The development of a generalised framework for assessing bridge life-cycle performance and cost, with emphasis on analysis, prediction, optimisation and decision-making under uncertainty, is briefly addressed. The central issue underlying the importance of the life-cycle approach to bridge engineering is the need for a rational basis for making informed decisions regarding design, construction, inspection, monitoring, maintenance, repair, rehabilitation, replacement and management of bridges under uncertainty which is carried out by using multi-objective optimisation procedures that balance conflicting criteria such as performance and cost. A number of significant developments are summarised, including time-variant reliability, risk, resilience, and sustainability of bridges, bridge transportation networks and interdependent infrastructure systems. Furthermore, the effects of climate change on the probabilistic life-cycle performance assessment of highway bridges are addressed. Moreover, integration of SHM and updating in bridge management and probabilistic life-cycle optimisation considering multi-attribute utility and risk attitudes are presented.

Long-term exposure to coastal and marine environments accelerates the aging of reinforced concrete (RC) structures, impacting their structural safety and society impact. Traditional assessments of long-term performance deterioration in RC structures involve complex, nonlinear, and time-intensive studies of physical mechanisms. While existing machine learning (ML) methods can assess the lifetime of these structures, they often prioritize data regression over mechanistic interpretation. To enhance the efficiency and interpretability of predicting the life-cycle performance of RC structures, this study introduces a generic framework based on interpretable ensemble learning (EL) methods. The framework predicts life-cycle performance efficiently and accurately, with optimal hyperparameters automatically tuned through Bayesian optimization. Interpretability algorithms clarify the influence of environmental, durability, and mechanical parameters on structural durability and mechanical predictions. Validation employs real-world cases of RC hollow beams in the coastal area of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area (GBA). The comprehensive model for RC structures integrates actual data on temperature, humidity, and surface chloride content in the GBA, considering diffusion, convection, and binding effects of chloride ions, corrosion non-uniformity, and crack impact on durability estimation. Comparative analysis with existing ML methods underscores the effectiveness of the framework. The findings highlight the dynamic evolution of feature importance rankings throughout the service life, shedding light on the continuous changes in the significance of different factors when predicting mechanical resistance.

Bragg resonance induced by periodic bottoms has potential applications for coastal protection. Under extreme wave conditions, nonlinearity may play a critical role in the wave-topography interactions. It is important to understand the nonlinear effects in Bragg resonance of periodic bottoms subject to a nonlinear focused wave group, as a representation of an extreme transient event. An efficient fully nonlinear numerical model using the conformal mapping method is developed to simulate wave-topography interaction problems. Validation of this model is performed against theoretical predictions and experimental data in the literature. It is then employed to study Bragg reflection triggered by nonlinear focused wave groups. The nonlinear analysis finds that increased wave group amplitudes slightly weaken the Bragg reflection and shift the value of the corresponding relative wavelength 2S/LP, as a result of the free surface nonlinear effect. The three bottom configurations tested include ripples, rectified cosinoidal bars, and steps. A second order Bragg reflection is observed at 2S/LP=2.0, with reflection coefficients potentially exceeding the fundamental reflection coefficients by up to 20% at greater bar heights. This study provides new insights into the nonlinear Bragg Resonance of free surfaces and periodic seabed topography under extreme wave conditions.