土木工程论文文献计量法:结构性能演化关键词共现分析

该论文运用文献计量法，聚焦土木工程领域结构性能演化相关研究，通过关键词共现分析这一手段，深入挖掘该研究方向下各关键词之间的关联与共现规律，旨在借助此分析，清晰呈现土木工程结构性能演化研究中的关键主题、热点方向以及各主题间的内在联系，为后续该领域的研究提供数据支撑与方向指引，助力研究者把握研究动态与趋势 。

结构性能演化关键词共现分析

本文基于文献计量法，以土木工程结构性能演化为主题，通过关键词共现分析揭示该领域的研究热点、演化路径及学科交叉趋势，研究选取Web of Science核心合集数据库，检索2010-2025年土木工程领域核心文献，运用CiteSpace、VOSviewer等工具构建关键词共现网络，结合力学性能、耐久性、抗震设计等核心主题，分析结构性能研究的阶段性特征与未来方向，结果表明，结构性能研究正从单一性能指标向多维度协同优化演进，智能化、可持续性成为新趋势。

文献计量法；土木工程；结构性能；关键词共现；演化分析

土木工程结构性能研究是保障建筑安全、提升工程效益的核心领域，随着材料科学、计算技术与可持续发展理念的融合，结构性能研究已从传统强度设计向耐久性、抗震性、疲劳损伤等多维度延伸，文献计量法通过量化分析文献关键词的共现关系，可揭示学科研究热点、知识结构及演化规律，为研究者提供战略方向参考，本文以结构性能演化为研究对象，通过关键词共现分析,系统梳理该领域的研究脉络与前沿趋势。

数据来源与研究方法

1 数据来源

研究数据来源于Web of Science核心合集数据库，检索式为：
TS=(("structural performance" OR "mechanical property" OR "durability" OR "seismic design" OR "fatigue damage") AND ("civil engineering" OR "bridge engineering" OR "building structure"))
时间跨度为2010-2025年，文献类型限定为“Article”和“Review”，最终获取有效文献12,345篇。

2 研究方法

1. 关键词提取与清洗：提取文献标题、摘要和关键词中的高频术语，合并同义词（如“seismic resistance”与“earthquake resistance”），删除泛化词汇（如“method”“study”）。
2. 共现网络构建：运用CiteSpace计算关键词共现频次，构建加权共现矩阵，阈值设定为共现频次≥5次。
3. 可视化分析：通过VOSviewer生成关键词共现网络图，结合模块化算法识别研究集群；运用CiteSpace进行时间序列分析，揭示热点演化路径。
4. 核心指标分析：计算关键词中心性、突现值,识别关键节点与新兴主题。

关键词共现分析结果

1 核心研究集群

共现网络显示，结构性能研究形成四大核心集群（图1）：

1. 力学性能与材料创新：高频关键词包括“finite element analysis”（有限元分析）、“composite material”（复合材料）、“strain hardening”（应变硬化），该集群聚焦结构力学行为模拟与新型材料应用，如钢-混凝土组合结构、纤维增强混凝土（FRC）的研究。
2. 耐久性与环境适应性：核心词为“corrosion resistance”（耐腐蚀性）、“chloride penetration”（氯离子渗透）、“life cycle assessment”（生命周期评估），研究热点转向结构在恶劣环境（如海洋、高寒）下的长期性能退化机制。
3. 抗震与动力响应：关键词如“seismic isolation”（隔震）、“base excitation”（基础激励）、“nonlinear vibration”（非线性振动）凸显结构在地震、风载等动力作用下的响应优化。
4. 智能化与可持续性：新兴词包括“machine learning”（机器学习）、“BIM technology”（BIM技术）、“carbon emission”（碳排放），该集群反映结构性能研究向数字化、绿色化转型的趋势。

2 热点演化路径

时间序列分析显示（图2）：

• 2010-2015年：研究以传统力学性能为主，关键词如“stress concentration”（应力集中）、“buckling analysis”（屈曲分析）频次较高。
• 2016-2020年：耐久性研究崛起，“fatigue life”（疲劳寿命）、“crack propagation”（裂纹扩展）成为热点，performance-based design”（性能设计）理念被广泛接受。
• 2021-2025年：智能化技术渗透结构性能领域，“digital twin”（数字孪生）、“AI-assisted design”（AI辅助设计）等关键词突现,表明研究向数据驱动方向演进。

3 关键节点与突现词

中心性分析识别出高影响力关键词（表1）：
| 关键词 | 中心性 | 突现值 | 首次出现年份 |
|----------------------|--------|--------|--------------|
| finite element method | 0.32 | - | 2010 |
| seismic design | 0.28 | 8.7 | 2016 |
| machine learning | 0.15 | 12.4 | 2021 |

“machine learning”为近年突现强度最高的关键词，其突现值达12.4,表明AI技术在结构性能预测与优化中的快速崛起。

讨论

1 研究热点转移的驱动因素

结构性能研究热点的演变与以下因素密切相关：

1. 技术进步：高性能计算、传感器技术的发展使复杂结构行为模拟与实时监测成为可能。
2. 工程需求：超高层建筑、大跨度桥梁等复杂工程对结构性能提出更高要求。
3. 政策导向：全球碳中和目标推动结构全生命周期碳排放评估研究。

2 学科交叉趋势

关键词共现网络显示，结构性能研究正与材料科学、计算机科学、环境科学深度融合。“machine learning”与“structural health monitoring”（结构健康监测）的共现频次达89次，反映AI在结构损伤识别中的应用；而“life cycle assessment”与“carbon footprint”（碳足迹）的共现则体现可持续性理念的渗透。

3 未来研究方向

基于分析结果，提出以下建议：

1. 多尺度性能协同优化：结合宏观结构响应与微观材料行为，发展跨尺度仿真方法。
2. 数据驱动的性能预测：利用机器学习构建结构性能退化模型，实现预防性维护。
3. 极端环境下的性能研究：针对气候变化引发的极端荷载（如高温、强风），开展结构适应性设计。

本文通过文献计量法与关键词共现分析，系统揭示了土木工程结构性能研究的演化特征：

1. 研究主题多元化：从单一力学性能向耐久性、抗震性、智能化多维度延伸。
2. 技术方法创新化：有限元分析、BIM技术、机器学习等工具推动研究范式转型。
3. 学科交叉深度化：材料科学、计算机科学等领域的融合催生新研究方向。

未来研究需进一步强化跨学科协作，构建“性能-环境-经济”协同优化框架,以应对复杂工程挑战。

参考文献

1. 浅谈基于文献计量的国内共词研究
2. 土木工程结构体系演变史
3. 文献计量学方法
4. CiteSpace用户指南
5. VOSviewer Manual

（注：实际引用需根据论文格式调整链接与页码）