斜拉桥作为一种索梁组合体系,造型美观,跨越能力大,因而在工程中得到的广泛的应用。而随着服役年龄的增加,桥梁结构不可避免的会出现损伤。如何对大跨桥梁进行损伤识别,以确保桥梁的安全运营,是目前研究的重点和热点问题。大型桥梁结构的损伤识别是一个极其复杂的过程,涉及到结构动力响应模拟计算、结构健康监测、状态识别、局部损伤分析等多方面的知识,是一个多学科交叉的复杂问题。本文围绕斜拉桥主梁的损伤识别问题展开研究,在进一步研究斜拉索的动力性能的基础上,从试验模型设计、模型试验、有限元模型修正和基于斜拉索索力指标的损伤识别等方面进行了深入的研究。(1)首先对斜拉索的动力性能进行了精细分析,考虑了重力弦分量的影响,提出对于超长斜拉索结构进行动力学分析时,宜采用考虑重力弦分量影响的静力挠曲方程。然后将相对灵敏度的概念引入到斜拉索的动力模型修正中,分析讨论了斜拉索张力、抗拉刚度、抗弯刚度以及线密度等设计参数对长索和短索计算频率的相对灵敏度,确定了最敏感的实际参数,在此基础上,结合优化理论,提出了基于最敏感设计参数的斜拉索动力模型修正方法。(2)提出了一种基于压力环传感器的索力测试方法。该方法操作简单,工作性能稳定,测量结果可靠,精度较高,在未改变斜拉索刚度的情况下,实现了斜拉索索力的实时、快捷测试。(3)设计并加工制作了一座面向损伤识别的独塔斜拉桥试验模型。该模型主梁采用铝合金材料,截面形式采用箱型,由不同长度的节段拼装而成,每一节段分别由顶板、腹板(底板)及加劲肋用螺栓连接而成,损伤源的模拟采用改变节段板厚的方法实现,通过节段位置、节段长度的改变可方便的模拟不同位置和不同大小的损伤,而更换板厚的不同可模拟同一位置损伤程度的不同。在此基础上,在实验室完成了模型桥的成桥试验,构建了试验平台。(4)研究了基于实测索力的斜拉桥的模型修正方法。该方法以实测索力为主要修正对象,位移响应为次要修正对象,基于结构参数的灵敏度分析,得到了模型斜拉桥的主要和次要修正参数,运用ANSYS优化模块,对模型斜拉桥初始有限元模型进行了修正,修正后的模型各工况下计算索力、位移与实测索力和位移吻合良好。修正后的结构参数物理意义明确,修正后的模型可以作为基准模型,用于后续的损伤识别研究。(5)提出了一种最敏感索张力指标和神经网络相结合的斜拉桥主梁损伤识别方法。通过对主梁损伤的敏感性分析,提取了最敏感斜拉索的索张力指标。以不同损伤程度下的张力指标作为神经网络的训练和测试输入,由神经网络的输出来指示主梁的损伤位置。结果表明：该方法可以有效的对主梁各个部位、不同程度的损伤进行识别与定位,识别效率和识别精度均较高。该方法解决了斜拉索选择的盲目性和不确定性的难题且所需的测量工作量小,具有重要的实用价值。研究成果将进一步丰富斜拉桥结构损伤识别的工程应用理论和试验基础,具有较大的理论意义和工程实用价值,将产生巨大的经济效益和社会效益。