土木工程结构试验实践环节自主学习的探索

随着土木工程科技化程度的提高和服役结构性能的降低,对工程结构进行试验研究越来越重要。随着信息技术的发展,工程结构试验过程也逐渐依赖网络进行设备、材料的购置,该方式可引入土木工程结构试验的课程教学中。传统土木工程结构试验教学方法以课内理论和试验为主,学生缺乏独立思考的空间。文章提出设置网络信息平台进行试验材料购置的实践环节,通过网络的互动,增加学生试验参与度,增强学生对结构试验的认识。     

基于信息技术与校企协同的应用型土木类专业综合改革与实践

传统土木类专业人才培养模式存在企业参与度低,课程内容滞后于行业技术发展,理论与实践教学结合不紧密,管理方式落后等诸多不足。通过深入调查研究,提出理论学习—实践成长—理论梳理的"3+0.5+0.5"人才培养新模式,构筑校企联动人才培养的长效机制;融合现代工程智造技术,重构专业课程体系,依托全国BIM技能大赛平台,实施项目驱动式教学,培养学生工程智造能力;利用信息化技术改革传统教学与管理方式,实施无边界教学与实习管理,构建实践教学质量评价量化体系。土木类专业综合改革获得行业企业的认可,人才培养质量与就业质量稳步提升。     

北京地区深层地铁车站土建可实施性研究

轨道交通形成的大型网络已由浅层空间迅速向深层空间发展,北京地区能否在超30 m埋深富含承压水的土质地层中修建地铁车站仍存疑问。首次提出了解决这一技术难题的思路,通过对可行方案的详细比选,重点对现阶段土建可实施性较强的全分离式站型进行了系统研究。结论表明:1)暗挖堵水是深层地铁车站建造方法研究的突破口;2)全分离式新站型更具可实施性、典型性及应用前景,核心需解决承压水地层的注浆效果问题;3)深层地铁车站土建工程仍存在实施难度大、风险高、造价高、建设时间长等问题,各种工法在实践应用上尚需深入研究。研究成果不仅可以为北京地区乃至全国深层地铁建设的科学决策提供依据,而且也为城市地下空间开发和可持续发展起到引领作用。     

人工智能时代的土木工程

人工智能为土木工程学科的发展带来新的机遇,人工智能技术深度融合土木工程基础设施规划、设计、建造和养维护的全生命周期,深刻变革土木工程科学、技术与工程的发展。人工智能的深度学习和机器学习算法、计算机视觉、无人机、3D打印、BIM、虚拟现实和增强现实等应用于土木工程,将形成无人化、全自动、智慧化、实景体验的城市和区域规划、以及土木工程设计、建造、养维护和灾害管控的新技术。该文从基于人工智能的城市智能规划、结构智能设计、智能建造、智能养维护、智能防灾等方面阐述人工智能在土木工程领域的相关研究和应用。     

土木工程学科开设建筑火灾安全技术研究生课程的探索

北京工业大学土木工程学科结合城市建筑火灾安全技术需求和专业领域的发展设置了建筑火灾安全技术硕士研究生课程。文章从课程特点和学生专业知识背景出发,探讨如何开展跨学科知识的课程教学,并在课程内容选择、授课方式、教学考核方面进行了改革探索,注重强化课程知识与土木工程学科实际工程应用的联系。实践表明,课程的教学改革激发了学生学习课程的兴趣,提高了课程的教学效果并使研究生的科研能力得到锻炼。     

土建工程项目施工技术改革及创新研究

随着经济的发展,土建行业也得到了快速发展。在项目施工中,施工技术最为关键,掌握先进科学的技术是土建施工得以进行的有力保障。本文对土建工程施工技术中的主要问题进行了分析,并提出了技术创新与改革措施。     

谈民用高层建筑深基坑支护的技术要点

结合地下工程具有基坑深度大、施工地域狭小、距管线或已有建筑设施近等特点,论述了加强对基坑支护技术的研究所具有的现实意义,同时围绕民用高层建筑深基坑支护的技术要点展开了论述,以期实现我国民用高层建筑整体施工质量的提高。     

The distinctiveness of civil engineering in engineering systems thinking and in new models in engineering education

A revolution in engineering education is coming, but is civil engineering ready? Students learn differently from how they did a few generations ago and the rapid pace of technology change means that the goals of education need to change as well as the method. New engineering degree programmes are arising, and though they aspire to teach a new generation of interdisciplinary engineers, they do not seem to have been developed with civil engineers in mind. While the need for improvements in systems thinking by engineering students is acknowledged by various organisations, the uniqueness of a civil engineering response to the systems challenge is not recognised. Civil engineering education is distinct because of the large scale of the artefacts that need to be created by students, because the scope of civil engineering employment is broader, and because its need in terms of systems thinking is more than project management. The conclusions are that (1) civil engineering education needs rapid and major change, (2) a unique focus on systems is needed in civil engineering education, and (3) civil engineering education needs to follow a distinctive path from the forms that the revolution is currently taking.     

建构土木工程专业翻转课堂教学模式 促进创新人才培养

中国"高等学校本科教学质量与教学改革工程"已建设了大量基于互联网平台的精品视频公开课、MOOC(慕课)、精品视频共享课,引起社会广泛关注。文章分析了翻转课堂教学模式在中国应用和发展现状,为促进创新人才培养,学校修订了土木工程专业课程体系,建立了土木工程专业翻转课堂教学模式的支撑体系,开展教学模式总体设计和知识模块能力培养解构,提出学习效果评价体系,以期为高等学校理工科相关专业教学改革提供借鉴。     

State-of-the-art and prospect of intelligent science and technology in civil engineering

人工智能为土木工程学科和行业带来了新的发展机遇，土木工程智能科学技术的发展和创新与智能材料、3D打印、大数据、物联网、智能计算、机器人、元宇宙等数学、计算机科学和新兴产业技术进行深度融合，将深刻变革土木工程全寿期，包括城市规划、建筑设计、结构设计、工程建造、服役运维、防灾减灾等阶段。为此，从智能材料、智能设计、智能建造、智能运维、智能防灾等多个维度，总结当前土木工程智能科学与技术的研究现状，提出物理机器学习(基于数据范式与物理定律有机融合)的土木工程智能科学与技术特征；同时，探讨虚拟科学家在创造崭新土木工程智能科学与技术的前景。最后，展望了土木工程智能科学与技术发展目标，即从基于现有知识体系建立纯数据驱动和物理机器学习土木工程智能理论，到发展出具有自学习能力的智能体及其理论体系，最终创造出具有自我进化能力的虚拟科学家，发现新的数学方法与物理定律等。     

建筑与土木工程全日制专业硕士培养方案分析与改革建议

中国基础设施建设快速发展,急需培养大量具有一定理论基础和实践经验的高层次专业人才。目前中国建筑与土木工程专业学位硕士研究生的培养体系仍存在许多不足。通过收集广东省内高校的硕士培养方案,分析现有建筑与土木工程全日制专业学位硕士研究生培养体系的特点,结合国内土木工程行业的发展趋势以及现有土建类硕士研究生教育体系的研究成果,针对全日制专业学位硕士的培养目标、培养模式、课程设置和评价标准提出改革建议,以期为完善建筑与土木工程全日制专业型硕士教育体系提供参考。     

土木工程智能科学与技术研究现状及展望

人工智能为土木工程学科和行业带来了新的发展机遇,土木工程智能科学技术的发展和创新与智能材料、3D打印、大数据、物联网、智能计算、机器人、元宇宙等数学、计算机科学和新兴产业技术进行深度融合,将深刻变革土木工程全寿期,包括城市规划、建筑设计、结构设计、工程建造、服役运维、防灾减灾等阶段。为此,从智能材料、智能设计、智能建造、智能运维、智能防灾等多个维度,总结当前土木工程智能科学与技术的研究现状,提出物理机器学习(基于数据范式与物理定律有机融合)的土木工程智能科学与技术特征;同时,探讨虚拟科学家在创造崭新土木工程智能科学与技术的前景。最后,展望了土木工程智能科学与技术发展目标,即从基于现有知识体系建立纯数据驱动和物理机器学习土木工程智能理论,到发展出具有自学习能力的智能体及其理论体系,最终创造出具有自我进化能力的虚拟科学家,发现新的数学方法与物理定律等。     

土木工程施工课程教学改革思考与探索

作为我国高等教育院校土木工程专业的专业基础必修课程,土木工程施工课程具有实践性、综合性较强的特点。随着土木工程技术的高速发展,以及我国高校土木专业设置和教学改革的不断深入,该课程的教学面临新的挑战。文章对土木工程施工课程教学现有的突出问题进行了总结,并分析了问题原因,对土木工程施工课程教学改革进行了思考与探索。     

浅述地面三维激光扫描技术及其点云误差分析

近年来,地面三维激光扫描技术的快速发展,使空间数据的获取能力得到了显著提高。地面三维激光扫描技术将使传统的工程测量从静态的单点测量发展到动态的跟踪测量和三维立体测量领域。地面三维激光扫描在土木工程、地形测量、路桥设计、地理数据采集、建筑物变形监测等诸多领域都获得了成功的应用,为城市规划及数字城市等宏观领域的广泛应用提供了条件。本文简单阐述了地面三维激光扫描技术的基本工作原理、点云误差分析及国内外的工程应用实例。     

民用建筑工程钢筋混凝土施工分析

随着社会经济的急速发展,民用建筑工程也得到了大力发展。钢筋混凝土施工技术是现代工程建筑中经常使用的施工技术,在建筑结构中有着举足轻重的作用,是以钢筋混凝土施工技术被广泛应用于各种工程建筑中。而钢筋混凝土施工技术水平的高低将会对工程质量与使用寿命造成直接影响,因而对民用建筑工程钢筋混凝土施工进行分析探讨非常有必要。     

土力学虚拟仿真实验模块的开发与建设

随着信息化技术的快速发展,虚拟仿真技术在许多领域得到了应用。传统的土木工程实验教学受时间和空间、人力和物力等方面限制,教学效果受到影响。在实验教学过程中结合使用虚拟仿真技术则能够有效解决教学中的问题。以北京交通大学土木工程虚拟仿真实验室的建设为例,采用公司开发和学生自主研发相结合的方式,实现土力学虚拟仿真实验模块的系统化建设。在土力学教学中,采用虚实相结合的方式,可有效弥补真实土力学实验的各种局限,提高土木工程实验教学质量和效果。     

大数据时代高校土木工程专业实验室建设及管理

在很多的高等院校中都会专门的设置实验室,这些实验室是教学活动中重要组成部分,是科研和人才培养的主要基地。在社会快速发展的带动下,土木工程专业实验室的建设和管理工作的整体水平得到了显著的提升,土木工程专业实验室的建设以及管理水平都与土木工程实际教学工作和科研工作的开展存在密切的关联,可以从某种程度上显示出高校土木工程专业整体教学能力。高水平的实验技术团队的组建,对实验教学工作以及人才培养工作起到十分重要的影响。     

我国土木工程施工技术的新发展

介绍了我国土木工程施工的新技术与施工组织的科学管理,提出了施工技术与管理必将朝着高技术化、绿色化、生态化、工业化的方向发展,并指明了深基础工程、超高层建筑、建筑的改造与修缮技术、桥梁工程施工技术、道路工程施工技术、大跨度钢结构施工技术等未来建筑施工技术的发展重点都值得我们思考。     

Research and application of intelligent computation in civil engineering

随着数字孪生等数字化转型理念的推广，土木工程传统计算分析方法逐渐无法满足高效仿真、实时交互等新时代需求。而人工智能技术凭借其强大的拟合能力、卓越的计算效率以及优异的开放拓展性，日益受到研究者的关注，成为传统方法极具前景的更替选择，并发展出了土木工程智能计算分析这一新的研究方向。为系统梳理并展示相关前沿进展，针对土木工程智能计算分析研究进行全面综述，根据处理的问题输入属于静态、动态或是复合特征对现有研究进行分类，归纳各类研究的主要技术路线，统计常用智能算法，并概述在材料、构件、体系三层次场景的典型应用，进而分析了现有研究的局限性。为克服这些局限性，重点介绍完全基于深度学习的土木工程端到端智能计算框架DeepSNA，展示其相较于传统计算方法的高准确性与高效性。并提出四个开放性问题，为土木工程智能计算分析的未来研究方向提供参考。     

土木工程智能计算分析研究进展与应用

随着数字孪生等数字化转型理念的推广,土木工程传统计算分析方法逐渐无法满足高效仿真、实时交互等新时代需求。而人工智能技术凭借其强大的拟合能力、卓越的计算效率以及优异的开放拓展性,日益受到研究者的关注,成为传统方法极具前景的更替选择,并发展出了土木工程智能计算分析这一新的研究方向。为系统梳理并展示相关前沿进展,针对土木工程智能计算分析研究进行全面综述,根据处理的问题输入属于静态、动态或是复合特征对现有研究进行分类,归纳各类研究的主要技术路线,统计常用智能算法,并概述在材料、构件、体系三层次场景的典型应用,进而分析了现有研究的局限性。为克服这些局限性,重点介绍完全基于深度学习的土木工程端到端智能计算框架DeepSNA,展示其相较于传统计算方法的高准确性与高效性。并提出四个开放性问题,为土木工程智能计算分析的未来研究方向提供参考。