林分进界是林分生长动态变化过程中的一个重要环节，对于维持森林资源中的生物多样性和群落结构稳定至关重要。为此，在帽儿山实验林场设立的61块样地数据，从林分因子及生物多样性因子等方面进行考虑，通过肯德尔tau-b（Kendall-Tau-b）相关系数分析及考虑变量多重共线性选择最适变量，采用泊松（Poisson）模型、负二项模型（negative binomial model，NB）、零膨胀模型及障碍（Hurdle）模型构建进界模型。采用层次分割法分析变量贡献率，以找出影响进界模型的关键因素。研究结果表明，林分拥挤度（K）、林分算数平均胸径（d）、辛普森（Simpson）指数和林分平均高（mean height，MH）是影响每公顷进界株数（number of advance regeneration per hectare，Nn）的重要因子。通过赤池信息准则（akaike information criterion，AIC）、贝叶斯信息准则（bayesian information criterion，BIC）及对数似然值（logarithm likelihood，Loglike）指标对比，发现零膨胀负二项式（zero-inflated negative binomial，ZINB）模型与障碍负二项（hurdle negative binomial，HNB）模型显著优于其他模型。通过沃恩（Vuong）检验，发现负二项模型及其复合模型（ZINB、HNB）在拟合帽儿山天然林进界数量方面优于Poisson模型及其复合模型（零膨胀泊松模型（zero-inflated poisson model，ZIP）、障碍泊松模型（hurdle poisson model，HP）），且ZINB模型略优于HNB模型，故ZINB模型为拟合帽儿山天然林林分进界数量的最优模型，十折交叉检验也验证了这一结论。同时，通过层次分割法分析发现Simpson指数和林分平均高（MH）分别对最优进界模型（ZINB）的计数部分和零部分贡献度最高。所构建的帽儿山天然林进界模型具有一定的统计可靠性，可用于该地区进界生长预测，为当地天然林更新管理提供科学依据。
帽儿山阔叶混交林以其复杂的林分结构、丰富的物种多样性以及树种间错综复杂的相互作用对枝下高的生长产生影响。精确构建枝下高模型对于指导林分经营管理、提升生长预测准确性有重要参考价值。选择28块在帽儿山地区有阔叶混交林代表性的样地，并将样地内广泛分布的18个树种按照树种胸径变异系数、树种平均胸径、树种平均高径比、树种占比、软阔硬阔树种分类以及树种耐荫性等指标进行分组，通过该方法解决树种复杂性以及单一树种样本量不足而导致的模型构建的难题。采用维科夫（Wykoff）模型作为基础模型。考虑林分、竞争以及物种多样性等因子表达林分混交度、竞争等情况，建立广义枝下高模型。考虑样地、树种组间枝下高的差异，构建枝下高混合效应模型。采用“留一法”进行检验预测，分析抽样对结果的影响。结果表明帽儿山常见的树种可以分为4个树种组，除胸径、树高外，优势木平均高、种内竞争大于对象木断面积之和以及Shannon指数对枝下高有显著影响。样地和树种组混合效应的基础和广义枝下高模型具有较高的拟合精度，R 2为0.638和0.627，RMSE分别为1.880和1.909。每个样地、每个树种组随机抽取1株样本校正混合模型时，广义枝下高混合模型相较于固定效应模型，其MAE和MAPE分别降低了7.51%和13.51%，表现出更好的预测效果。分析帽儿山地区树木种类多样以及树木各生态功能对枝下高生长的影响，为预测帽儿山阔叶混交林不同树种的枝下高提供参考。
在林业研究中，胸径-树高二元联合分布多由相同边缘分布构造，而林分的胸径与树高的实际分布状况可能有所差异。为降低这种差异带来的影响，依据佳木斯市孟家岗林场的115块长白落叶松人工林数据，选择适用条件低、适应范围广的Copula函数方法拟合落叶松胸径-树高二元联合分布模型。首先选择威布尔（Weibull）、广义威布尔（G-Weibull）、逻辑斯蒂（Logistic）、轻量逻辑斯蒂（Logit-Logistic）、伽马（Gamma）、对数正态（Log-Normal）6个分布函数作为备选基础模型，根据K-S（kolmogorov smirnov test）检验与半参数估计结果筛选并构建Copula胸径-树高二元联合分布模型，再通过负对数似然（negative log-likelihood，NLL）、Sn拟合优度统计量和似然比检验（likelihood ratio test，LRT）与二元对数logistic分布函数和二元Weibull分布函数进行比较，最后使用雷诺误差指数（error index of Reynolds，EI）对模型预测能力进行评估。结果表明，基于Copula函数的二元分拟合结果与模型（E I=0.318 4）预估能力皆优于二元Weibull分布（E I=0.638 1）和二元对数Logistic分布（E I=0.949 0），说明此方法构建胸径-树高二元联合Copula分布模型能够很好地描述落叶松人工林胸径树高联合分布，以Copula方法构建树高-胸径联合分布是可行的。
森林碳储量是全球碳循环研究的重要内容，应对气候变化具有重要意义。以黑龙江省张广才岭北坡部分区域为研究对象，结合地面观测数据与Landsat TM（thematic mapper）/OLI（operational land imager）传感器数据，采用多种机器学习模型，结合引导聚集Bagging（bootstrap aggregating）集成学习算法，进行森林碳储量模拟。结果表明，1990—2022年研究区森林碳储量呈现显著增加趋势，年平均碳储量达到（80.77±0.27）Mg C/hm2，且空间分布表现出明显的异质性特征，高碳储量区域集中于平坦或半山坡地带。此外，生长季平均气温与森林碳储量呈极显著的正相关关系（P＜0.01），表明气温是影响碳储量变化的主要气候因子。研究结果可为森林碳储量的精准模拟和碳汇管理提供新思路。
准确掌握森林覆盖空间分布对于森林生态系统保护、恢复和可持续利用至关重要。但高效、精准地获取县域尺度复杂森林覆盖变化依靠低空间分辨率遥感影像结合传统计算机分类模型已经无法满足。以黑龙江省佳木斯汤原县复杂森林为研究对象，采用哨兵一号、二号（Sentinel-1、Sentinel-2）中空间分辨率卫星遥感影像，构建基于粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）优化的机器学习模型，检测县域尺度森林覆盖变化，应用K-折交叉验证对检测森林覆盖结果进行精度评价。研究结果表明，基于粒子群算法优化的支持向量机和随机森林2个机器学习模型与未经参数优化的自身模型相比，森林覆盖变化检测精度均得到提高，支持向量机模型提高6.52%，随机森林模型提高4.65%。与目前主流ESA World Cover土地覆盖产品相比，基于粒子群算法优化的随机森林模型精度最高，总体精度达到0.92。优化后的随机森林模型对森林覆盖变化检测也更加精细。通过粒子群优化算法的随机森林模型对中空间分辨率遥感影像进行分类，可以快速、准确地掌握县域尺度森林覆盖空间分布情况，为森林生态系统保护、恢复和可持续利用提供数据和技术支撑。
精准高效的森林树种识别是智慧林业实现的关键。传统的地面调查方法存在效率低、成本高等问题，而基于机器学习的树种识别方法通常依赖于大量的特征提取和先验知识。为解决这些问题，提出一种基于改进YOLOv10的无人机影像树种识别算法，通过轻量化网络设计和注意力机制增强，实现边缘设备的高效部署，为森林资源数字化管理提供技术支持。选取东北地区5种常见的树种落叶松（Larix gmelinii）、黄檗（Phellodendron amurense）、胡桃楸（Juglans mandshurica）、榆树（Ulmus pumila）和水曲柳（Fraxinus mandshurica）构建无人机影像数据集，通过采用轻量化卷积（Ghost）重构主干网络以降低计算复杂度。此外，在特征融合层引入卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），通过通道和空间双维度的特征校准增强细粒度特征提取能力。通过双向跨尺度连接（BiFPN）优化多尺度特征融合，采用对称交并比损失函数（Symmetric Intersection over Union Loss，SIoU）改进边界框回归速度。最后于Jetson Nano嵌入式平台进行模型部署验证。改进后的YOLOv10模型在验证集上达到91.5%的查准率（Precision）和77.5%的mAP@0.5，分别较基线模型提升4.5%和3.8%。部署实测平均推理速度为43.5 FPS，较基线模型提升35.5%，mAP@0.5达75.7%。结果表明，YOLOv10改进算法通过轻量化架构和优化多尺度特征提取，在保持实时性的同时提升复杂林区场景的树种识别精度。该算法为无人机林业调查提供可嵌入式部署的解决方案，特别适用于林冠层重叠度高、光照条件多变的实际作业环境。
林分直径分布是反映林分结构最重要的指标之一，有助于估算森林蓄积、材种出材量、评价林分稳定性。无人机激光雷达（UAV-LiDAR）技术通过提供高精度的三维空间信息，为大范围、连续性的林分直径分布预测提供了新的技术手段。以UAV-LiDAR特征因子和实测直径分布为数据源，利用3种参数预测方法（参数预测法、百分位参数回收法和矩估计参数回收法）构建Weibull直径分布模型，通过决定系数（R 2）、均方根误差（R MSE）、平均偏差（M AE）、误差EI（E IP和E IR）等指标对模型进行拟合和检验，确定最优的人工红松直径分布模型。基于UAV-LiDAR的Weibull参数预测精度R 2在0.57~0.71，3种参数预测方法建立的直径分布模型均能较好地预测林分直径分布，其中参数预测法表现最佳（E IR=57.384，E IP=0.319）。UAV-LiDAR技术能够有效弥补传统调查中数据获取效率低和覆盖范围小等问题，为实现可靠的林分直径分布预测提供技术支撑。
利用泰森多边形（Voronoi）图法和n=4法构建樟子松人工林林分空间结构单元，比较2种方法计算林分空间结构参数的差异，并使用Voronoi图法计算单木空间结构综合指数（Q）以进行林分优化，了解Voronoi图法在樟子松人工林森林结构参数计算与林分优化上的优势。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场22、31、43 a林龄的樟子松人工林固定样地为研究对象，采用Voronoi图法和n=4法确定林木空间结构单元，分别计算每个样地的大小比数（U）、角尺度（W）、竞争指数（C I）和开敞度（K）。对使用这2种方法计算的结果进行差异显著性检验，并基于上述参数构建单木空间结构综合指数，确定林分的间伐木，模拟不同间伐强度（10%、20%和30%）下林分空间结构优化的效果。对于樟子松人工林，Voronoi图法计算的W、C I和K与n=4法的计算结果差异极显著（P<0.01）。利用Voronoi图法计算Q，选择采伐木，按10%、20%和30%强度进行间伐。间伐后林分的平均胸径分别增加0.27、1.03、1.47 cm；U分别下降7.17%、24.80%和38.93%；W分别下降27.98%、55.65%和69.35%；C I分别下降19.62%、35.74%和47.78%；K分别提高6.37%、16.67%和28.92%；Q分别提高84.91%、248.12%和530.87%。模拟3种间伐强度下各数值的变化，结果表明，间伐使林分各参数得到改善，总体空间结构得到优化，其中以30%间伐强度的间伐效果最为明显。因此，Voronoi图法是构建森林空间单元、计算林分空间结构参数、优化林分结构的有效方法，该方法为加强森林管理实践和实现可持续林分优化提供强有力的框架。
星载全波形激光雷达数据波形特征提取的复杂性和不准确性，影响森林地上生物量（aboveground biomass， AGB）的估算精度。为此，以云南思茅区为例，结合全球生态系统动态调查（global ecosystem dynamics investigation，GEDI）激光雷达波形数据和高分七号（GF-7）立体影像数据，通过利用其多角度立体几何特征生成的数字表面模型（digital surface model，DSM），精确定位GEDI波形的起始点，优化波形特征。采用多元逐步回归法构建针叶林、阔叶林和混交林的光斑尺度生物量估计模型，并结合随机森林算法将其外推至区域尺度。研究结果表明，优化波形特征后的光斑尺度生物量估计精度显著提高，针叶林均方根误差（RMSE）为20.11 Mg/hm2，决定系数（R²）为0.89，精度（ACC）为82.87%；阔叶林RMSE为22.07 Mg/hm2，R²为0.89，ACC为81.77%；混交林RMSE为24.51 Mg/hm2，R²为0.88，ACC为80.54%。最终，基于优化后的GEDI生物量光斑点，成功生成了25 m分辨率的区域森林AGB分布图。
基于中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS）的MOD17A3GF数据集估算东北地区森林净生态系统生产力（net ecosystem productivity，NEP），旨在探究其与极端气候事件之间的时空耦合关系。通过整合气温、降水数据及RClimDex计算的极端气候指数，分析2000—2020年NEP与10个气候因子的时空变化特征，并采用地理探测器从因子探测与交互探测2个维度评估各气候因子对NEP的影响力。结果表明，1）在过去21 a中，东北地区森林的年平均NEP呈现出缓慢但持续上升的趋势。2000—2010年的年均NEP增加了30.94 g C/（m2·a），2010—2020年的增幅变缓，仅为9.16 g C/（m2·a）。空间上主要增长区域集中在大、小兴安岭；2）极端气候事件呈现出“冷事件减少、暖事件增加、湿润增强”的趋势，具体表现为冷持续指数（cold persistence index，CSDI）减少、暖持续指数（warm persistence index，WSDI）上升，年降水量显著增加，持续干旱日数（continuous dryness index，CDD）减少，部分区域干旱程度有所缓解；3）年均温、年降水量与霜冻日数为NEP空间分布的主导因子（q > 0.2），其次为持续干旱日数、持续湿润指数与暖持续指数，气温日较差与强降水日数解释力较弱。任意2种气候因子的交互作用对NEP的解释力普遍强于单因子作用，年降水量与霜冻日数、年降水量与年均温、年降水量与暖持续指数之间的交互作用在多数年份中均表现出较高的q。研究结果揭示近21 a东北森林NEP对气候（尤其是极端气候）的响应，强调气候变化背景下评估极端气候与森林碳源汇耦合效应的重要性，为东北地区森林生态系统碳收支调控与气候适应性管理提供技术支撑。
森林火灾具有危险性大、影响范围广、火场无法再现和人员难以靠近等特点，虚拟仿真技术（virtual reality，VR）在模拟森林火灾蔓延、进行林火扑救训练等方面具有重要优势。通过介绍林火扑救虚拟仿真系统的设计与实现，探讨系统设计的关键原理和技术，包括计算机模拟技术、无线红外追踪动作捕捉技术以及数字化可视化处理技术；详细介绍系统的总体设计、硬件与软件配置，并分析系统主要功能，如灭火机具的认识与操作、林火蔓延模拟、扑救指挥与决策的实现方式。通过本系统的研发和应用，能够大幅提升林火扑救人员的操作熟练度和决策质量，为林火防控和灾害管理提供有力的技术支持，进而有效降低林火灾害的损失，保护人民生命财产安全及森林资源。
以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970 s、1980 s、1990 s、2000 s、2010 s的多年冻土面积分别约为3.99×10⁵、3.41×10⁵、2.31×10⁵、1.80×10⁵、1.59×10⁵ km²。1970 s—2010 s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40×10⁵ km²，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 ℃，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究结果。
定量评价黑龙江省黑河市森林生态系统长时间序列固碳能力，分析森林火干扰对碳汇动态影响，为国家“双碳”目标提供参考数据。依据2005、2010、2015年黑河市1 649个森林样地动态监测数据，结合加拿大森林碳收支模型（carbon budget model of the canadion forest sector model，CBM-CFS3），在对模型参数本土化改进的基础上评估2005、2010、2015年黑河市森林生态系统多层次（地上、地下、枯落物、枯死木及土壤碳库）碳储量及碳汇能力，并分析火干扰影响。结果表明，2005、2010、2015年，黑河森林总生态系统碳密度从207.15 t C/hm2增至218.63 t C/hm2，碳汇量达531.54 t C。火灾发生频次逐年下降，含碳气体排放量2015年较2005年同比下降60.3%。以2005年因碳干扰情况为例，轻微火干扰在一定程度上提升森林生态系统固碳能力，而中度和严重火干扰分别使固碳速率下降23.9%和38.0%。此阶段，森林生态系统在碳固持方面具有积极作用，加强火灾监测和防控可有效提升固碳能力，保障区域生态环境的稳定与可持续发展。
在林草火灾场景中，明火形态的多样性以及环境的复杂性可能导致误检或漏检的现象发生，为此，针对森林与草原火灾提出一种基于改进的YOLOv8n火灾检测算法（YOLOv8n-CSA），CSA（channel-spatial attention）为通道-空间注意力模块，引入分组混洗卷积模块（group shuffle convolution，GSConv）替换原YOLOv8n中第3层标准卷积模块（convolution，Conv），降低模型计算量，提高特征提取能力。并且在head中引入Slim-Neck结构进一步降低模型计算量。同时设计YOLOv8n-CSA融入Backbone部分，以增强输入特征图的表达能力。该模块结合通道注意力、通道洗牌和空间注意力机制，旨在捕捉特征图中的全局依赖关系。基于林草火灾数据集，在未导入预训练模型的情况下，提出的火灾检测网络模型在测试的数据集上相比原模型YOLOv8n，其精确率（Precision）提高了3.7%、召回率（Recall）提高了1.51%、平均精度均值（mAP50）提高了3.24%、计算复杂度（GFLOPs）下降5.62%。试验结果表明，该算法验证计算量减少的同时，能够提升火灾迹象目标的检测性能。
机器人抓取方式种类繁多，在木叉生产过程中，木叉捆长度较长，侧面呈平面且高度较小，传统机器人手抓取效果并不理想。根据木叉捆的特点，采用末端直线平夹方式进行抓取更为适合。针对这一问题，提出一种采用Jansen连杆原理的直线平夹机器人手（Jansen手指），旨在实现平夹抓取时末端沿直线轨迹运动。Jansen手指通过Jansen连杆机构实现末端的直线运动，并通过平行四连杆机构确保手指末端在夹取过程中保持稳定可靠。通过理论分析与仿真试验结果表明，Jansen手指能够实现末端稳定地沿直线进行夹取，满足木叉捆生产过程中的需求。
针对无土栽培基质生产过程中基质混合不充分和采用离散元法时因模型过大、颗粒数过多而导致仿真结果不精确的问题，通过建立相似理论搅拌模型，利用赫兹-明德林（无滑移）模型（Hertz-Mindlin（no slip））建立肥料与土壤颗粒仿真模型，对影响混合器搅拌均匀性和效率的放料方式、搅拌式混合器叶片间距和搅拌器转速3个变量因素进行离散元仿真分析。结果表明，相似理论搅拌模型可用于仿真模型的缩放，达到减少计算量，提高仿真精度的效果；采用平铺的放料方式，由于上层颗粒会在重力的作用下加速颗粒间的混合，混合效果更佳；相似模型中叶片间较佳间距为20 mm；叶片转速在50 r/min时搅拌混合效果和经济性最佳；与人工搅拌相比，搅拌式混合器大大提高了混合效率和效果，且可以避免出现盲区。仿真分析结果可为搅拌式混合器的设计与优化提供理论参考。
为研究柠条茎秆在锯切过程中的力学特性，并寻求最优锯切参数组合以支持后续平茬装备的优化改进，利用自制的枝条锯切试验台，通过单因素试验研究枝条直径、切割速度、喂入速度、切割倾角和锯片齿数对枝条峰值切割力、切割功率的影响。在单因素试验基础上，采用Box-Benhnken中心组合试验方法，选取切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数为试验因素，以枝条峰值切割力、切割功率为目标值进行多因素试验，并建立回归模型。试验结果表明，峰值切割力随茎秆直径的增大而增大，随着切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数的增大先增大后减小；切割功率随茎秆直径的增大而增大，随着切割速度、喂入速度、切割倾角、锯片齿数的增大先减小后增大。对回归模型进行多目标优化分析，得出最优工作参数组合为切割速度45.7 m/s、喂入速度0.32 m/s、切割倾角8.3°、齿数104，该组合下的峰值切割力为7.02 N，切割功率为181.57 W。峰值切割力与切割功率的预测值与实际值的偏差分别为1.9%、2.2%。试验结果为寻求高效、低耗的柠条平茬装备的设计提供参考。
为减轻结构自重，实际工程中常采用较小截面尺寸的混凝土板。为确保其抗弯、抗裂性能，选取锚固良好的端钩形钢纤维（hooked sbeel fiber，HSF）、能明显降低混凝土塑性收缩并且可大幅减少裂缝数量和宽度的聚丙烯纤维（polypropylene fiber，PPF）、可改善混凝土的流动性和后期强度的粉煤灰（flg ash，FA）以及高火山灰活性的微硅灰（silica fume，SF），作为改善混凝土力学性能的材料。采用正交试验法来探讨这4种材料因素共同作用时对混凝土力学性能的影响。通过极差分析，确定各材料因素的影响显著性顺序及较优的掺量组合。在此基础上补充单因素试验，对正交试验结果进行验证及补充，试验结果相吻合并得到4种因素的最佳掺量组合。研究结果表明，HSF掺量对抗压强度、抗折强度和劈裂抗拉强度影响程度显著。单因素试验分析进一步得到端钩形钢纤维和聚丙烯纤维的最佳掺量的体积分数分别为0.36%和0.15%，相较于0%体积分数时，分别可以使混凝土抗压强度增长30.26%、劈裂抗拉强度增长12.79%；粉煤灰和微硅灰的最佳掺量质量分数分别为5%和7.5%，相较于0%质量分数时，分别可以使混凝土抗压强度增长4.17%和18.19%。对最佳掺量组进行扫描电子显微镜（scanning electron microscope，SEM）分析其力学性能和水化产物之间的关系，得到该组水化产物更致密，PPF可以更好地发挥其桥接增强作用。
针对传统高模量沥青低温抗开裂性能差的缺陷，以脱硫胶粉（Desulfurization rubber powder，DRP）为主要改性剂，基于复合改性技术制备得到脱硫胶粉-多聚磷酸（Desulfurization rubber powder-polyphosphate，DRP-PPA）和脱硫胶粉-岩沥青（Desulfurization rubber powder-rock asphalt，DRP-ROCK）复合改性高模量沥青。利用常规物理性能和流变学试验方法测试复合改性高模量沥青的黏弹力学性能，并借助红外光谱（Fourier transform infrared spectroscopy，FTIR）试验和差示扫描量热（Differential scanning calorimeter，DSC）试验探究沥青的改性机理与感温性能；在此基础上，成型高模量沥青混合料试件，借助国产高温车辙试验、低温小梁弯曲试验和四点弯曲疲劳试验测试高模量沥青混合料的路用性能，并与传统PR（PR-Module）、HM（high modulus）型高模量沥青混合料的技术性能进行对比。结果显示，2种复合改性高模量沥青高温性能优异，可以达到传统高模量沥青高温性能要求，此外，复合改性高模量沥青的低温性能和抗疲劳性能均要优于传统高模量沥青，其中又以DRP-PPA复合改性高模量性能最优。FTIR测试结果表明，上述改性剂对沥青的改性过程主要以物理改性为主，化学改性为辅，同时DSC测试结果显示多聚磷酸（polyphosphat，PPA）和岩沥青的加入明显提升改性沥青的感温性能。混合料性能测试结果表明复合改性高模量沥青混合料的低温性能和抗疲劳性能均优于PR、HM型高模量沥青混合料，其高温抗车辙性能略低于传统高模量沥青混合料，但仍满足相关技术标准要求。
为研究开孔钢板连接（perfobond leiste，PBL）的钢-混组合梁（Steel-concrete composite beams，PSCB）抗弯性能。设计制作PSCB试件并开展抗弯加载试验，对其破坏形态、挠度、应变以及承载力进行分析。基于简化塑性理论，建立考虑PBL抗剪连接件影响的钢-混组合梁抗弯承载力计算公式。结果表明，PSCB的破坏形态为弯曲破坏，在0.79 P u前，其沿梁高方向的应变规律基本符合平截面假定。通过简化塑性理论推导得到PBL连接的钢-混组合梁抗弯承载力计算公式，公式计算值与试验值对比结果基本吻合。在计算PSCB的抗弯承载力时，不可忽略PBL抗剪连接件中开孔钢板的作用。
针对线控转向系统驾驶员无法通过转向盘获取路感的问题，采用路感模拟电机给驾驶员路面反馈信息，使驾驶员获得路感并对车辆加以操控。建立线控转向系统动力学模型，采用魔术公式轮胎模型描述侧偏力，计算各个车轮的侧偏角，并计算出车轮的回正力矩。设计助力力矩、限位力矩、摩擦和阻尼力矩，得到线控转向系统路感反馈力矩，采用超螺旋滑膜（super twisting algorithm，STA）控制对反馈力矩换算的电流进行跟踪控制，设计模拟仿真试验并对试验结果进行分析。研究结果表明，魔术公式轮胎模型计算的回正力矩较为准确，所设计的路感模拟控制算法满足低速转向轻便、高速路感清晰稳定的要求。同时超螺旋滑模控制算法的鲁棒性优于比例积分微分（proportion integration differentiation，PID）控制，相较于普通滑模控制消除了抖振现象。
为分析中俄原油管道加格达奇输油泵站供电线路——泵站甲线与乙线12#、14#塔基周边多年冻土的退化特征，在不同季节通过高密度电法探明融区分布范围，并评估炉灰换填措施对多年冻土的防护效能。研究结果表明，电阻率差异可有效表征塔基周边多年冻土空间分布规律、退化过程及融区成因。塔基工程诱发积水垂向渗流热侵蚀，融化多年冻土层与风化层为水体渗流提供水力通道，导致塔间下方土层孔隙水富集与岩层低阻特性，形成贯通融区（最大融深>28 m）。相比于甲线14#（融深16 m），炉灰换填使乙线14#下部融深减少1.5 m，横向融区扩展范围缩小约60%，显著延缓了基础周边融区发育。研究结果可为多年冻土区工程扰动及病害防治策略研究提供重要基础数据。
