桥梁结构在长期自然环境下和使用条件下逐渐老化、损伤甚至破坏,影响到结构物的使用功能和安全性。因此掌握云南地区桥梁的技术状况,准确预测桥梁结构的退化趋势对公路桥梁的维护管理意义重大。本文以云南地区普通干线公路桥梁定期检测数据为基础,引入马尔可夫链对该地区桥梁建立退化预测模型,提出了基于路网级和项目级的养护决策方法。本文的主要工作内容包括:(1)以云南地区桥梁定期检测数据为基础,按照桥梁所属地区、桥梁建设年代、桥梁上部结构类型、桥梁设计荷载等级四个方面结合桥梁结构技术状态等级进行统计分析,得到该地区桥梁的基本情况。(2)对马尔可夫链预测模型的相关理论知识进行研究,对比分析目前求解马尔可夫链状态转移概率矩阵的方法,提出以误差平方和最小建立桥梁状态转移概率矩阵的函数模型。(3)通过统计分析,将2007年建设完成的182座桥梁作为样本数据,引入马尔可夫链,对桥梁结构技术状态变化进行预测。在整个马尔可夫链过程中,考虑维修养护对桥梁退化过程的影响,设定四种维修养护情况下的状态转移概率矩阵。采用遗传算法对目标函数进行优化计算,求解桥梁状态转移概率矩阵。通过计算分析,认为评定等级为四类的桥梁在经维修养护后其技术状态等级一般提高至二类或三类。采用这两种维修情况下所对应的状态转移概率矩阵进行预测,然后取两者预测结果的平均值作为最终预测值。以昆明市公路局管养桥梁为例,通过该地区2014年桥梁定期检测数据预测2017年桥梁技术状态的分布情况,所得预测结果与2017年定期检测数据相比,误差在7%以内。(4)将云南省公路局、各州(市)公路局管辖范围内的桥梁划定为路网级养护,将云南省各县公路分局管辖范围内的桥梁划定为项目级养护。(1)以2017年桥梁定期检测数据为基础,应用马尔可夫链对云南地区未来三年的技术状态变化进行预测。结果表明,云南地区桥梁在未来三年中评定等级为二类的桥梁将以4%左右的速率退化为三类桥。因此云南省公路局、各州(市)公路局在对四类桥维修加固的同时,还应拔出一部分养护资金加强对二类桥的日常养护。(2)以红河州弥勒县公路分局管辖范围内需要养护维修的五座桥梁为例,采用加权偏差平方和最小的养护排序方法进行排序,最后所得排序结果符合五座桥梁的实际情况。