利用环境荷载下结构的响应，将基于小波技术的桥梁损伤无损定位与基于改进遗传算法的智能损伤程度标定相结合，提出了公路桥梁智能损伤识别的两阶段法。第一阶段：应用小波空间变换进行桥梁的损伤定位；第二阶段：基于已识别出的损伤位置，利用改进的遗传算法进行桥梁损伤程度的标定。 理论上，研究了小波空间变换奇异性检测原理并将其与桥梁损伤定位结合起来，采用类比推理的方法，建构了桥梁结构损伤定位的连续、离散小波空间变换的理论模型。由此研究了不同边界条件、不同损伤形式及噪声条件下桥梁损伤定位，并统计、分析了小波函数的选取规律。将改进的遗传算法中的精英选择与联赛选择相结合，进行了桥梁损伤程度的标定。其主要内容有：小波空间变换理论及其桥梁损伤定位原理；桥梁损伤空间信号的小波变换理论模型；基于小波空间变换的汽车静荷载、匀速、匀速简谐汽车荷载、随机白噪声荷载作用下桥梁的损伤定位；连续、离散小波空间变换的桥梁损伤定位基函数敏感性分析；基于改进遗传算法公路桥梁损伤程度标定；基于小波分析与改进遗传算法的公路桥梁智能损伤识别的两阶段法试验研究等。 试验由ANSYS软件仿真了损伤工字型截面钢筋混凝土梁在静载、匀速、匀速简谐汽车荷载和随机白噪声荷载(汽车荷载和风载的耦合)环境荷载作用下响应，实体箱形截面连续梁桥的位移响应、实体悬索桥振型曲线。利用MATLAB小波工具箱对桥梁在任意时刻(固有频率)的位移响应(振型)进行分析，进行损伤定位和小波函数敏感性分析。此外，由MATLAB语言编写改进的遗传算法模型修正程序进行损伤程度标定，对所述方法进行有效验证。 试验表明，小波空间变换是识别环境荷载作用下桥梁损伤位置相当有效的方法。该方法仅需测量损伤后桥梁的位移或应变响应，不需损伤前的结构特性，不影响交通。两阶段方法有效的克服了常规的损伤位置和程度同时识别的算法收敛速度慢、存储空间大及可能误标定等问题，对损伤程度的标定具有更高的效率，更好的灵敏度、稳定性和可靠性。但所有这些结果有待于实际工程的进一步验证和推广。