混凝土在使用过程中往往由于其耐久性不足,严重威胁了建筑结构的使用安全,因此对混凝土耐久性进行研究具有重要的理论和实践意义。本文首先从混凝土原材料及配合比角度分析研究混凝土耐久性主要影响因素,基于主要影响因素进行混凝土耐久性主要指标预测;在此基础上针对混凝土耐久性等多目标进行配合比优化设计研究;并针对氯离子渗透对钢筋混凝土耐久性及寿命进行分析预测研究。本文基于原材料对混凝土耐久性的影响机理进行分析,构建了耐久性影响因素指标体系,引入随机森林算法结合向后剔除法对不重要指标进行剔除,得到最优的指标体系,其中共有9个特征指标,选择抗冻性和抗渗性作为混凝土耐久性的两个评价指标。针对耐久性跟特征指标之间的复杂且非线性关系,引入支持向量机算法对混凝土抗冻和抗渗耐久性进行预测,得到精度较高且泛化性能好预测模型。在此基础上,提出了一种结合支持向量机与遗传算法的新思路用于配合比优化,将支持向量机预测模型替代传统函数,并将其作为遗传算法的适应度函数;以抗冻抗渗和经济性为优化目标,通过遗传算法多目标优化得到满足工程实际的配合比。为了对混凝土使用年限进行预测评估,以松通项目的一座桥梁为对象,选择了一种基于氯离子扩散理论且适用于盐冻环境的寿命预测模型,引入卷积神经网络深度学习算法对氯离子渗透系数做出精准预测,结合寿命模型预测了该桥梁的使用年限;并提出了一些提高混凝土使用年限的相关措施。