裂缝是路面最主要的病害之一，及时、有效地检测和评估裂缝对路面养护至关重要。为实现路面裂缝图像快速、准确的语义分割，提出一种基于DeepLabv3+模型的路面裂缝检测方法。为减小模型参数量、提高推理速度，采用MobileNetv3作为模型的主干特征提取网络，且在空洞空间金字塔池化模块中使用Ghost卷积代替普通卷积，使模型更加轻量化。为避免替换主干网络降低模型精度：首先，在空洞空间金字塔池化模块中使用条形池化模块代替全局平均池化，有效捕获裂缝结构的上下文信息，避免无关区域噪声的干扰；其次，引入轻量级通道注意力机制efficient channel attention（ECA）模块，增强特征的表达能力，并设计浅层特征融合结构丰富图像的细节信息，优化模型对裂缝的识别效果；最后，构造混合损失函数解决裂缝数据集类别不平衡而导致检测精度较低的问题，利用迁移学习的训练方式提高模型的泛化能力。实验结果表明：所提路面裂缝检测模型参数仅为14.53 MB，比原模型参数量减少93.04%，平均帧率达到47.18，满足实时检测的要求；在精度方面，该模型裂缝检测结果的交并比和F1值分别为57.21%和72.76%，优于经典的DeepLabv3+、PSPNet、U-Net模型和先进的FPBHN、ACNet等模型。所提方法可大幅减小模型参数量，在保证路面裂缝检测精度的同时满足实时性，为基于语义分割的路面裂缝在线检测奠定基础。

为了分析影响光纤机械可靠性和寿命的主要因素，通过模拟试验条件对比分析了引起光纤断裂的原因；将试验光纤断裂表面形貌与在实际工作状态下出现的光纤断裂源形貌特征进行对比，定性分析了引起光纤断裂形成的主要原因。分析认为是在外加应力的作用下，工作环境中水分或水汽的存在加速了光纤表面裂纹的生长、扩展，最终导致光纤断裂。

为改善熔化极气体保护堆焊工作效率低、人工成本高等问题, 采用等离子堆焊技术, 以H13钢粉末作为焊材对热作模具钢母材(5CrNiMo)进行堆焊试验。研究焊接电流对焊接熔深、熔宽、微观结构以及堆焊层裂纹倾向性的影响, 探讨了焊接裂纹形成机理。结果表明, 焊接熔深与熔宽都随着焊接电流的增加逐渐增大。堆焊层的显微组织由马氏体和残余奥氏体组成。随着焊接电流的增加, 堆焊层中部马氏体枝晶逐渐粗化。多层焊接时, 层间界面上方奥氏体含量明显多于下方。焊接电流变化时, H13堆焊层的裂纹敏感性较大, 堆焊层的裂纹按形成机理主要分为应力诱发裂纹和缺陷诱发裂纹。当焊接电流为150 A时, 可以获得裂纹缺陷数量较少的堆焊试样。通过等离子堆焊的方法, 实现了热作模具的快速堆焊, 为后续等离子堆焊填充热作模具提供指导。

水泥混凝土由于脆性大、早期易收缩变形等特点，导致服役过程中易发生开裂，并诱发混凝土结构渗水漏水等问题。混凝土开裂渗漏的及时与有效修复一直是工程界关注的重点。高吸水树脂(SAP)水凝胶是近几年发展的一种新型自封堵材料，具有快速吸水，且体积显著膨胀的特性，在潮湿环境中混凝土的裂纹愈合封堵方面具有较大应用潜力。本文分析了水凝胶的裂纹自封堵机理，综述了水凝胶用于混凝土裂纹自封堵的设计方法，归纳了水凝胶对混凝土抗渗、力学及耐久性恢复的影响规律，总结了裂纹愈合封堵测试评价方法。最后，对当前水凝胶作为裂纹自封堵材料面临的主要挑战及未来方向进行了展望。

为了探究不同高度条形缺陷的梁构件动态裂纹扩展规律, 在三点弯曲梁中设计高度分别为22 mm、28.5 mm、35 mm的条形缺陷, 通过数字激光动态焦散线实验系统和落锤冲击试验系统进行研究。结果表明: 不同高度条形缺陷的三点弯曲梁在落锤冲击实验中, 裂纹扩展速度和应力强度因子受缺陷高度影响分两个阶段。第一阶段随着缺陷高度的增加, 裂纹最大扩展速度分别为247.49 m/s、292.49 m/s与284.99 m/s, 呈现先上升后趋于稳定的态势, 起裂应力强度因子随着缺陷高度的增加而变大, 分别为1.480 MPa/m3/2、1.665 MPa/m3/2、1.812 MPa/m3/2; 第二阶段随着缺陷高度的增加,裂纹起裂扩展速度逐步减小分别为634.42 m/s、524.97 m/s、377.67 m/s, KⅠ型起裂应力强度因子逐步减小分别为3.281 MPa/m3/2、3.192 MPa/m3/2、2.876 MPa/m3/2, KⅡ型起裂应力强度因子逐步增大分别为1.254 MPa/m3/2、1.319 MPa/m3/2、1.398 MPa/m3/2, KⅠ-KⅡ复合型应力强度因子经偏转化为KⅠ型应力强度因子。研究结果可为不同形状和不同位置的缺陷构件的动态响应问题提供理论参考。

声表面波器件内连的主流工艺是硅铝丝超声键合，而跟部微损伤是该工艺最大的质量隐患。该文从超声键合原理和工艺技术出发，对造成跟部微损伤的影响因素进行了分析，并给出了相应的解决方案。该方案使声表面波器件的键合点跟部微损伤得到有效控制。

针对采用10号钢为基材的K1-5型外壳的芯片裂纹问题, 对其共晶应力进行了仿真, 并尝试对工艺过程进行仿真优化。结果表明, 无论采用何种缓慢或快速的散热方式, 都不能从根本上改变10号钢与Si芯片因热膨胀系数的巨大差异而导致的热应力。通过比较三种不同的管壳材料可知, 以可伐材料为基体的K1-5管壳的共晶热应力最低, 为316 MPa, 而以10号钢为基体的热应力最高, 为19 800 MPa, 远远超出了硅芯片的极限断裂强度544 MPa。根据应力的基本理论, 可伐与Si芯片的热膨胀系数的差异最小, 无氧铜次之, 而10号钢为最大, 这也是以10号钢为基体的K1-5管壳在共晶时芯片开裂的根本原因。将管壳基材更换为可伐材料, 仿真分析和实际试验结果均证明该管壳能够有效解决芯片开裂的问题。

涡流脉冲热像（ Eddy current pulsed thermography，ECPT）技术是一种新型的无损检测方法，广泛应用于金属材料结构的检测，但该技术常依赖人工经验提取特征进行裂纹检测与识别，自动化和智能性化程度不足。结合涡流脉冲热像技术以及循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的特性，提出一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory Network，Bi-LSTM）金属疲劳裂纹涡流脉冲热像分类识别方法。实验通过涡流加热装置对被测金属试件进行感应加热，使用红外热像采集装置对金属平板试件进行实时的数据采集，获得图像序列并制作数据集。运用设计的 Bi-LSTM模型增强特征向量中的时序信息，对不同尺寸裂纹的热图像进行训练并测试。实验分析表明， Bi-LSTM网络可有效应用于金属疲劳裂纹检测与识别，针对现有裂纹检测准确率可达到 100%，优于传统神经网络和其他深度学习的模型，具有更高的识别精度。