研究领域

[1] 工程结构损伤性态智能化感知、识别与评价（学科交叉）；

[2] 工程结构损伤诊断与健康监测。    

学习工作经历

2024年7月-至今，北京科技大学，土木与资源工程学院，博士后；

2020年9月-2024年6月，西安建筑科技大学/北京科技大学，博士学位；

2016年6月-2020年8月，中冶建筑研究总院有限公司，项目负责人/工程师。    

社会兼职

[1] Measurement等SCI期刊审稿人；

[2] 中国冶金建设协会工业建筑安全技术委员会委员。    

科研项目

[1] 工程材料与结构冲击振动四川省重点实验室开放基金，基于AI技术的爆炸作用下厂房混凝土柱损伤识别与评估研究，2025.01-2026.12（主持）；

[2] 国家工业建构筑物质量安全监督检验中心“专项科研基金”项目，选煤厂主厂房特定腐蚀环境和钢结构防腐方案试验研究，2019.07-2021.06（主持）；

[3] 四川省创新苗子工程培育项目，薄壁方钢管-建筑固体废弃物组合柱静力力学性能研究，2015.05-2016.05（主持）；

[4] 国家自然科学基金重大项目，结构服役性能多维表征指标及其智能评价理论与方法，2022.01-2026.12（参与）。    

专利获奖鉴定

[1] 腐蚀金属构件的厚度测量装置及方法（发明专利），第一完成人；

[2] 一种基于微元法的混凝土表面裂缝角度监测方法（发明专利），第二完成人；

[3] 一种风机基础环锚固缺陷引起的基础损伤的检测方法（发明专利），第二完成人；

[4] 吊车梁轨道中心距检测设备（实用新型专利），第一完成人；

[5] H型钢梁柱节点螺栓更换设备（实用新型专利），第一完成人；

[6] 吊车梁轨道中心距监测设备（实用新型专利），第一完成人；

[7] 腐蚀金属构件的厚度测量装置（实用新型专利），第一完成人；

[8] 钢柱倾斜率检测设备（实用新型专利），第一完成人；

[9] 钢梁变形检测装置（实用新型专利），第二完成人。

代表性论文

[1] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu. Rapid monitoring of structural deformation based on unsupervised segmentation model[J]. Engineering Structures, 2025, 322: 119124. (SCI. JCR-Q1. 中科院一区Top. IF: 5.5)；

[2] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu. Real-time multi-object detection model for cracks and deformations based on deep learning [J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 61: 102578. (SCI. JCR-Q1. 中科院一区Top. IF: 8.8)；

[3] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu. Identification of historical maximum load on concrete beams based on crack and deformation response using knowledge-embedded machine learning algorithms [J]. Engineering Structures, 2024, 314: 118376. (SCI. JCR-Q1. 中科院一区Top. IF: 5.5)；

[4] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu, Hongbing Chen. Investigation on the effect of data qualityand quantity of concrete cracks on the performance of deep learning-based image segmentation [J]. Expert Systems with Applications, 2024, 237: 121686. (SCI. JCR-Q1. 中科院一区Top. IF: 8.5)；

[5] 岳清瑞, 徐刚, 刘晓刚. 桥梁裂缝智能识别与监测方法研究[J].中国公路学报, 2024, 37(02): 16-28. (EI收录)；

[6] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu. Deep learning algorithm for real-time automatic crack detection, segmentation, qualification [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 126: 107085. (SCI. JCR-Q1. 中科院小类一区Top. IF: 8)；

[7] Gang Xu, Qingrui Yue, Xiaogang Liu. Real-time monitoring of concrete crack based on deep learning algorithms and image processing techniques [J]. Advanced Engineering Informatics, 2023, 58: 102214. (SCI. JCR-Q1. 中科院一区Top. IF: 8.8)；

[8] 徐刚, 姚勇, 邓勇军等. 压实系数对内填砂卵石薄壁方钢管柱在冲击载荷下力学性能的影响分析[J]. 振动与冲击, 2017,36(02):177-184.（EI收录）；

[9] 徐刚, 姚勇, 邓勇军等. 薄壁方钢管砂卵石组合柱稳定承载力性能的正交法分析[J]. 钢结构, 2016, 31(08): 26-29.；

[10] 徐刚, 姚勇, 邓勇军等. 砂卵石土直剪试验的颗粒离散元模拟研究[J]. 四川建筑科学研究, 2016, 42(02): 60-63.；

[11] 徐刚, 姚勇, 邓勇军等. 砂卵石土颗粒组成对剪切强度的影响[J]. 四川建筑科学研究, 2015, 41(05): 51-54.；

[12] 徐刚, 姚勇, 邓勇军等. 砂卵石土直剪实验的多面体颗粒单元数值模拟[C].全国工程安全与防护学术会议, 2014.（评为“优秀论文”）。