随着我国经济飞速发展和国家城市化进程不断加快,桥梁建设数量以及建设水平已经达到世界一流水平。但是随着人均保有车辆的增多、桥梁的检测养护工作落实不到位,导致产生桥梁安全事故。桥梁结构安全状态通过桥梁健康监测系统进行监测,传统桥梁健康监测系统建设成本昂贵,只能在大型桥梁上进行安装,致使数量众多的中小型桥梁得不到及时监测。因此,需要一种简单有效的方法对桥梁进行安全评估,对桥梁结构安全进行预警,为桥梁的养护工作提供参考建议。以遗传算法优化BP神经网络算法为基础,对桥梁健康监测的数据进行处理,并进行桥梁结构安全预警,对桥梁结构进行安全评估。以某钢管混凝土拱桥作为背景工程,建立一种基于遗传算法优化BP神经网络的桥梁健康监测安全评估方法。分别概述遗传算法和BP神经网络的发展与核心思想,根据健康监测系统的海量数据,确定合适的遗传算法模式和BP神经网络的训练网络结构,利用Matlab及内部工具箱函数实现二者结合。其次,根据某钢管混凝土拱桥的相关工程资料建立有限元模型,并设计完成该桥的健康监测系统,确定该健康监测系统的位移、应力、索力监测子系统。之后,建立层次分析法和变权综合原理的拱桥安全评估模型,根据静力指标、动力指标和荷载指标分配底层监测指标初始权重。安全评估模型分为四级评判标准,对各评判指标进行无量纲化处理。最后,对该钢管混凝土健康监测系统得到的数据进行处理,采用此方法对该桥进行预测并与实测数据进行对比分析,验证该方法可行性。结果表明该方法可以有效预测桥梁在运营过程中各项指标的变化。利用监测系统的实测数据和有限元模型的数值结果建立安全评估的三级评判标准,对遗传算法优化BP神经网络的预测结果进行桥梁安全评估。