北京时间10月20日下午18时58分，《智能交通基础设施（英文）》期刊（Intelligent Transportation Infrastructure,简称ITI）编辑部联合西南交通大学智能建造团队以“交通基础设施”健康监测与智能算法研究为主题，顺利举办了第二次国际青年学者线上论坛。本次活动由ITI联合主编、香港理工大学倪一清教授主持，ITI联合主编王平教授、ITI编辑部主任何庆教授出席活动，邀请了四位国际学者进行学术报告，他们分别是北京交通大学李旭教授、香港理工大学S.K.Lai副教授、美国俄克拉荷马州立大学Joshua Q. Li副教授以及美国德州大学奥斯汀分校Salvatore Salamon副教授。组织国内外相关专家、学者开展学术交流，总计来自土木、地学、物理、电气、信息、计算机、智慧等学院的120余位师生参与。

论坛伊始，王平教授的欢迎致辞主要介绍了本次论坛的举办背景、国际国内形势以及ITI期刊。他指出，本次论坛着力于为人工智能研究领域和交通基础设施工程架设科研桥梁，打造一个各个高等院校及科研院所和铁路工程建设单位的相关专家、学者开展学术交流高质量学术平台。

随后，北京交通大学李旭教授以《掘进机智能驾驶关键算法研究》为题，表明几乎所有的长隧道施工都会发生坍塌，为弥补坍塌实时评估模型的缺失，对掘进机施工数据进行了理论和统计分析。结果表明：扭矩穿透指数、推力穿透指数等一些数据在坍塌和非坍塌循环中具有非常明显的差异。加权崩溃指数是根据这些数据计算的，并用于评估崩溃风险。崩溃指数的确定性标准可以识别84%的崩溃周期。坍缩指数的概率模型导致YSP中616个坍缩周期和12920个非崩溃周期的平均崩溃能力分别为79%和19%。所提出的模型将是警告操作员并避免隧道掘进机施工中发生倒塌事故的有用工具。

香港理工大学S.K.Lai副教授以《在充斥物联网机遇世界中的智能铁路发展：迈向自供电的实时监控系统》为题，讲述了在新兴的智能交通时代，铁路运输（高铁和地铁列车系统）是一种环保的交通基础设施，具有重塑城市发展的潜力。提高地铁/高速列车的运行速度以改善客运服务至关重要，但这将导致列车振动过大并加速车轮缺陷的发生。任何组件故障都可能导致悲惨的脱轨事故。无线通信和信息技术的最新进展可以集成物联网（IoT）和云计算，形成一个实时监控平台，使用支持物联网的传感器和设备实时评估转向架/悬架结构的完整状况。介绍了多稳定、宽带和三混合能量收集技术的设计理念，这些技术可以在低频、低振幅和时变环境源下很好地工作，与列车动力学相结合。在这种自供电系统的支持下，无线传感器可以部署在役列车上（轴箱/转向架中），以直接测量振动、应力和噪声数据。这一创新系统可以填补列车车辆现有控制和监督系统的技术空白，进一步提高操作安全性。

美国俄克拉荷马州立大学Joshua Q. Li副教授以《通过自动化技术和数据分析提高交通基础设施的安全性》为题，讲解了促进安全是美国交通运输的重中之重，美国是工业化国家中交通死亡率最高的国家之一，是加拿大的两倍，是欧洲的四倍。为了大幅减少悲惨的死亡，伤害和财产损失，需要一种系统和整体的方法来解决安全问题，通过开发变革性的新技术和管理系统。研究重点旨在通过更好地了解碰撞风险和原因，采用救生基础设施对策，开发准确和实时的数据收集和评估系统，改进安全数据分析以指导决策，确保自动化带来显着的安全效益，以及追求主动的安全资产管理系统，来设计更安全的运输基础设施。这种安全研究是一项多式联运工作，包括高速公路，桥梁，铁路和航空事故和事故。

美国德州大学奥斯汀分校Salvatore Salamon副教授以《利用导波进行结构健康监测：技术、问题和应用》为题，讨论了应用于老化和恶化的基础设施系统的交通量和负载的增加，减少与定期维护操作相关的停机时间的愿望都引发了对结构健康监测（SHM）方法的兴趣和研究。这些研究是由维护范式从“基于时间”到“基于状态”的演变所推动的，这意味着与结构集成的传感和处理系统实时通知操作员正在发生退化。虽然已经提出了各种各样的SHM方法，介绍了最先进的基于超声波的方法的最新发展。该演讲将讨论研究问题和挑战，以及德州大学奥斯汀分校智能结构研究实验室正在进行的一些研究示例。

在提问互动环节，五国际青年学者与在线师生围绕相关研究内容进行了深入的交流与探讨。大家纷纷表示，本次论坛为青年教师、学生提供了一个开放的学术交流平台，有利于学科交叉的合作与探索，大家收获颇丰。

最后，倪一清教授总结发言表示本次会议的圆满完成，寄以ITI期刊和智能建造团队美好的祝愿，希望后续还能有更多这样的国际论坛进行交流和学习。