桥梁结构为我国综合国力的发展发挥着重要作用,保障桥梁的安全运营有着重要的现实意义。由于自然环境和车辆荷载作用等多重因素的影响,桥梁结构在使用过程中不断劣化,给人民生命财产安全和社会正常发展带来严重的安全隐患。定期对桥梁结构进行安全检查并对桥梁使用状态进行评估,有利于保证桥梁结构的长期正常使用。本文以公路桥梁中最常用的多片简支桥梁作为研究对象,在现有研究基础上,提出一种多片简支梁结构损伤识别方法,旨在为桥梁状态评估和结构损伤检测提供一种高效、准确的损伤识别方法。以模态分析、智能算法、荷载横向分布理论和有限元仿真技术为理论基础,计算不同损伤工况下简支桥梁的模态参数和荷载横向分布影响线,利用人工神经网络算法对多片简支梁的损伤位置和损伤程度进行识别。本文具体研究工作内容如下:(1)阐述了神经网络算法基本原理和桥梁结构损伤识别的基本理论,详细介绍了基于模态分析理论的桥梁损伤识别方法。确定使用均匀荷载面曲率差对损伤位置进行定位,并与模态柔度曲率差进行对比分析。确定神经网络类型及参数的选取。(2)提出基于均匀荷载面曲率差的多片简支梁损伤位置定位方法,以六梁式简支T形梁作为典型模型。确定六梁式简支T形梁的多种损伤工况,阐述了简支梁数据提取方法及损伤定位方法的详细过程。提取各工况桥梁结构的模态频率、振型,计算各节点的均匀荷载面曲率差值,根据计算结果定位损伤位置,验证了该方法的有效性和准确性。(3)提出基于荷载横向分布理论和BP神经网络算法的损伤程度识别方法,以损伤位置所在截面的荷载横向分布影响线数据作为神经网络输入参数,以损伤程度为输出参数,对神经网络进行训练。利用训练后的神经网络对样本数据进行损伤程度识别,结果表明该算法具有较强的识别能力。并且可以识别出非样本数据的损伤程度,说明该损伤程度识别算法具有较强的外推能力。