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“變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南征求意見

木言禾四毛 2020-05-13

展開全文

來源：科技部

根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于改進加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》（國發(fā)〔2014〕11號）、《國務(wù)院關(guān)于深化中央財政科技計劃（專項、基金等）管理改革方案的通知》（國發(fā)〔2014〕64號）、《國家重點研發(fā)計劃管理暫行辦法》（國科發(fā)資〔2017〕152號）等文件要求，現(xiàn)將“變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南公開征求意見。征求意見時間為2020年5月11日至2020年5月25日。

國家重點研發(fā)計劃相關(guān)重點專項的凝練布局和任務(wù)部署已經(jīng)戰(zhàn)略咨詢與綜合評審特邀委員會咨詢評議，國家科技計劃管理部際聯(lián)席會議研究審議，并報國務(wù)院批準實施。本次征求意見重點針對各專項指南方向提出的目標指標和相關(guān)內(nèi)容的合理性、科學(xué)性、先進性等方面聽取各方意見?？萍疾繉嘘P(guān)部門、專業(yè)機構(gòu)和專家，根據(jù)征求意見情況，修改完善項目申報指南。征集到的意見將不再反饋和回復(fù)。

相關(guān)意見建議請于5月25日24點之前發(fā)至電子郵箱：jcs_zdxmc@most.cn。

附件：

“變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南（征求意見稿）

科技部基礎(chǔ)研究司

2020年5月11日

“變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題”重點專項2020年度第二批項目申報指南（征求意見稿）

“變革性技術(shù)關(guān)鍵科學(xué)問題”專項2020 年第二批項目申報指南擬圍繞應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域，支持15 個項目，國撥經(jīng)費總概算1.3 億元。申報單位根據(jù)指南支持方向，面向解決重大科學(xué)問題和突破關(guān)鍵技術(shù)進行一體化設(shè)計。鼓勵圍繞一個重要科學(xué)問題組織研究。項目應(yīng)整體申報，須覆蓋相應(yīng)指南方向的全部考核指標。每個項目下設(shè)課題不超過4個，每個項目參與單位數(shù)不超過6家。

1、三維地震成像的數(shù)學(xué)方法與超分辨反演高效算法

研究內(nèi)容：針對我國非常規(guī)油氣勘探關(guān)鍵需求，提出適用于我國黃土層厚、儲層縱向薄互層、橫向強非均質(zhì)等特定地質(zhì)結(jié)構(gòu)的地震波傳播數(shù)學(xué)物理模型，研究其適定性理論、高效正演算法、反問題求解及與機器學(xué)習(xí)結(jié)合的新型高效超分辨反演方法。提出模型-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的三維地震成像數(shù)學(xué)方法。提出致密油氣儲層巖性、物性參數(shù)的人工智能超分辨反演方法。開發(fā)關(guān)鍵軟件模塊，支撐非常規(guī)油氣的勘探與開發(fā)。

考核指標：建立適應(yīng)中國特定地質(zhì)結(jié)構(gòu)的非常規(guī)油氣地震波方程，形成1 套完備的數(shù)學(xué)理論和高效算法。建立新數(shù)學(xué)物理模型的適定性理論與精度可控高效正演算法；提出模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的三維地震成像數(shù)學(xué)方法；提出致密油氣/頁巖油氣儲層巖性、物性參數(shù)的人工智能超分辨反演方法。建立的數(shù)學(xué)物理模型與實際情況符合率在80%以上，新模型數(shù)值求解的效率提升40%以上；研制的人工智能超分辨反演方法的分辨能力（在鄂爾多斯盆地目標區(qū)）應(yīng)達到1/10 波長以下；處理解釋二維地震不少于30000 公里，處理三維地震不少于2000 平方公里，并驗證方法的有效性。

2、油氣管網(wǎng)安全運維的大數(shù)據(jù)分析與算法

研究內(nèi)容：基于大數(shù)據(jù)與管網(wǎng)運維機理的耦合計算發(fā)展魯棒可解釋的油氣管網(wǎng)安全運維數(shù)學(xué)模型。結(jié)合統(tǒng)計學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)發(fā)展油氣管網(wǎng)安全預(yù)警高效算法，進行缺陷和失效統(tǒng)計分析，狀態(tài)數(shù)據(jù)分析，多元數(shù)據(jù)耦合與挖掘，實現(xiàn)多種預(yù)警數(shù)據(jù)整合和挖掘利用。針對管網(wǎng)運維的多元復(fù)雜供需關(guān)系，研究降本增效型油氣戰(zhàn)略儲備布局，實現(xiàn)應(yīng)急狀態(tài)下油氣安全穩(wěn)定快速響應(yīng)，建立油氣實時資源調(diào)度的大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，結(jié)合機器學(xué)習(xí)發(fā)展混合整數(shù)規(guī)劃問題的高效算法。

考核指標：建立管道安全全過程監(jiān)控與診斷的數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)，實現(xiàn)管道工藝參數(shù)的實時監(jiān)控。針對監(jiān)測及故障診斷、陰極保護的監(jiān)測、閥室與地表設(shè)施監(jiān)測、關(guān)鍵部位腐蝕速率開發(fā)智能安全預(yù)警分析軟件，缺陷智能識別準確率75%以上，提升新氣管道管線安全高效運行能力。建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的油氣管道管容利用效率、能源消耗、檢修狀態(tài)等指標體系；建立管道容量分配、運行狀況的油氣儲備布局與實時信息共享的油氣運輸管道優(yōu)化調(diào)度的新型運籌學(xué)算法。

3、航空發(fā)動機短艙問題的偏微分方程建模與計算

研究內(nèi)容:通過發(fā)展湍流理論建立航空發(fā)動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型及相應(yīng)模擬算法。通過建立復(fù)雜介質(zhì)中的多尺度模型來研究航空發(fā)動機復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的多尺度損傷行為。通過有界區(qū)域偏微分方程建模研究發(fā)動機短艙的不同結(jié)構(gòu)對層流、湍流、多相流等的影響，并研究模型中逼近解的穩(wěn)定性，發(fā)展高性能計算方法提高逼近解的精度。發(fā)展離散度量空間理論以及最優(yōu)傳輸理論，提出新的高維數(shù)據(jù)降維方法。

考核指標：自主開發(fā)虛擬計算平臺，計算航空發(fā)動機燃燒室兩相湍流燃燒新模型的數(shù)值解，新算法比現(xiàn)有算法效率提高一個量級，計算速度比國際一流計算平臺快一倍。提高航空發(fā)動機復(fù)合材料結(jié)構(gòu)中的多尺度模型中多尺度性的定量估計的準確性，數(shù)值近似解的逼近精度提高一個量級，與實驗數(shù)據(jù)誤差小于國際一流同類計算軟件誤差的50%。發(fā)展離散度量空間理論以及最優(yōu)傳輸理論提出新的高維數(shù)據(jù)降維方法及算法，比現(xiàn)有降維方法效率提高一倍。

4、智能導(dǎo)航及遙感數(shù)據(jù)高精度融合的數(shù)學(xué)方法

研究內(nèi)容:研究全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）實時高精度定位的超快收斂理論、高維快速運算方法及在實時精密單點定位（PPP）和載波相位差分技術(shù)（RTK）中的應(yīng)用；GNSS 中心化多源導(dǎo)航融合的整數(shù)矢量快速尋優(yōu)模型及復(fù)雜環(huán)境下的智能可信導(dǎo)航應(yīng)用；異源異構(gòu)多維度遙感載荷大數(shù)據(jù)融合的幾何/輻射反演模型與優(yōu)化及在微納衛(wèi)星組網(wǎng)自主定標的應(yīng)用；高分辨成像優(yōu)化理論、三維信息重構(gòu)模型算法及復(fù)雜區(qū)域重點目標重構(gòu)應(yīng)用。

考核指標:復(fù)雜環(huán)境下GNSS 模糊度固定率由70%~80% 提高至90%以上；剔除單傳感器失效的漏警率小于0.001，在GNSS 可見衛(wèi)星個數(shù)不足時，隨距離增大，定位誤差累積不超過1%；開發(fā)1 套異源異構(gòu)遙感載荷數(shù)據(jù)融合軟件，反演模型精度優(yōu)于5‰個像素，自主定標精度優(yōu)于1.5 個像素；典型噪聲測量條件下，重構(gòu)圖像的峰值信噪比不低于28dB，典型目標重構(gòu)相對誤差小于5%。

5、高端橡膠材料的可計算建模與智能化設(shè)計

研究內(nèi)容：針對航空輪胎用高端橡膠材料，發(fā)展刻畫高分子鏈非線性響應(yīng)行為的數(shù)學(xué)理論，構(gòu)建橡膠材料的非線性黏彈性本構(gòu)方程，提出基于有限元方法的高效多尺度算法框架；實現(xiàn)橡膠材料力學(xué)性能、綜合熱傳輸與熱力耦合問題的多尺度精確高效模擬計算，提出復(fù)合材料鋪層結(jié)構(gòu)高效組合優(yōu)化設(shè)計方法，開發(fā)對航空輪胎綜合性能仿真結(jié)果即時輸出的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的計算平臺。

考核指標：基于本項目理論成果開發(fā)的計算平臺具備對多界面復(fù)合材料完備建模和自適應(yīng)快速網(wǎng)格劃分能力；具備為航空輪胎不同部位智能化調(diào)用相應(yīng)材料本構(gòu)方程、參數(shù)與算法的能力；可實現(xiàn)航空輪胎應(yīng)力-應(yīng)變響應(yīng)的快速數(shù)字化求解，靜態(tài)應(yīng)力-應(yīng)變的計算數(shù)值精度≥90％，動態(tài)應(yīng)力-應(yīng)變和溫升的計算數(shù)值精度≥85％，計算效率相對于常用商業(yè)軟件（如：ABAQUS，Ansys）提高8倍以上；形成1套對航空輪胎材料研制和輪胎制造具有指導(dǎo)能力的高精度設(shè)計軟件并在企業(yè)應(yīng)用。

6、數(shù)理模型耦合驅(qū)動的自由曲面一體化數(shù)控加工理論與算法

研究內(nèi)容：面向先進制造中幾何與物理信息、算法特性、加工大數(shù)據(jù)高度融合的需求，構(gòu)建數(shù)理模型驅(qū)動的自由曲面一體化數(shù)控加工基礎(chǔ)理論及算法體系。解決曲面設(shè)計模式和加工模式的數(shù)理融合問題、加工模式與物理特性的匹配問題；提出面向高速高精度加工的自由曲面設(shè)計與建模方法；建立幾何物理信息與加工大數(shù)據(jù)耦合意義下的多軸數(shù)控加工規(guī)劃框架；發(fā)展數(shù)理模型驅(qū)動的NURBS 曲面直接插補方法。

考核指標：提出面向加工度量的自由曲線曲面高速高精度建模方法，相比經(jīng)典NURBS方法，算法效率（迭代次數(shù)）提升不低于10%；發(fā)展數(shù)學(xué)原理、物理信息與加工大數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動的自由曲面高質(zhì)量加工路徑規(guī)劃理論與算法，相比傳統(tǒng)CAM 方法，算法編程效率提升大于10%，新加工模式帶來的曲面物理功能效率（如減阻、增壓等）提升不低于10%；研究基于自由曲面求交的加工殘留與精度分析方法，并產(chǎn)出分析報告；建立數(shù)理模型驅(qū)動的NURBS 曲面直接插補算法，支持微米級輪廓誤差精度編程；開發(fā)1 套融合新原理的CAD-CAM-CNC 一體化原型系統(tǒng)，搭建樣機并在航空領(lǐng)域開展不少于5個場景的加工應(yīng)用驗證，其中功能性曲面加工樣件不少于2個。

7、基于最優(yōu)化方法的大型城市復(fù)雜路網(wǎng)智能調(diào)度研究

研究內(nèi)容:針對交通路網(wǎng)環(huán)境的復(fù)雜性與交通需求的不確定性，研究大型城市局域路網(wǎng)魯棒協(xié)同控制的數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；針對路網(wǎng)空間的復(fù)雜性，發(fā)展分布式與分層式路網(wǎng)控制數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；針對路網(wǎng)高密度道路管控與調(diào)度的復(fù)雜性，發(fā)展基于多目標優(yōu)化的交通路網(wǎng)智能調(diào)度數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；開發(fā)交通路網(wǎng)智能控制軟硬件協(xié)同平臺，開展大型城市復(fù)雜路網(wǎng)交通管理典型示范。

考核指標:對于大型城市路網(wǎng)目標模式超過8 種路網(wǎng)形態(tài)，建立可實時運行的基于多目標優(yōu)化的路網(wǎng)調(diào)度數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；對于大型城市局域路網(wǎng)，建立面向環(huán)境復(fù)雜性與交通需求不確定性的路網(wǎng)魯棒協(xié)同控制數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；對于超過500 個路口的山地城市網(wǎng)絡(luò)，建立路網(wǎng)分布式與分層式控制數(shù)學(xué)理論與優(yōu)化方法；建成超過36 個山地城市路口的路網(wǎng)交通信號控制示范，其通過路口的平均延誤下降15%，路口通行效率提高20%。

8、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲分析與演化預(yù)測研究

研究內(nèi)容：面向社會安全風險的預(yù)測、防范和處置需求，研究關(guān)鍵數(shù)據(jù)的精準快速采集技術(shù)以及海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。研究多模態(tài)時序關(guān)系復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖嵌入表示方法、網(wǎng)絡(luò)圖譜的相似度學(xué)習(xí)和拓撲分析，異構(gòu)特征屬性之間內(nèi)嵌的本征結(jié)構(gòu)；復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)顯性子圖的搜索空間優(yōu)化方法、建模與演化預(yù)測方法，重要節(jié)點挖掘和鏈路預(yù)測方法。

考核指標：構(gòu)建面向社會安全風險感知的千萬級結(jié)點、億級邊、包含多模態(tài)數(shù)據(jù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，支持不少于5 類典型場景的分鐘級搜索響應(yīng)和挖掘計算能力；搭建基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社會安全風險建模預(yù)測演示驗證平臺，在2個以上的大中型城市開展應(yīng)用驗證，實現(xiàn)對虛實空間中社情民意風險感知準確率大于85%，其中3D識別算法正確率不低于97%。

9、胰膽惡性腫瘤精準診療的數(shù)學(xué)理論和算法

研究內(nèi)容：針對復(fù)雜環(huán)境下浸潤性強目標小且模糊的胰膽惡性腫瘤，建立智能感知、增強和識別算法；研究影像中模糊目標特征提取、定量刻畫和模糊程度定量分類，構(gòu)建基于幾何和PDE 理論的模糊和部分缺失的胰膽惡性腫瘤、血管3D 醫(yī)學(xué)影像的精準分割模型和算法；發(fā)展小樣本、弱監(jiān)督、模態(tài)遷移和知識嵌入的強化學(xué)習(xí)方法，建立多模態(tài)多時間序列圖像、目標缺損圖像和多組學(xué)圖像3D/4D非剛性配準、融合及重建模型和高效非凸算法；探索基于影像的胰膽惡性腫瘤演化機理，構(gòu)建腫瘤演化進程模型。

考核指標：研發(fā)針對弱小目標的新一代高對比度的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)和設(shè)備。建立胰膽惡性腫瘤、血管分割和非剛性配準算法，使得分割和配準精度達到95%或以上，比現(xiàn)有方法提高或超過15%，提出達到臨床要求的膽胰腫瘤精準診斷的新方法。構(gòu)建多模態(tài)、多組學(xué)圖像融合和重建算法，模擬胰膽惡性腫瘤演化進程，用于胰膽精準診療臨床實踐。獲得胰膽惡性腫瘤精準診療中分割、配準和識別核心技術(shù)的授權(quán)自主知識產(chǎn)權(quán)，服務(wù)于胰膽惡性腫瘤的精準診療。

10、大數(shù)據(jù)計算與分析的基礎(chǔ)算法

研究內(nèi)容：針對我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的重大需求，聚焦大數(shù)據(jù)計算“7 個巨人問題”中的“廣義多體，統(tǒng)計計算，線性代數(shù)計算”問題，研發(fā)在典型大數(shù)據(jù)環(huán)境下可運行、高效能求解的基礎(chǔ)算法與對應(yīng)的大數(shù)據(jù)聚類分析、判別分析與降維分析核心算法；建立對應(yīng)算法的計算復(fù)雜性、收斂性、誤差可控性等可用性與正確性數(shù)學(xué)理論；在1-2個典型行業(yè)大數(shù)據(jù)中取得突破應(yīng)用。

考核指標：對廣義多體，統(tǒng)計計算，線性代數(shù)計算等3個基本計算問題各研發(fā)一個對百億級大數(shù)據(jù)可用、理論證明正確的基礎(chǔ)算法，其計算效率比當前最好算法提升40%以上；針對3個典型大數(shù)據(jù)分析任務(wù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析算法，有效分析數(shù)據(jù)規(guī)模達到TB級，支持3種以上大數(shù)據(jù)環(huán)境有效執(zhí)行；支撐TB級醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理（重建或分割），單個體三維影像處理時間低于0.05秒，誤差率比當前最優(yōu)水平降低8%以上。

11、太赫茲醫(yī)學(xué)影像及診斷系統(tǒng)中的關(guān)鍵數(shù)學(xué)問題及應(yīng)用

研究內(nèi)容：探索牙齒、乳腺太赫茲影像檢測的系統(tǒng)集成；開發(fā)牙齒多層結(jié)構(gòu)折射率不同的成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法；建立反常統(tǒng)計力學(xué)框架下的癌細胞超擴散演化方程；發(fā)展只依賴于曲面黎曼度量共形幾何內(nèi)蘊方法，融合擬共形變換參數(shù)與分數(shù)階布朗運動Hurst 指數(shù)兩者所包含的信息；為診斷乳腺癌及跟蹤癌病變發(fā)展進程提供算法支持。

考核指標：完成牙齒、乳腺太赫茲影像檢測儀樣機；提交牙齒多層結(jié)構(gòu)折射率不同的太赫茲成像算法、牙齒表面不平整散射嚴重的成像算法；給出擬共形變換參數(shù)與分數(shù)階布朗運動Hurst指數(shù)之間的關(guān)聯(lián)形式，計算擬共形變換不變量，提供齲齒及乳腺癌的AI識別診斷算法，誤識率小于5%，漏識率小于3%。

12、面向海量多源遙感數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵數(shù)學(xué)問題及其產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

研究內(nèi)容：針對海量多源遙感數(shù)據(jù)中含有的多類型噪音，構(gòu)建多模態(tài)核函數(shù)，改進先驗信息提取方法，優(yōu)化圖像超分重構(gòu)算法。在遙感數(shù)據(jù)處理和反演中涉及病態(tài)方程，合理設(shè)計反演過程的信息變遷，將遙感數(shù)據(jù)特性和預(yù)處理算法相結(jié)合，實現(xiàn)高維病態(tài)方程的優(yōu)化求解?！巴锂愖V”及“同譜異物”現(xiàn)象導(dǎo)致多光譜數(shù)據(jù)地物光譜特征呈非線性，基于隨機統(tǒng)計分析方法，對多光譜遙感圖像進行預(yù)處理，建立樣本圖-譜特征聯(lián)合模型，進行多光譜數(shù)據(jù)特征深層次表達，提升遙感影像監(jiān)督分類精度。

考核指標：針對星載遙感成像系統(tǒng)受到平臺振動、系統(tǒng)噪聲、氣候天氣等因素的影響，以及超過成像系統(tǒng)截止頻率的高頻細節(jié)信息丟失問題，實現(xiàn)超分辨率重構(gòu)復(fù)原，影像分辨率提升1.5倍。經(jīng)過遙感反演病態(tài)方程優(yōu)化后地表反射率反演精度高于85%。通過多光譜遙感影像數(shù)據(jù)圖-譜特征模型建立，大區(qū)域分類準確率提高7%。

13、基于機器學(xué)習(xí)與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系

研究內(nèi)容：建立機器學(xué)習(xí)與確定性機理混合建?？蚣荏w系；構(gòu)建可解釋和可信任的確定性及隨機算法；研究從交通路網(wǎng)到車道線級別道路的數(shù)學(xué)表達；發(fā)展將眾包數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)測繪數(shù)據(jù)進行互補和融合的高精度地圖制作方法；研究自然語言處理技術(shù)在高精度地圖路標牌語義識別中的應(yīng)用；建立從地圖的采集、制作和融合全流程的質(zhì)量評估體系。

考核指標：建立基于機器學(xué)習(xí)與確定性機理融合的高精度地圖制作和評估體系的理論；實現(xiàn)包含眾包數(shù)據(jù)或測繪數(shù)據(jù)場景全覆蓋和要素全覆蓋的高精度地圖制作，生產(chǎn)自動化水平達到95％以上；在高速、主干道及數(shù)據(jù)源相對豐富的城區(qū)中地圖精度不低于5-10厘米；保證高精度地圖生產(chǎn)全流程的置信值不低于95%。

14、面向國產(chǎn)高性能自主可控計算機的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)庫軟件與應(yīng)用

研究內(nèi)容：基于高性能自主可控計算平臺的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)算法、面向復(fù)雜應(yīng)用問題的數(shù)學(xué)模型和高效并行求解器；基于自主處理器和異構(gòu)并行計算機體系的數(shù)學(xué)庫軟件和評測工具，為各類計算問題提供編程接口和框架；支撐復(fù)雜工業(yè)仿真和高端芯片研發(fā)的新型數(shù)學(xué)模型和高效數(shù)值并行算法，以及基于自主處理器和基礎(chǔ)并行數(shù)學(xué)庫的仿真、設(shè)計軟件的開發(fā)與應(yīng)用。

考核指標：面向多種應(yīng)用場景，適配3 種以上國產(chǎn)自主處理器及百萬核異構(gòu)計算架構(gòu)，性能不低于國外主流同類基礎(chǔ)數(shù)學(xué)庫軟件；可支撐千萬級模型自由度計算、萬核并行效率不低于30%的自主工業(yè)仿真軟件系統(tǒng)1 套，計算性能不低于國際主流同類軟件系統(tǒng)；高端芯片的設(shè)計軟件具備第一性原理預(yù)測能力，軟件算法時間復(fù)雜度O(nc)由同類主流軟件的c>1 降為c≤1。

15、全壽命瀝青路面時空演化數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法設(shè)計

研究內(nèi)容：針對當前瀝青路面技術(shù)中實踐數(shù)據(jù)挖掘不充分、數(shù)學(xué)理論支撐不完善、相關(guān)設(shè)計模型可靠性低、設(shè)計壽命預(yù)估誤差大等基礎(chǔ)問題，研發(fā)全壽命周期條件下的瀝青路面結(jié)構(gòu)與材料的時空演化數(shù)學(xué)模型，形成多層次、多框架下解析推斷系統(tǒng)，開發(fā)結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法，挖掘多因素同步耦合狀態(tài)下的服役性能衰變機理，構(gòu)建適應(yīng)于長壽命使用需求的疲勞設(shè)計模型，實現(xiàn)給定指標需求下路面結(jié)構(gòu)最優(yōu)設(shè)計方案，完善瀝青路面安全、耐久的結(jié)構(gòu)設(shè)計體系，為構(gòu)建長壽命路面設(shè)計體系奠定基礎(chǔ)。

考核指標：建立瀝青路面全周期服役性能指標的時空演化規(guī)律數(shù)學(xué)模型，與實測數(shù)據(jù)的預(yù)測精確度不低于85%；給出路面結(jié)構(gòu)安全服役性能衰變的疲勞方程估計式，準確率不低于85%；開發(fā)路面結(jié)構(gòu)設(shè)計推斷系統(tǒng)，生成的優(yōu)化設(shè)計方案使得路面預(yù)估壽命不小于30 年；設(shè)計結(jié)構(gòu)優(yōu)化智能算法，開發(fā)軟件著作權(quán)1 套。