部署到 Jetson Nano 边缘节点。
arXiv:2404.02944 · 2024年4月3日（v1） · Luca Benfenati, Daniele Jahier Pagliari,
基于性能的地震工程通用框架：结构可靠性与韧性的集成评估
A generalized framework for performance-based earthquake engineering: integrated assessment of structural reliability and resilience
把「损伤累积」与「灾后恢复」直接写进结构状态的连续时间马尔可夫链，用一张生成矩阵同时算可靠性与韧性——并证明经典 PEER-PBEE 框架只是它的一个特例。
arXiv:2606.12448 · 2026年5月30日（v1） · C. NArdin, S. Marelli, B. Sudret, M. Bro
织物声子晶体：面向被动振动控制的周期性编织结构
Fabric Phononic Crystals for Passive Vibration Control
用「软棉线 + 硬铜线」双编织出周期性织物，布料本身就变成能挡住特定频率振动的声子晶体——不装传感器、不耗电，振动控制全靠织法。
arXiv:2607.01092 · 2026年7月1日（v1） · Michael Y Wang, Hridyesh Tewani, Mariann
面向无人机桥梁实时检测的鲁棒轻量化裂缝分类
Robust Lightweight Crack Classification for Real-Time UAV Bridge Inspection
用「轻骨架 + 注意力 + 定向增强 + Focal Loss」四件套，把裂缝识别模型压到 11.21M 参数、825 FPS——无人机端侧也能实时跑。
arXiv:2604.27617 · 2026年4月30日（v1） · Wei Li, Haisheng Li, Weijie Li, Jiandong
TabPFN 扩展在可解释岩土工程建模中的应用
TabPFN Extensions for Interpretable Geotechnical Modelling
岩土勘察数据又少又杂：本文不训练任何模型，直接用表格基础模型 TabPFN 做土类分类和五参数迭代填补，并配套 SHAP、后验分布与可靠度传播——给「数据稀缺的岩土问题」提供一套可复制的评估工作流。
arXiv:2603.21033 · 2026年3月22日（v1） · Taiga Saito, Yu Otake, Daijiro Mizutani,
多阶段桥梁检测系统：融合基础模型与位置匿名化
Multi-stage Bridge Inspection System: Integrating Foundation Models with Location Anonymization
用 SAM3 自动检测钢筋锈蚀与混凝土损伤、DBSCAN 补全漏检区域、高斯模糊给施工告示牌「打码」——损伤检测得准，同时不泄露桥梁所在地区的信息。
arXiv:2601.17254 · 2026年1月24日（v1） · Takato Yasuno（按素材原文转录，机构未在素材中标注）
岩土工程中 PINN 与算子学习的关键评估
A Critical Assessment of PINNs and Operator Learning for Geotechnical Engineering
用太沙基固结、阻尼振荡器、一维波动方程、弹性地基梁四个经典基准题，把 MLP / PINN / DeepONet / GNS 与有限差分、粒子参考解逐项对比，结论冷静：神经网络适合「域内插值与模式识别」，反演问题应优先用可微的物理求解器。
arXiv:2512.24365 · 2025年12月30日（v1） · Krishna Kumar（按素材原文转录，机构未在素材中标注）
BridgeEQA：面向真实桥梁检测的虚拟具身智能体
BridgeEQA: Virtual Embodied Agents for Real Bridge Inspections
把桥梁检测员的「边看照片、边推理、边回答」搬进 AI 评测：2,200 个开放问答对、200 座真实桥梁、9,586 张图，提出图像引用相关性指标，并用「场景图导航」（EMVR）把大模型的评分准确率大幅拉高。
arXiv:2511.12676 · 2025年11月16日（v1） · Subin Varghese, Joshua Gao, Asad Ur Rahm
主动迁移学习用于结构健康监测
Active Transfer Learning for Structural Health Monitoring
迁移+主动学习组合拳,让少标签桥梁也能学出可靠的损伤分类。
arXiv:2510.27525 · 2025年10月31日（v1） · J. Poole, N. Dervilis, K. Worden, P. Gar
大规模自供能振动控制：理论与实验
Large-Scale Self-Powered Vibration Control: Theory and Experiment
自供能振动控制样机：采集扰动能量驱动大功率作动。
arXiv:2509.11346 · 2025年9月14日（v1） · Connor Ligeikis, Heath Hofmann, Jeff Scr
利用压电剪切作动器实现夹层梁振动控制
Harnessing Piezoelectric Shear Actuators for Vibration Control in Sandwich Beams
压电剪切作动器内置于夹层梁，大幅抑制悬臂端振动。
arXiv:2506.21713 · 2025年6月26日（v1） · Mark Baken, Vivek Gupta, Bas Jansen, S.
3D 打印机龙门架的被动振动控制
Passive Vibration Control of a 3-D Printer Gantry
给 FFF 3D 打印机的挤出机滑架加一个「最优调谐的被动弹簧-质量-阻尼器」，用不接电、不占空间的纯机械方式压住高速打印时的振动。
arXiv:2505.19311 · 2025年5月25日（v1） · Maharshi A. Sharma, Albert E. Patterson（
面向岩土工程设计与施工的概率数字孪生
Probabilistic digital twins for geotechnical design and construction
给岩土工程做「会算概率」的数字孪生：把土体不确定性全部装进模型，随着工地实测数据进来，用贝叶斯方法不断更新，让设计决策越做越准。
arXiv:2412.09432 · 2024年12月12日（v1） · Dafydd Cotoarbă, Daniel Straub, Ian FC S
RoadFusion：面向路面缺陷检测的潜扩散模型
RoadFusion: Latent Diffusion Model for Pavement Defect Detection
标注数据不够、场景千变万化，就用「潜扩散模型凭空生成逼真病害图」来补数据，再让两个特征适配器分别处理正常/异常输入——在 6 个路面基准数据集上刷新多项纪录。
arXiv:2507.15346 · 2025年7月21日（v1） · Muhammad Aqeel, Kidus Dagnaw Bellete, Fr
改进的 ResNet50 模型：直接从路面图像预测路面状况指数（PCI）
An Improved ResNet50 Model for Predicting Pavement Condition Index (PCI) Directly from Pavement Images
给经典 ResNet50 加一个「注意力模块」CBAM，让它自己学会盯着图像里最重要的区域，直接从照片估出 0~100 的路面状况指数（PCI）——误差（MAPE 58.16%）比两个基线模型低一大截。
arXiv:2504.18490 · 2025年4月25日（v1） · Andrews Danyo, Anthony Dontoh, Armstrong
基于深度学习的混凝土结构多时相裂缝分割
Multi-temporal crack segmentation in concrete structures using deep learning approaches
别只看「一张照片」：把同一裂缝「随时间拍下的一串照片」一起喂给模型——多时相 Swin UNETR 用一半参数，就把裂缝分割的 IoU 从 76.69% 拉到 82.72%。
arXiv:2411.04620 · 2024年11月7日（v1） · Said Harb, Pedro Achanccaray, Mehdi Mabo
基于降维随机模拟器的地震响应不确定性量化
Uncertainty quantification for seismic response using dimensionality reduction-based stochastic simulator
用「物理降维 + 条件分布采样」造一个随机模拟器，把高维地震动不确定性快速传播为结构响应不确定性，不用跑海量非线性时程分析。
arXiv:2409.17159 · 2024年9月10日（v1） · Jungho Kim, Ziqi Wang（机构未在素材中标注）
复杂网络的振动控制
Vibrational Control of Complex Networks
不测量状态、不给节点加控制，而是用高频振动「抖动网络的边」——一种全新的开环网络镇定思路。
arXiv:2408.08263 · 2024年8月15日（v1） · Yuzhen Qin, Fabio Pasqualetti, Danielle
VLTI 单元望远镜库德光路振动控制升级（GRAVITY+）
VLTI Unit Telescope coudé train vibration control upgrade for GRAVITY+
给 VLTI 望远镜库德光路所有镜面装加速度计，用前馈 + 窄带滤波实时补偿镜面振动引起的光程抖动。
arXiv:2407.17191 · 2024年7月24日（v1） · Romain Laugier, Julien Woillez, Denis De
渲染 3D 纹理网格的感知裂缝检测（PCD）
Perceptual Crack Detection for Rendered 3D Textured Meshes
模仿人类视觉系统（HVS），用「对比度 + 拉普拉斯」两个测量模块，在渲染 3D 纹理网格的截图中逐像素定位「裂缝」伪影，并把它变成权重图来提升现有质量评价（QA）模型的预测精度。
arXiv:2405.06143 · 2024年5月9日（v1） · Armin Shafiee Sarvestani, Wei Zhou, Zhou
岩土稳定性分析启发的凸优化问题：LL / LA / SSR 方法的统一数学框架
Convex optimization problems inspired by geotechnical stability analysis
把岩土工程里求安全系数的三种经典方法——极限荷载（LL）、极限分析（LA）、强度折减（SSR）——统一抽象成同一个「凸优化 + 参数研究」数学框架，并发明了求安全系数的高级延拓技巧，让不懂弹塑性力学的数学家和工程师也能读懂、能用。
arXiv:2312.12170 · 2023年12月19日（v1） · Stanislav Sysala, Michal Béreš, Simona B
多保真深度算子网络（DeepONet）融合仿真与监测数据：隧道施工实时沉降预测
A multi-fidelity deep operator network (DeepONet) for fusing simulation and monitoring data: Application to real-time settlement prediction during tunnel construction
用两个子网络——「低频子网」学有限元仿真的物理规律、「高频子网」学仿真与实测之间的偏差——把仿真与监测两类数据无缝融合，在 TBM 隧道掘进中仅凭少量含噪监测点数据就能实时、准确、鲁棒地重建全场地面沉降。
arXiv:2310.00057 · 2023年9月29日（v1） · Chen Xu, Ba Trung Cao, Yong Yuan, Günthe
面向未知动态隧道环境的视觉自主无人机巡检框架
A vision-based autonomous UAV inspection framework for unknown tunnel construction sites with dynamic obstacles
无人机不靠先验地图、只靠机载 RGB-D 相机「边飞边建图」，用「高层定任务 → 中层找路径 → 底层躲障碍」三层规划，钻进在建隧道给掌子面做 3D 检测与欠挖测量。
arXiv:2301.08422 · 2023年1月20日（v1） · Zhefan Xu, Baihan Chen, Xiaoyang Zhan, Y