介绍了美国既有建筑标准体系和抗震鉴定评估技术方法，并对FEMA P-154-2015快速视觉筛查法和ASCE/SEI 41-23三级评估流程进行了重点阐述。美国对于既有建筑的整治，采用“分级筛查－差异化评价－针对性加固”的分级模式，具有灵活、高效等优势，但也有其局限性。对比中美两国标准，结合我国实际提出：定义“基准建筑”简化评价流程；完善性能化评估方法作为传统鉴定方法的补充等建议，为“一带一路”建设项目提供技术参考，也为既有建筑的科学规范管理以及城市更新提供思路。

南京城墙是中国古城墙的集大成之作，具有重要的文物价值，但由于自身性能劣化及外部环境因素等影响，存在诸多安全问题，亟待修复加固。首先，在实地勘察的基础上结合文献资料，对南京城墙解放门至玄武门段的形制构造、残损病害展开研究。其次，利用ANSYS软件对南京城墙墙体结构进行了有限元模拟分析，重点分析了南京城墙在有无防空洞、内部碎砖三合土是否吸湿膨胀等组合工况下的受力性能与安全性，探究其潜在的安全隐患。最后，基于风貌保护与结构加固双重考虑提出适应性的修缮保护技术措施。对不同的残损病害类型与等级采取针对性的修缮加固措施，包括墙身、海墁、拱券的加固修缮，在保证历史风貌的前提下对城墙结构进行了加固，实现了对文物建筑的最小干预保护，为古城墙的保护与修缮工作提供了借鉴与参考。

高效可靠的钢结构健康监测是保证结构安全、延长服役寿命的关键。当前，计算机视觉（Computer Vision， CV）技术因其非接触、效率高和自动化程度高等优势，正逐渐成为钢结构运维检测的重要技术手段。围绕钢结构表面裂纹与腐蚀损伤，系统梳理了计算机视觉技术在钢结构损伤检测中的研究进展，归纳了图像分类、目标检测和图像分割等主要方法，重点总结了现有研究在微小目标识别、复杂背景抑制、小样本训练及工程现场部署等方面的关键优化策略。现有研究表明，计算机视觉技术有效提升了钢结构损伤检测的自动化、智能化和精细化水平，但在数据集规范化、模型抗干扰能力、跨场景泛化能力和轻量化实时推理等方面仍有进一步发展空间。

闭口型压型钢板利用其独特的板肋构造，在保持板面平整的同时，相较于传统平钢板具有更高的屈曲承载力、平面外刚度，并能更好地与混凝土协同工作，可用于提升墙面围护结构、抗侧力构件及钢板混凝土组合结构的受力性能。为明确其面内剪切受力机理，设计并完成了两片闭口型压型钢板在纯剪荷载作用下的对角加载试验，板肋分别采用竖向放置（DPS-V）和45°斜向放置（DPS-D）。通过试验观察了钢板的屈曲形态、变形发展过程及破坏模式，并结合有限元分析揭示了其工作机理。结果表明；闭口型板肋为板带提供了有效的边界约束作用，避免了整体贯穿型屈曲变形；两种板肋布置方式的试件均呈现板带局部屈曲特征，其中DPS-V表现为剪切屈曲，DPS-D表现为受压屈曲；在板肋边界约束作用下，板带能够发挥屈曲后强度；但局部拉力带发展过程中对板肋产生的拉力使得板肋弯扭失稳，并导致试件整体破坏；DPS-V的剪切荷载主要由板带承担，而DPS-D则由板带与板肋共同承担且表现出显著的各向异性特征，其在斜向受拉状态下的承载力较斜向受压状态下提升了38%；DPS-V初始刚度与承载力略低于DPS-D，但其在峰值后表现出更优的延性与变形能力。基于叠加原理分别提出了两类钢板的抗剪承载力计算公式，计算结果与试验值的相对误差在4%以内，可为工程设计提供参考。

深圳市地方标准《建筑物绿色拆除技术标准》于2025年1月31日由深圳市标准委员会发布实施。基于该新编，对绿色拆除的定义、标准框架、应用目标、拆除技术等进行解析；总结评价了建筑物拆除方法发展现状，阐述了兼顾结构安全解体和拆除废弃物综合利用目标的绿色拆除专项方案编制原则，并在深圳市新桥东片区城市更新建筑物拆除工程中开展了绿色拆除标准的实践应用。结果表明：新编绿色拆除标准建立的建筑物拆除工程技术准则，实现了既有建筑物分类、有序拆除与拆除废弃物分类、分级综合利用，使拆除废弃物现场利用率达30%，综合利用率达100%，提高了项目拆除废弃物的综合利用水平和资源化效率，构建了建筑物绿色拆除技术范式，可为绿色拆除技术的推广应用提供依据。

针对钢箱梁疲劳裂纹人工检测存在效率低、风险高及定量能力不足等问题，开展了面向钢箱梁裂纹检测的磁吸附式爬壁机器人受力分析与运动控制研究。结合钢箱梁顶板与横隔板裂纹巡检需求，设计了搭载涡流检测设备的爬壁机器人，确定了整机尺寸、负载能力、运行速度等关键参数。建立了机器人的静力学与动力学模型，分析了其在钢板表面的最小磁吸附力需求及驱动转矩要求。基于Webots平台，对机器人在不同负载及焊缝障碍条件下的运动过程进行了仿真分析。结果表明：该机器人能够实现横隔板与顶板之间的连续运动；随着负载增加，机器人在横隔板上的起速时间延长、速度波动加剧，而在顶板上的运动相对平稳；在越过焊缝时，机器人速度出现短时波动，俯仰角随负载增加而明显增大，但整体仍保持较好的通过能力与运动稳定性。

针对建筑外墙病害传统检测方式效率低、人工依赖性强、高空作业风险大及接触式检测易造成二次损伤等问题，提出了基于机器视觉和深度学习的建筑外墙病害智能无损检测方法，实现了外墙脱落、空鼓及裂缝三种表观病害的快速识别。利用无人机搭载高精度采集设备对瓷砖、涂料及水泥砂浆等典型外墙类型进行病害图像采集，构建了包含脱落、空鼓及裂缝三种病害的1018张建筑外墙病害图像数据库，并通过labelMe软件进行病害标注，形成脱落病害标签1168个，空鼓病害标签1619个，裂缝病害标签1515个。基于深度学习的YOLO11n模型，对训练集开展多方案对比训练。研究发现：在300轮训练周期内，图像尺寸为1280像素，且开启数据增强可实现mAP50=0.753的检测性能，该模型能较好地实现建筑外墙脱落、空鼓及裂缝三种表观病害的精确识别。对成都地区多个小区进行的工程实例应用，进一步证明了该模型有较好的泛化能力，可为建筑外墙病害无损快速检测提供新技术。

上海黄浦路106号“红楼”建于1911年，为三层砖木结构。在其保护性综合改造工程中，面临周边复杂深基坑群同步施工、整体超高位顶升6.55 m以恢复历史风貌以及同步开发地下空间并提升建筑抗震性能的三重挑战。针对上述难题，提出了融合基础托换、变形主动调控、高位同步顶升与隔震增层的成套关键技术：通过可调式主动托换系统，将周边深基坑群施工期间红楼的累积附加变形控制在±5 mm以内；采用“提升+顶升”接力式抬升工艺，实现了6.55 m的超高位顶升，并同步完成300 mm的高位纠倾；增设隔震层显著提升了结构的抗震性能。经全过程三次荷载转换，建筑基础最大倾斜率由初始的9.12‰恢复至2.5‰以下，且未产生新增结构性裂缝。该工程在紧邻深基坑群同步施工的环境下实现了上海市优秀历史建筑的原位保护、顶升增层与功能提升，创造了近代优秀历史建筑整体顶升高度之最。

既有农房因建筑材料性能退化，大量存在结构安全隐患。为评估老旧农房中预制预应力混凝土空心板（简称PC空心板）的剩余承载力，明确碳纤维布（CFRP布）对其受弯加固的效果，以上海市某老旧农房拆除的45年服役期PC空心板为研究对象，开展受弯性能试验研究。选取两块板分别作为对比试件和CFRP布加固件。通过静力加载试验，对比分析了两块板的破坏形态、变形能力和耗能能力，并结合测点数据探究了CFRP布的应变发展规律。结果发现，服役45年的PC空心板发生了典型的脆性少筋受弯破坏，仍具有一定的承载能力，但安全储备低；经CFRP布加固后，因CFRP布在加载后期承担了主要的拉应力，试件破坏模式转变为延性特征明显的受剪破坏。

建筑外墙外保温系统是提升建筑节能和保障建筑功能的关键，近年来常出现开裂、空鼓、剥落和高空坠落等问题，严重影响公众安全。系统梳理了国内外建筑外墙外保温系统诊治在检测、评估与修复方面的研究与工程实践进展：在检测方面，基于能量形式和物理作用机制，将无损检测技术分为光学、热学、电磁学和声学分析四类，系统梳理了各类无损检测技术以及常用破损检测方法的研究进展，对比分析了各类检测技术的技术要点、优缺点和适用场景；在评估方面，从定性评估、定量评估和综合评估三方面总结了现有评估方法的特点与进展；在修复方面，从修复技术、修复材料和修复方案等方面介绍了现有修复方法的发展现状。最后，对建筑外墙外保温系统诊治研究和工程实践存在的不足进行了分析，并对后续的研究方向进行了展望。