本方向是团队水泥基材料与结构研究体系的核心基础支撑方向，聚焦于从原子 - 分子、微观、介观到宏观的多尺度数值模拟与人工智能辅助设计技术，旨在突破传统实验方法周期长、成本高、难以揭示微观机理的局限，系统揭示土木工程材料的微观结构形成机理与宏观性能演化规律，为新型高性能水泥基材料开发、严苛环境下混凝土结构寿命预测与性能提升提供理论依据和数字化工具，实现土木工程材料从 “经验试错” 向 “科学设计” 的转变。

核心研究内容

1. 水泥基材料多尺度数值模拟

开展原子分子动力学（MD）、蒙特卡洛（MC）模拟，解析 C-S-H 凝胶、氢氧化钙等水泥水化产物的原子级结构特征，揭示其力学、传输与水化反应的微观本质；构建介观尺度混凝土随机骨料模型与微观结构演化模型，模拟材料内部损伤萌生、扩展与贯通的全过程；建立微观结构参数（孔隙率、孔径分布、水化程度等）与宏观力学、耐久性能的定量关联，实现材料性能的精准预测。

2. 基于人工智能的土木工程材料智能设计

融合机器学习、深度学习算法与材料基因组学思想，构建水泥基材料强度、耐久性、工作性等关键性能的预测模型；开发固废基胶凝材料、超弹韧化水泥基材料等新型材料的智能设计平台，实现材料配方的快速优化与逆向设计；结合实验数据与数值模拟结果，大幅缩短材料研发周期，降低研发成本。

3. 严苛环境下混凝土性能演化的数值模拟

模拟氯离子侵蚀、硫酸盐侵蚀、冻融循环、碳化等单一及耦合作用下混凝土的损伤演化过程；建立考虑环境 - 材料 - 结构相互作用的混凝土全寿命预测模型，为海洋工程、轨道交通、高寒地区工程等重大基础设施的耐久性设计提供支撑；研究修复材料与既有混凝土的界面粘结性能演化规律，为结构修复加固方案优化提供理论依据。

4. 超弹韧化水泥基材料的计算力学研究

建立纤维增强水泥基复合材料的细观力学模型，揭示纤维与基体的界面作用机理与增韧机制；模拟超弹韧化材料在拉伸、弯曲、冲击等复杂荷载作用下的力学响应与破坏模式；优化纤维种类、掺量、长径比与空间分布方式，指导高性能超弹韧化材料的工程化应用。

代表性研究基础与成果

• 主持国家自然科学基金面上项目、青年项目及湖南省自然科学基金等多项相关课题，系统开展了水泥基材料多尺度模拟与智能设计的基础研究；

• 在《Cement and Concrete Composites》《Construction and Building Materials》等国际顶级期刊发表相关 SCI 论文 50 余篇，总引用量超 2000 次，多篇论文入选 ESI 高被引论文；

• 开发了多款水泥基材料性能预测与智能设计软件，授权相关国家发明专利 5 项；

• 研究成果成功应用于高铁轨道板混凝土、海洋工程混凝土、固废基生态建材等的开发与性能优化，取得了显著的经济与社会效益。

研究展望

未来将进一步深化计算模拟与人工智能技术的深度融合，拓展数字孪生技术在土木工程材料与结构全生命周期管理中的应用，推动建筑材料行业的数字化、智能化转型，为我国基础设施建设的高质量发展提供核心技术支撑。