博士研究生

陈梦竹

国籍: 中国

博士项目: 非一致性条件下的洪水频率分析

摘要: 洪水是最常见和严重的世界自然灾害之一。近几十年来，人口的快速增长和土地利用的变化导致越来越多的人口暴露在洪灾高风险区域，同时，全球气候持续变暖也在一定程度上增加了洪灾发生频率和严重程度。洪水频率分析一直以来都是是防洪防灾、水利工程设计规划以及水资源管理的基础。然而传统的洪水频率分析计算是建立在水文序列满足一致性的假设上。由于近几十年来的气候变化和人类活动影响，针对洪水频率分析的一致性假设目前面临着越来越多的质疑和挑战。一致性假设可能会导致低估洪水分位数，增加水利工程结构失效的风险。因此，将非一致性纳入考量对于人类适应不断变化的气候和环境至关重要。本研究重点关注非一致性洪水频率分析，旨在为洪水生成机制提供新的洞见，提高变化环境中的洪水估测准确性。

Temitope Emmanuel Dada

国籍: 尼日利亚

博士项目: 含废物料的FRP约束混凝土柱受压行为的数值模拟与试验研究

摘要: 建筑行业的蓬勃发展产生了大量的碳排放和拆除建筑废弃物，这对环境产生了严重的负面影响。在混凝土生产中使用回收废弃物已经被证明是一种缓解环境问题的有效方法。但也有大量研究表明在混凝土中使用回收废弃物可能导致混凝土的可加工性、强度、硬度和可持续性能降低。虽然为此已经研发了多种混凝土增强技术，但还需要对增强后的混凝土的行为特性进行进一步的研究，而且还需要更多的实验数据对现有的本构模型进行调整。为了提升含废弃物混凝土的力学特性，探索它在建筑中的应用潜能，本项目将着重研究纤维强化聚合物约束的含建筑废弃物混凝土的压缩特性。

李洁

国籍: 中国

博士项目: 可持续的高性能纤维增强透水混凝土的特征分析

摘要: 该项目旨在表征为海绵城市可持续发展而设计的可持续高性能纤维增强透水混凝土的性能。将确定合适的纤维类型、形状和数量，以及合适的水泥基体，以实现强度和渗透性之间的最佳平衡，确保其在轻交通条件下的应用。将进行广泛的文献回顾、实验研究、理论分析和数值模拟，以研究所提议的透水材料的短期和长期性能。拟议材料的可持续性将根据组成和制造过程进行检查。可持续纤维增强透水混凝土的实施将通过实现废物和回收材料的低影响开发和利用，产生积极的经济和环境影响。

办公室：EB577

邮箱：Jie.Li17@student.gdsqbz.com

刘天琦

国籍: 中国

博士项目: 光催化磁性石墨氮化碳五元纳米复合材料高效去除水中有机污染物

摘要: 近年来，由于工业化的快速发展和人口的增加，水环境污染比以往任何时候都更加严重。因此，迫切需要开发一种环保高效的技术来解决全球水污染问题。近年来，石墨氮化碳(g-C3N4)的研究因其利用可再生太阳能进行高效环境修复的巨大潜力而受到了前所未有的关注。本研究将首次通过新的合成方案阐明可持续光催化-磁性五元纳米复合材料的合成，即磁铁矿与溴化银、氯化银、碘化银和g-C3N4 (Fe3O4/AgBr/AgCl/AgI/g-C3N4)耦合。利用先进的材料表征方法对该纳米复合材料进行分析，并在可见光照射下有效降解各种难降解有机物和有毒污染物。

高梓桐

国籍: 中国

博士项目:混凝土中钢筋腐蚀的微波无损检测研究

摘要: 大量老旧的建筑物成为目前土木工程基础设施的普遍问题之一。在这些建筑物中，钢筋腐蚀是混凝土结构的实质和昂贵的问题之一。严重的钢筋腐蚀的后果可能需要大规模的修复，以避免结构破坏，包括突然倒塌等。
广泛应用的检查材料内部不损害或不影响被检测对象使用性能与内部组织的方法被归类为无损检测(NDT)。然而，目前的腐蚀监测仍然需要轻微的损坏以便连接。采用微波无损检测(MNDT)方法检测钢筋锈蚀，具有纯无损、测量速度快、能耗低等优点。

方圆

国籍: 中国

博士项目: 对来自点云的局部地形表面粗糙度指数的整体调查

摘要: 地面粗糙度是地形分析中研究各种环境和工程问题的一个重要指标。近年来，精细分辨率的点云数据已成为表征地形表面的一种空间数据形式，便于对空间细节的局部地形粗糙度进行量化。其量化方法通常基于空间变化的方向测量，不可避免地造成量化值在代表地形分析所需的实际局部粗糙度的有效性上的不确定性。虽然在实践中这种不确定性经常被忽视，但有限的研究表明一些常规使用的方法存在不足。这些强调了更好地理解不确定性的重要性。因此，有必要进行全面的调查，以更好地了解这些不足之处，并开发改进的方法。

付榕

国籍: 中国

博士项目: 结合BIM、VR/AR和RTLS技术，提高虚拟消防演习的有效性

摘要: 消防演习帮助建筑物居住者准备应对火灾紧急情况。不适当的疏散往往会造成严重的人员伤亡和财产损失。传统的消防演习不能为居住者提供真实的体验。此外，建筑管理员提供的疏散路线图通常是固定的，在现实中，如果火灾阻断了疏散路径，可能无法提供安全的疏散路径。近年来，建筑信息建模(BIM)和虚拟现实(VR)技术的发展为居住者提供了更好的理解和认识。然而，各种技术限制尚未被克服。本研究旨在探讨BIM、VR/AR和实时定位系统(Real-time Location System, RTLS)技术在虚拟消防演习应用中的有效性。

臧然

国籍: 中国

博士项目: 含再生轮胎橡胶材料混凝土的微观结构、热性能和力学性能研究

摘要: 近年来，利用轮胎橡胶等固体废物生产兼具环�：徒峁剐阅苡诺愕幕炷粮春喜牧希鹆巳嗣堑难芯啃巳�。本项目重点研究掺入再生轮胎橡胶材料的混凝土复合材料的综合性能，旨在为此类创新材料的应用提供设计指导。将研究橡胶对橡胶混凝土的冲击和多轴行为的影响，以及约束效应。同时，还将进行微观结构和热重分析，以详细了解橡胶混凝土的本构完整性，这是迄今为止所缺乏的。实验结果，结合数值和分析分析，将为橡胶混凝土的最佳配合比设计以及实际应用的设计指导提供详细的见解。

刘浪

国籍: 中国

博士项目: 镁合金中的溶质原子偏聚及沉淀相对孪晶运动的影响

摘要: 界面偏聚和沉淀相对镁中孪晶界运动的阻碍作用是本研究的主题。溶质原子在基体中扩散并偏聚到孪晶界的微观过程复杂，并且影响着镁合金的力学性能，因此在研究其阻碍效应之前应仔细研究。动力学蒙特卡罗方法将用于模拟溶质偏聚和沉淀相生长，模拟所需能垒值通过分子动力学或第一性原理计算。最后，将采用分子动力学模拟来研究界面偏聚和沉淀相对孪晶界的阻碍作用。该研究的结论将对镁合金强度提升提供指导。

办公室：EB541

邮箱：Lang.Liu21@student.gdsqbz.com

Dhanushka Kobbekaduwa

国籍: 斯里兰卡

博士项目: 有机缓蚀剂与织物增强砂浆对钢筋混凝土腐蚀柱的修复与加固

摘要: 由于公共安全和维护成本因素，钢筋混凝土结构升级的需求也越来越高，尤其是那些具有社会重要性的建筑结构。用纤维织物增强砂浆 (TRM) 改进钢筋混凝土已经成为一种新兴趋势，并且有望取代纤维强化聚合物 (FRP) ，这主要是因为纤维织物增强砂浆在高温或低温、潮湿表面以及极端环境下具有良好的性能，而且更重要的是它的可持续性。同时小分子醇胺类物质等有机防腐剂也因为它们的环保特性越来越成为人们关注的焦点。本研究将不同类型的防腐剂嵌入补块砂浆和纤维织物增强砂浆中，研究受腐蚀的大型水泥柱的修复和/或强化情况。

Anil Ratna Shrestha

国籍: 尼泊尔

博士项目: 基于固体废弃物的人工骨料研究

摘要: 一方面，来自不同源头的固体废弃物的增加给环境和存放带来了很大压力，另一方面，为了获得水泥和其他建筑骨料，人们对自然资源的滥用也造成了某些有限资源的枯竭。本研究旨在以来自不同源头的固体废弃物为原材料制造人工骨料，将自然骨料在建筑中的应用压缩到最�。跎僖虼瞬某粱突肪澄侍�。本研究计划在人工骨料生产时使用纳米粒子，强化材料的力学性能，研究同时关注用于确定人工骨料表征的多种方法。预计研究成果为用纳米粒子生产人工骨料，增强材料特性，使这种材料可以得到广泛使用，并在一定程度上取代自然骨料。

谭言

国籍: 中国

博士项目: 利用人工智能和红外成像技术提高建筑热缺陷检测的自动化水平和准确性

摘要: 建筑围护结构的完整性是维持室内舒适度和控制能耗的关键因素。然而，建筑围护结构的热缺陷，例如热桥、漏气或隔热层故障，会造成大量的能源浪费。传统的围护结构热缺陷检测方法主要依赖于目视和人工评估，存在效率低下、主观性和固有局限性等挑战。本研究将人工智能、红外热成像 (IRT) 技术与三维重建相结合，以解决识别建筑围护结构热缺陷的难题。本研究将利用无人机摄影测量技术收集几何数据，同时利用 IRT 记录温度异常，通过CNN 模型自动识别缺陷。此外，还将创建建筑能耗模型 (BEM)，将热缺陷状态、能耗和环境数据结合起来进行进一步分析。这种方法可以增强建筑围护结构评估和能源效率，促进可持续发展并改善设施管理。

刘云飞

?国籍：中国

博士项目：花生粕基生物炭的开发及在废水重金属高效去除中的应用

摘要：废水修复对环境保护和公众健康至关重要，尤其是在去除镉等有毒重金属方面。传统的吸附方法往往存在效率低、成本高和二次污染等问题。生物炭已成为一种极具前景的可持续吸附剂，但由于生物质来源尚未开发以及对其机理机制理解不足，其应用面临诸多限制。花生粕基生物炭提供了一种新颖的解决方案，它利用农业废弃物进行资源回收，同时具有独特的结构优势。为了充分发挥其在高效去除镉方面的潜力，研究必须克服复杂的材料-环境相互作用所带来的挑战。精确表征生物炭不断变化的物理化学性质（例如孔结构、功能基团）并阐明吸附-降解机制至关重要。此外，开发协同复合材料并优化再生策略需要先进的决策支持框架来应对多方面变量。因此，全面了解动态吸附系统并结合战略性的性能提升，对于推进可持续废水处理技术至关重要。

办公室：EB541

邮箱：Yunfei.Liu17@student.gdsqbz.com

潘振鑫

?国籍:? ??中国

博士课题：基于数字孪生的建筑项目风险管理框架

摘要:?随着建筑4.0时代的到来，由于各种数字技术的出现，如建筑信息模型、摄影测量技术、数字孪生等，建筑行业的数字化正在加速。数字孪生尤其因其对建筑行业的潜在价值而备受关注。然而，目前还缺乏一个全面的框架来使用数字孪生来管理建筑项目的风险。本研究旨在为建筑项目开发一个基于数字孪生的风险管理框架。调查将分四个阶段进行，即风险识别、风险评估、风险应对和风险预测与控制。通过整合从四个阶段中获得的关键发现，将建立全面的基于数字孪生的风险管理框架，本研究的结果有望为从业者提供有价值的见解和指导，说明如何在建筑项目的整个生命周期中使用数字孪生来管理风险。

办公室：EB541

邮箱：Zhenxin.Pan22@student.gdsqbz.com

刘方雪

?国籍：中国

博士项目：基于深度学习的夜间遥感图像语义分割研究

摘要：夜间弱光环境下拍摄的图像通常亮度低、对比度低、噪声大。此外，由于路灯、车灯、霓虹灯等多个点光源的相互作用，拍摄图像容易出现色彩失真和阴影问题。这些问题对计算机视觉任务，尤其是语义分割任务提出了巨大的挑战。因此，开发能够提高弱光图像分割精度的技术，对机器人场景理解具有重要意义。本项目旨在构建一个计算机视觉处理框架，包括高质量数据集、图像增强技术和深度学习算法，以提高夜间弱光图像语义分割的精度。

办公室：EB577

邮箱：Fangxue.Liu22@student.gdsqbz.com

郑壬庚

国籍：中国

博士项目：二氧化碳加气轻质混凝土的实现和应用

摘要：加气混凝土是一种轻质多孔混凝土，通过在水泥基浆体中引入大量细小独立且均匀分布的气泡，经硬化后形成多孔结构。本项目旨在研发二氧化碳加气轻质混凝土（CD-ALC），其终极目标是通过碳捕集、利用与封存（CCUS）技术消纳捕获的二氧化碳。研究将探索通过化学与物理双重方法制备CD-ALC，以实现轻量化、优异隔热性和耐火性等目标性能。项目将考察该材料作为建筑内外墙板等多种潜在应用场景，并通过生命周期评估（LCA）测算隐含碳排放及其他环境影响，以验证这种可能实现零乃至负隐含碳排放的创新材料的可持续性。

办公室：EB541

邮箱：Rengeng.Zheng22@student.gdsqbz.com

张洲

国籍：中国

博士项目：计算机仿真算法与土木工程在轻量化木材-冷弯型钢组合梁开发中的应用

摘要：如今，尽管科学技术、社会、土木工程建设及相关技术发展迅速，但仍存在一些亟待解决的缺陷，如工程质量不高，导致工程事故频发。因此，确定相关的土木工程结构和模态特征是很重要的。在土木工程领域，结构模态参数识别（SMPI）是一项非常先进的科技应用，在模式识别中也有广泛的应用。通过在特定位置安装传感器并根据收集到的数据进行实时模态参数分析，可以成功评估建筑安全性，并将潜在的安全威胁降至最低。本课题可以通过计算机模拟来预测一些场景，以达到更好的效果。现在很多研究关注绿色环保，强调减少碳排放的建筑设计和材料。于是冷弯型钢与木材复合材料应运而生。冷弯型钢有很多优点，比如能耗低，材料用量少，而木材是一种传统的绿色材料。在近二十年的建筑发展中，木材逐渐兴起，并开始在高层建筑中得到应用。研究人员探索了冷弯型钢与木材组合梁和板在各种作用下的性能，研究了不同连接方式对材料整体性能的影响。然而，目前对此类复合材料的完整设计指导很少，也缺乏大规模的实验数据作为参考依据。本课题旨在研究冷弯型钢与木材大型复合板或梁，并通过计算机仿真提高设计指导。

办公室：EB577

邮箱：Zhou.Zhang18@student.gdsqbz.com

谢铎

?国籍：中国

博士项目：关于高掺量粉煤灰再生骨料混凝土可行性的研究

摘要：本项目旨在开发一种新型、环保的建筑材料来取代传统材料，从而避免使用常规材料，如普通硅酸盐水泥和普通自然骨料混凝土，造成的高碳排与高自然资源消耗。为了证实这一新材料可适应实际建筑工业，将对这种新材料—高掺量粉煤灰再生骨料混凝土的力学性能和耐久性进行研究，并从微观结构方面对材料进行研究。通过该项目，一种低碳、低能耗的材料将可能在工业上得到推广。

办公室：EB577

邮箱：Duo.Xie16@student.gdsqbz.com

Xinyu Tong

?国籍：中国

博士项目：建成遗产数字化

摘要：建成遗产有着历史、艺术与科学的多维价值，需要被合理地保护并利用。历经时间推移其上存在多种类型病害缺陷，不仅破坏了原有完整性，而且对结构安全带来隐患，需定期监测以尽早发现并处置风险。课题以”精细建模-数据融合-智能评估”技术框架为基�。帕饩鼋ǔ梢挪芾砉讨兄疃喙丶方诘募际跗烤�。研究内容标包括：基于《营造法式》等历史设计原则的古建筑参数化构件生成，建立内外层信息完整的精细化H-BIM；优化深度学习算法训练策略，提升深度学习模型在复杂场景下的病害缺陷识别精度，提升多源语义信息数字化存档水平；建立病害缺陷信息与古建筑本构的自动化关联机制，增强数值模拟分析中的模型仿真度，并揭示建成遗产的结构损伤和破坏机理；结合人工智能及大语言模型数据库，助力管理过程中多维信息的掌控及为其统筹规划提供辅助决策。

办公室：EB573

邮箱：Xinyu.Tong22@student.gdsqbz.com

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