2025

本研究针对结构隐蔽损伤难以精准识别的难题,创新性构建了\"数据-物理联合驱

动\"的压电智慧感知与诊断技术体系。开发了2-2型水泥基压电传感器、压电智能垫

片、腐蚀探针等新型传感器,可嵌入混凝土、钢结构、管道等复杂结构,实现多参数

实时监测。推导了考虑温度影响的机电耦合阻抗理论和腐蚀效应下的结构振动理论

模型,深化压电传感物理机理。融合物理信息神经网络(PINN)、域自适应迁移学习

等方法,首创性地将数据-物理联合驱动方法应用于压电领域,构建物理引导的深度学

习框架,系统提升损伤识别精度。技术已在钢结构、混凝土、管道、边坡等工程中成

功应用,为结构健康监测提供了创新解决方案。数据-物理联合驱动的结构隐蔽损伤压电

智慧感知与诊断关键技术及运用

团队成员：魏靖沂 陈乙轩 赵浩锦 朱振宇 何平静

指导教师：吴建超

参赛单位：中国地震局地震研究所

2025

本项目聚焦青藏高寒区复杂环境下沥青路面施工智能化难题，创新构建

“BIM-GIS-IoT”一体化智慧施工全周期管理平台。项目融合无人机倾斜摄影与点

云重建，实现施工场地三维数字化建模；构建覆盖拌和、运输、摊铺、碾压全过程

的参数采集系统，结合大数据处理与机器学习技术，优化温度与压实度智能反馈控

制；创新性引入GA-PID控制与高斯过程回归模型，提升施工适应性与精准度。平

台集成劳务、设备、材料与质量管控子系统，实现施工数据可视、管理流程智能、

反馈调控实时，适应高原多变环境与高精度施工需求，推动高寒地区道路工程向智

慧化、精细化转型。

团队成员：徐旭亮 张博文 张琪 汤贺翔 武亚涛

指导教师：司伟 史欣

参赛单位：长安大学

青藏高寒区沥青路面智慧施工全周期管理平台

2025

周期屏障在某些频率范围不存在振动模式，将其置于振动传播路径可有效抑制

该频率范围内振动的传播，其中无振动模式的频率范围称为频率衰减域。周期屏障

可设计性强，可通过结构设计获得所需的频率衰减域，实现隔振的目标。为有效抑

制振动，本项目提出了一种基于物理驱动机器学习的隔振周期屏障智能设计平台，

无需数据样本即可实现结构设计。平台设计能力得到测试，发现平台不仅能以秒级

的速度根据目标隔振频率范围设计出高精度、多样化的结果，还可设计出兼顾优异

隔振性能与良好经济效益的结构，为振动控制和智能建造提供有价值的参考。

团队成员：孙博勋 赵瑾 李江 萧嘉树

指导教师：于桂兰

参赛单位：北京交通大学

基于物理驱动机器学习的隔振周期屏障

智能设计平台

橡胶

混凝土

橡胶

土

2025

团队针对土木工程设计中“数据异构、计算复杂、编制低效、审查困难”等痛

点，研发出国内首个基于大语言模型的群智自主式工程设计智能体（Engineering

Design Agent）。EDA以deepseek为引擎开展群智自主式工程设计，形成大-小

模型协同驱动的人机互动自治式工程设计智能系统，它包含规范理解、工程分析、

结构计算、文件生成、图纸绘制、图文校审等工程智能体，在一定程度上实现工程

设计过程的自动化与智能化，打造新一代工程设计新范式，完成设计能力的代际跃

迁。

团队成员：任珂 郭鑫飞 杨鑫 龙一弛 肖业伟

指导教师：黄轶淼 薛桂香

参赛单位：河北工业大学

模法师-基于Deepseek的土木工程设计智能助手

2025

本团队研发的智能铆接设备以电磁力作为基本驱动力，通过放电线圈与电枢之

间产生的电磁斥力完成建筑、桥梁的铆钉安装，相比传统的铆接设备，具备以下核

心优势：1.智能参数识别与计算。可自动根据接头的材料尺寸等参数计算并设定安

装电压，并在每次工作中将相关数据存入数据库。2.智能温度补偿。可自动测量线

圈温度，并根据升温情况调整安装电压，避免因线圈过热导致安装力降低。3.高速

安装，一次成形。可在短时间内向铆钉钉头施加极大冲击力使其一次性成形，避免

压铆安装速率低导致安装质量差、风铆多次冲击破坏表面质量的问题。4.半自动安

装。可自动规划安装路径，自动充放电，人工干预极少。

团队成员：杜蒙 贺原卓 杜振飞 龚兴隆

指导教师：霍鲁斌 曹增强

参赛单位：西北工业大学

智能铆接设备

2025

在“双碳”目标下，新能源与柔性负荷高比例接入导致园区微网结构复杂、优

化调度挑战重重。基于此，本项目开展智能感知与工程物联网赋能的园区微网高效

优化调度关键技术研究，在某地国网建立运行基站，获得良好成效。主要成果如下：

 提出兼顾精度与泛化性的智能感知方法，为调度提供数据支撑；

 研发优化调度模型高效求解方法，提升求解效率与电压稳定性；

 创新考虑需求侧响应的差异化调控方法，增强源荷互动、降低调控复杂度。

团队成员：王克威 刘星宇

指导教师：袁野

参赛单位：江苏大学

智能感知与工程物联网赋能的园区微网高效

优化调度关键技术研究

2025

本作品针对高铁隧道排水盲管易堵塞难题，研发了一款自适应巡检清洁一体机

器人。机器人以STM32为核心，集成自适应移动、疏通与智能感知三大模块，可适

应75mm管径及90°弯管环境。采用改进YOLOv5算法实现堵塞物识别，准确率达

96.25%；配备旋转刀头与夹爪，疏通效率达0.21m/min，较人工提升3倍。支持LoRa

远程通信，隧道内500米丢包率低于0.5%。经试验验证，该机器人性能可靠，为隧

道排水系统维护提供了高效智能解决方案。

团队成员：王孜凯 邬晓华 张权 李佳辉

指导教师：左朝阳

参赛单位：西京学院

基于改进YOLO的高铁隧道排水系统自适应

巡检清洁一体机器人

2025

项目简介：项目针对城市交通三大核心矛盾——供需预测失衡、系统优化失效

和管理手段滞后，提出全流程智慧化破局方案。公安部数据显示，全国70%城市高

峰路网负荷超容，传统预测误差超40%，凸显智慧化升级的紧迫性。项目紧扣国家

“人工智能+交通”战略，依托智能体技术构建感知-决策-执行三层架构。核心技术突

破包括：雷视融合算法实现98%车辆识别精度；LSTM-CNN-注意力机制预测模型

将时空预测精度提升至87%；T-MOPSO多目标优化算法动态平衡效率、能耗与环

保；数字孪生推演系统预验证99%控制方案。

赛 道：常规赛道

类别或赛题：创意创新类

队伍编号：202531 000883

雷波智行——中国首创城市全流程智慧交通解决方案

2025

团队成员：刘蓉 卢净菲 周子文 杨杰

指导教师：王放 赵春菊

参赛单位：湖北工业大学

堆石料级配视觉智能检测系统

堆石坝是流域开发、水资源综合利用工程的常见坝型，堆石料级配是坝体填筑

质量的关键参数。传统检测采用挖坑筛分法 ，效率低、干扰施工，属事后复核，难

以适配质量管控“高效、精准、事前”的要求。本项目基于规范中“目测判断级配”

的工程逻辑，研发堆石料级配视觉智能检测系统，以运输车为单元，实现非接触在

线检测，将碾压后复核革新为上坝前控制。经工程验证 ，级配检测频次提升75-250

倍，单次耗时仅需1分钟，合格性判定与现场筛分结果吻合度达100%，实现了级配

高效、高精度、高频次智能评判，从源头保障了坝料质量，提升了智能化管控水平。

料场 级配检测站

图像采集

RFID读 卡 器

轮廓分割

车辆信息采集

工程应用

视觉级配计算

样本级配实测

投影椭圆精度高、速度快、非接触、施工少干扰

大坝

② 视觉级配估计—自然堆叠

颗粒堆叠角度

粒形不规则

三维尺寸估计

① 颗粒轮廓感知—轮廓不全

图像采集

③ 实际级配推理—仅表层可见

下层不可见导致

表观级配与实际级配差异

轮廓特征提取

实际级配推理 颗粒的粒形的统计特征 颗粒成像示意

视线方向

椭球

φ

θ

中 国 研 究 生 创 新 实 践 系 列 大 赛 线 上 成 果 展

2025

团队成员：林晓澎、李恒科、张晨阳、胡栩嘉、郑文涵

指导教师：张伟光

参赛单位：东南大学

轻量化公路智慧巡检与管理系统

项目面向中低等级公里低成本、轻量化、自动化的智慧巡检管养的迫切需求，

开发了集成图像、激光点云、定位等多模态数据采集功能的轻量化检测设备，可在

3分钟内快速部署；开发基于深度学习与计算机视觉的公路全域目标检测算法，实

现道路表面病害、车辙深度与平整度、沿线设施、抛洒物等目标的快速精准识别以

及公路技术状况指标的自动化评定；构建了智慧巡检与养护管理平台，建立病害数

据库，开发了养护决策与管理系统，实现巡检-评估-养护全流程智能化管理。

目前，已在全国多地开展了累计3万公里的应用验证，巡检速度可达120km/h，

单日可处理1000公里以上数据，路面病害识别准确率达90%以上，沿线设施识别准

确率达95%以上，目标定位误差小于2m，巡检与数据处理效率提升400%以上，综合

成本下降75%以上。

2025

本项目以“数据驱动 AI 智能预警”破解隧道安全痛点，针对传统监测

数据缺量、失真、维度单一及预警滞后问题，研发栓钉拱架，解决钢 -

混剥离问题，提升数据质量。利用多维传感系统，采集全维数据。借数

字孪生整合数据，搭配 AI 框架识别病害，提前预警，通过多级预警与

BIM 实现可视化响应。项目减超挖、省成本、缩工期，形成数据闭环，

为隧道工程“数据驱动”转型提供可复制方案。

团队成员：程天硕 苏丽阳 杨光辉 窦俊辉 李苑永

指导教师：李为腾

参赛单位：山东科技大学

AI 守护隧道安全

新型隧道智能识判拱架预警系统

2025

项目面向建筑全生命周期管理，构建“基础数据层 + MCP 协议 + 大模型决策层”

三层架构，推动建筑运维智能化升级，实现从“被动救火”向“主动预防”的转变。

1. 搭建标准化部品部件库：通过自主开发的 Revit 插件，将 BIM 模型拆分为 2853 个

部品部件并入库，实现构件的标准化管理。

2. 构建建筑数字孪生引擎：基于模型上下文协议（MCP），将部件库与传感器数据

抽象为可调用工具，使大模型可自主调取信息并开展智能分析。

3. 实现三维可视化与交互：通过 ThreeJS 将传感器数据与 BIM 模型叠加呈现，状态

实时更新，提升建筑监测的透明度与直观性。

团队成员：权恩硕 尹柯 鲁倩倩 田一凡 林子凯

指导教师：刘新锋 盖彤彤

参赛单位：山东建筑大学

基于MCP与大模型的智能运维平台

2025

本项目面向异形柱框架梁柱的深化设计，基于 Revit 二次开发构建一体化智能

插件，支持 L/T/十字/Z 形变截面参数化建模与梁柱钢筋自动布置；提出一种规则

驱动的分段-约束协同建模策略，突破主流建模工具在空间弯折与节点过渡上的限

制，并支持平立剖三维模型自动出图，形成模型-校核-出图一体化，规则库可配置、

支持批量处理。项目亮点：支持异形梁柱参数化建模、规范驱动的智能配筋、可视

化交互、防错与日志机制。技术优势：效率提升、架构轻量、接口开放、交互直观、

结果可复核，支持标准定制，易部署、易推广，适配复杂异形节点的参数化建模。

团队成员：刘庆贺 王锐

指导教师：李树山 李红梅

参赛单位：华北水利水电大学

基于BIM的异形柱框架结构

梁柱深化设计研究

2025

项目聚焦山东省黄泛区高速公路软弱地基处理中水泥土搅拌桩成桩质量缺陷、

材料浪费严重、施工效率低等痛点，通过研发智能施工装备与优化成桩工艺，实现

搅拌桩施工的智能化与精准化。团队开发了智慧桩基控制系统，实现喷浆压力、提

升速度等施工参数的全过程自动控制，提升成桩质量与施工效率；研发了变强度高

压浆喷桩、变截面高压浆喷桩、筒桩和变截面筒桩四种新型高压浆喷桩成桩工艺，

实现单桩承载力比传统浆喷桩工艺提升4-7倍，单位面积加固成本降低35%以上。该

技术已在山东多条高速公路试验段成功应用，具备显著的技术优势与推广价值。

赛 道：常规赛道

类别或赛题：应用创新类

队 伍 编 号 ：202531000226

“桩智凌云”智慧桩基引领者

桩基控制系统

变强度高压浆喷桩 变截面高压浆喷桩 筒桩 变截面筒桩

本项目以新建南通至宁波高速铁路站前III标段北航道桥桥塔/墩为工程应用背景，

创建了人工振捣施工智能化馈控体系，改变了传统振捣过程盲目粗放管理模式，精

准量化了混凝土的振捣质量，推进了智能建造领域的混凝土施工数字孪生技术发展。

技术创新：(1) 融合多源异构参数，建立了高精度振捣棒工作位置解算与工作

状态判定算法；(2) 整合物联网、空间姿态感知等传感技术与人工振捣装备，实现

了施工现场振捣工艺参数实时感传；(3) 结合数字孪生与缺陷预警逻辑，开发了人

工振捣工艺在线馈控系统。工程应用表明：研发的成套式智能化施工技术有助于提

升人工振捣作业精准化管控水平。

2025

团队成员：朱振宇 邸塬皓 陶星宇 史焱威 赵云鹏

指导教师：郁舒阳 李佳杰

参赛单位：南通大学

“振密无间”— 基于数字孪生的智能化混凝土

人工振捣反馈控制系统