研究方向一：绿色低碳再生混凝土/胶凝材料
面向土木工程领域碳减排与固废资源化的战略需求，本研究方向聚焦于利用当地特色地材（如火山灰材料、隧道洞渣、废弃混凝土轨枕等）制备高性能再生胶凝材料与混凝土。系统解析火山灰质材料、废弃混凝土微粉及骨料的多尺度物化特性与活性激发机制，揭示热活化-化学激发耦合作用下多源固废中硅铝酸盐相的重构规律与再水化动力学行为。深入研究再生组分与当地地材在多元体系中的界面相容性、离子竞争吸附及协同水化效应，建立基于地材“基因”特性的再生混凝土配合比设计理论与性能调控方法，实现从隧道洞渣、废旧轨枕到新型低碳胶凝材料的全组分高值化利用，为区域基础设施建设提供绿色建筑材料解决方案。
研究方向二：耐腐蚀多功能防腐涂层、自感知/自修复/免维护智能材料
针对极寒、干热、强辐射、高盐雾等极端环境下工程材料易开裂、维护困难等瓶颈问题，以及既有混凝土结构损伤后的应急抢修与耐久性提升需求，致力于研发极端环境超耐腐蚀多功能防腐涂层与自感知、自修复免维护智能材料。基于原子层沉积与分子自组装技术，研发具有超疏水-自修复--阻隔-缓蚀协同机制的多功能智能防腐涂层；研发内置传感网络的自感知材料与微胶囊/血管网络自修复材料，构建"损伤感知-自主修复-性能恢复"的智能响应体系；在此基础上，基于材料基因组理念，设计开发低收缩、高抗裂、超耐腐蚀的免维护型工程材料，为我国重大工程在西部高原、深远海等特殊环境及既有基础设施延寿提供关键材料/技术支撑。
研究方向三：AI设计/仿生高强韧复合材料
针对传统水泥基材料韧性不足、易开裂的共性难题，本研究方向突破“强度-韧性”倒置关系的固有局限，借鉴生物矿化材料（如贝壳珍珠层“砖-泥”结构）的多尺度结构设计原理，研发具有mortar-brick特征的仿生复合材料。通过引入机器学习算法，建立材料组分-微结构-宏观性能的定量构效关系预测模型，智能优化仿生单元体的几何构型、界面过渡区特性及有机-无机杂化界面结合模式。融合3D打印精细成型技术，实现仿生层级结构的可控制造，系统研究裂纹偏转、桥接及能量耗散的多重增韧机理，最终开发出兼具高强度、高韧性与优异抗裂性能的新型复合材料，为重大工程结构的长寿命安全保障提供材料基础。