随着我国经济的高速发展，交通基础设施建设迅猛推进。桥梁作为交通基础设施的重要组成部分，在提升交通运输效率方面效果突出。但桥梁结构在外部荷载、氯离子侵蚀、温湿度等环境因素作用下，结构容易出现疲劳损伤，导致结构承载性能降低。因此，对在役桥梁结构的损伤状态进行及时有效的识别，预防结构破坏性损伤事故的发生，对于保障人民群众生命财产安全意义深远。在我国城市化进程中，为了有效提升城市空间利用效率，异形桥梁结构得到了广泛使用。异形桥梁作为直梁桥和弯梁桥的连接结构，空间效应显著、受力特殊。并且，由于异形桥梁的特殊几何构造和设计的多样性，传统分析方法已无法得到有效利用。因此，开展该桥型的优化设计工作具备良好的应用价值。本文结合吉林省交通运输厅“异形预应力混凝土桥梁受力特性分析及设计方法研究”项目，针对异形桥梁的优化设计和损伤识别研究，提出了相应的计算方法，并进行了模型验证。本文开展的具体研究工作如下：1.针对异形箱梁桥的优化设计，基于正交试验和层次分析法确定了优化参数组合。该方法采用正交试验分析了匝道半径、分叉暗横梁刚度、箱梁截面高度和支撑方式对异形桥梁分叉暗横梁处顶板最大应力、应力变异系数、桥梁扭转振动基频和曲梁扭转程度的影响。结合层次分析法，采用综合权重分析研究了各因素对异形桥梁整体受力特性的影响主次顺序。将综合权重分析与平衡分析得出的最优参数组合结果进行比较，综合权重分析参数组合得出的试验结果优于平衡分析参数组合结果，验证了综合权重分析方法在多指标正交试验影响因素排序和参数设计优化中的准确性和有效性。2.考虑到异形桥梁结构形式复杂，提出了一种基于模态柔度及遗传算法优化支持向量机的异形桥梁损伤识别方法。针对异形桥梁的损伤位置识别，验证了模态柔度、模态柔度差曲率、均匀荷载面曲率和均匀荷载面曲率差等指标的有效性，选取模态柔度差曲率指标实现了异形桥梁单位置及多位置损伤定位，识别效果良好。针对异形桥梁的损伤程度识别，构建了频率变化率、振型比值和模态柔度差曲率三种不同的损伤识别参数，作为遗传优化支持向量机的输入参数；通过建立单位置损伤及多位置损伤识别工况，验证了所提出方法的有效性。仿真结果表明，基于模态柔度差曲率与遗传优化支持向量机的多位置损伤程度识别精度要优于基于频率变化率或振型比值与遗传优化支持向量机的识别方法。与基于遗传算法优化神经网络识别方法的对比分析结果表明，基于遗传优化支持向量机的多位置损伤程度识别精度要更高，识别效果更好。3.基于粒子群优化模糊C均值聚类理论，结合结构整体模态频率变化比损伤识别指标，提出了多阶模态频率变化比聚类分析的异形桥梁损伤位置识别方法。该方法通过将损伤工况的模态频率变化比进行聚类分析，得到损伤位置对应的聚类中心，通过计算测试样本模态频率变化比到各损伤位置聚类中心的隶属度，可以实现异形桥梁损伤定位，测试样本分析结果验证了该方法的准确性。在损伤位置确定的基础上，采用均匀荷载面曲率差隶属度进行结构损伤等级的评定。通过测量局部损伤区域节点的振型值，获取均匀荷载面曲率差值，计算该指标到各损伤等级的隶属度。根据最大隶属度确定类别的原则，实现损伤等级判定。单位置损伤程度识别和多位置损伤识别结果表明，该方法在异形桥梁结构损伤程度识别中是准确可行的。4.考虑到异形桥梁损伤识别过程中，容易受到诸多参数的影响，开展了损伤程度、传感器数量、模态数量等影响参数对损伤识别指标影响，以及支点附近单元损伤和异形结构横向损伤的评价研究。选取振型差值、模态曲率值、模态柔度差和模态柔度差曲率等指标为研究对象，针对不同损伤程度工况，对各类损伤识别指标的识别效果进行了分析；针对传感器数量对损伤识别效果的影响，分别分析了51、26、14和8个传感器数量下，不同损伤识别指标的识别效果。分别定义了两种不同的损伤评价理论，用于评价两类不同评价指标的识别效果。针对模态数量对损伤识别效果的影响，选取不同阶数模态数据构造识别指标，对构造指标的识别效果进行了评价；针对支点附近单元损伤，确定了模态柔度差曲率的识别效果最好。针对异形桥梁横向位置损伤识别，提出了基于振型差值的纵横向定位策略。