社科在线葛海涛
一条现代化公路，远非表面看到的那么简单，如何让它更“聪明”、更“长寿”，正逐渐成为我国交通强国建设的关键课题。
当前，我国道路交通建设急需从传统试验主导的研发模式，转向“仿真预测—实验验证—工程应用”一体化模式。我们长安大学未来交通学院科研团队坚持“自主原创、数智赋能”的科研理念，致力打造具有国际竞争力的道路工程智能仿真技术体系，有力地推动了新质生产力在交通领域的落地与转化。
我们运用计算力学这一融合了力学、数学与计算机科学的交叉学科，在数字世界中为道路“重塑真实”。
我们首要的是构建多尺度高保真数字孪生模型。要想构建高精度的数值模型，不仅要复现材料在不同尺度下的力学行为，更要模拟其在真实环境中的长期性能演化。
对此，我们在科研过程中不断探索将物理模型与人工智能、数字孪生等技术深度融合，实现模型的动态更新，让仿真体系向可学习、可预测的智能系统演进，为道路工程从传统经验模式向数据驱动、模型引导的现代化体系转型提供技术支撑。
道路结构是一个高度复杂的力学体系，长期承受交通荷载与环境作用，其性能演化呈现显著的非线性和多尺度特征。传统依赖经验公式与简化假定的设计方法，难以精准预测其服役性能。
我们基于多物理场耦合理论和自研数值算法，构建的道路系统多尺度高保真孪生模型，实现了材料层级与结构层级的动态耦合，能够在虚拟环境中真实再现车辆荷载、气候变化、材料损伤等因素作用，为道路服役性能的预测与优化提供了科学依据。
这项工作的关键创新在于打破了传统单一尺度建模的局限，建立的多尺度模型能够从材料微观结构出发，逐级传递延伸至道路结构整体，实现跨尺度耦合分析。该多尺度模型能够实现材料级微观损伤演化模拟、车辆—路面—环境多场耦合分析、路面疲劳寿命预测与结构优化，以及数据驱动的反演诊断与养护决策。
高保真仿真的计算量通常非常庞大，复杂工况下的高精度模拟可能需要数月甚至数年的计算时间。为了解决该痛点，我们构建了多核并行与分布式协同的高效计算框架，使模型在计算效率上较国际主流软件提升两个数量级，可支撑大规模模拟分析与快速参数优化。
这一突破源于算法与架构层面的系统性创新。我们自研的高效耦合算法有效解决了跨尺度计算中的收敛性难题，基于数值求解器并行结构的重新设计，引入区域分解、负载均衡技术以及多级并行优化策略，使计算任务能够在多处理器核心间高效分配与协同执行，大幅提升了模型求解速度与稳定性。我们的相关研究成果发表于国际期刊，并多次在行业国际会议上作特邀报告。
目前，作为推动新型工业化和新质生产力发展的重要基础，核心工业软件仍被欧美发达国家长期垄断，关键模 块价格高昂、功能受限，甚至存在对华禁运的情况，长期制约我国工程技术的发展。
在“原创引领、技术自立”发展思路的引领下，我们着力打造自主可控的软件体系，构建了“理论模型—数值算法—仿真平台—工程验证”四位一体的研发路线。自研的仿真平台基于多尺度、多物理场和连续—离散介质力学耦合理论开发，在仿真精度、计算效率和扩展能力方面均达到国际先进水平，可支撑复杂荷载条件下的道路结构分析，为材料优化、结构设计和性能预测提供坚实的计算工具，也为我国道路工程领域的数字化与智能化转型提供了自主可控的战略支撑。相关成果获第十三届阿伯蒂斯（Abertis）可持续交通研究奖。
目前，我们的相关研究成果已被多个欧洲重要机构采用，例如，用于法国及欧盟路面设计标准的验证与修订等，这体现了该技术体系的国际先进性和可靠性。与此同时，我们与国内行业龙头企业及地方交通部门建立了长期合作关系，推动成果在智能设计、养护决策、绿色建造等领域落地应用。相关技术正逐步进入高速公路、城市道路及桥面铺装的实际工程环节。例如，数字孪生技术为道路设计优化、施工质量控制和全寿命周期养护决策提供了科学依据和技术支持。
交通基础设施的安全性与智能化水平关系到国家经济命脉与民生福祉。我们有责任让每一条路都更智能、更安全、更可持续；在面对国外垄断和面临行业痛点时，我们有责任以自主可控的原创科技成果，为我国交通强国建设贡献力量。
作者简介
葛海涛，长安大学未来交通学院讲师，硕士生导师，法国斯特拉斯堡大学博士，法国ICUBE实验室研究员，意大利帕尔马大学访问学者。长期从事道路工程计算力学与仿真研究，研究成果已应用于欧盟及法国路面设计标准。近年他主持或参与国家海外引才计划、国家重点研发计划项目、法国国家科学研究中心重大专项项目、欧洲研究理事会基金项目、国家自然科学基金项目、陕西省重点研发计划项目、陕西省自然科学基金项目等共10余项，以第一作者或通信作者在SCI或EI期刊发表论文10余篇。担任 Transportation Safety and Enviroment、Exploration、Intelligent Transportation Infrastructure、《公路与汽运》等期刊青年编委及10余种期刊或会议审稿专家。
