良好的路面抗滑性能不仅是行车安全的有效保障,同时也是保障路网畅通的重要条件。大跨径钢桥由于其特殊的使用环境和材料性能,对桥面铺装抗滑性能提出了更苛刻的要求。然而在目前的钢桥面环氧沥青铺装抗滑性能研究中存在抗滑指标不明确、演化行为研究不完整、抗滑机理待分析、长期抗滑演化模型待完善等问题。本文采用现场跟踪调查和室内加速磨耗试验的方法,研究了钢桥面环氧沥青铺装在全寿命周期内的抗滑性能演化规律,构建了基于神经网络时间序列模型的抗滑性能预测方法。首先,从钢桥面抗滑性能衰减病害表现入手,根据大跨径钢桥使用环境、交通条件和材料特性对钢桥环氧沥青铺装层抗滑需求进行分析,针对抗滑性能的两层含义分别分析了各因素对抗滑性能的影响方式,并基于铺装表面多尺度纹理退化规律探讨了钢桥面环氧铺装抗滑性能演化行为机理。其次,选取国内某钢桥,跟踪监测环氧沥青混凝土铺装结构在服役过程中的摩擦系数变化,分析了环氧沥青混凝土抗滑性能的时空演化规律,为室内外试验结果一致性分析提供了参考依据。再次,成型钢桥面典型环氧铺装结构试件用于室内加速磨耗试验,选择行车荷载模拟系统(MMLS3)作为模拟加载设备,选取构造深度(MTD)和摩擦系数(BPN)作为抗滑性能评价指标,揭示了磨耗过程中铺装表面形貌、摩擦系数和构造深度的变化规律。最后,根据钢桥面环氧沥青铺装抗滑性能的演化机理,将非线性自回归神经网络模型应用至钢桥面环氧沥青铺装抗滑性能预测中,实现了摩擦系数的多步预测。并将马尔可夫误差状态转移矩阵引入到误差修正模型中,消除了历史预测残差序列的影响。结果表明,基于马尔可夫误差状态转移矩阵修正后的长期抗滑性能时间序列预测模型具有良好的预测准确性和误差稳定性。