目前,对于大跨径预应力梁桥,主梁长期下挠问题已经被学术界广泛关注。预应力混凝土桥梁的变形和裂缝随着时间的延续不断增加,导致其工作状态不断恶化,引起这种病害的主要原因为结构的时变效应。经研究:混凝土收缩徐变效应是影响桥梁结构时变效应中主要的原因之一,目前所用的收缩徐变预测模型对结构响应的预测存在低估或者高估的风险,因此本文以美国西北大学Bazant教授所建立的收缩徐变数据库为基础,利用残差法进行规范模型评估,并对二者的残差进行数学分析以及建立残差的数学模型;此外,利用比值法建立不确定性系数的概念,并利用其作为修正模型进行混凝土梁的长期变形。本文取得的主要研究成果有:(1)以简支梁的结构响应以及具有的高维非线性特征的橡胶混凝土抗水渗透试验为基本算例,介绍代理模型的选择方法。首先以简支梁结构响应问题为例,探究了高斯过程的学习效率随着样本容量的变化,结果表明:在样本容量很小的情况下,高斯过程依然有着良好的拟合效果。其次,以橡胶混凝土的抗水渗透试验数据为代表的高维非线性问题为例,结合传统响应面法,通过两个方法所得结果的比对表明:在小样本以及高度非线性的情况下,高斯过程比传统响应面,有更高的准确性,因此高斯过程回归在处理此类问题上更具优势,可以作为后续问题的代理模型。(2)以P.Bazant汇总建立的收缩徐变试验数据库为基础,利用残差法对CEBFIP90模型预测模型进行评估,得到残差随着各项影响参数的变化情况:对于徐变函数,共计119组试验,残差值为正的有53组,占数据总数的44.5%;残差为负的有66组,共计占55.5%,从而可得CEB-FIP90模型略高估计了徐变函数。对于收缩应变,共计数据231组,残差值为正的有153组,占数据总数的66.2%;残差为负的有78组,共计占33.8%,从而可得CEB-FIP90模型存在低估收缩应变的风险。利用残差数据建立了残差模型,并通过了试验数据的验证,证明了残差模型能够有效降低试验值与模型值之间的偏差。最后,为了进行混凝土结构长期变形的不确定性量化,基于试验数据和预测值之间比值,提出了不确定性系数模型。(3)选取B.Espion数据库中Faber对简支梁长期变形的研究,并且以1#梁做为研究对象,对其进行不确定性量化研究。首先采用前向的不确定性量化思想,利用先验分布进行试验设计并产生20组数据点,以此为基础建立有限元数值模型,结果表明:试验值与模拟值相比,预测精度较差,不同参数计算的长期挠度值差别较大,呈现极大的不确定性。随后,使用上述模拟数据与试验数据的差值建立高斯过程代理模型,利用贝叶斯推断得到了不确定性系数的后验分布。使用不确定性系数后验分布的统计参数,基于ANSYS有限元分析,其结果表明:较之于先验分布的参数模型,利用后验分布所得结果更接近于试验值,并且降低了模型误差的不确定性。综上,利用后向的不确定性量化,结合试验数据和模拟数据能够得到更加精确的模型参数,降低模型的不确定性,从而提高预测模型的预测精度。