随着我国经济的快速发展，我国隧道交通事业得到了迅猛的发展，而运营期隧道的结构安全性问题也越来越多。运营期隧道结构类病害将直接影响隧道的正常使用，甚至危及行车安全。而我国隧道养护技术起步较晚，对运营隧道结构安全性的问题还没有定量化的评估方法。为此，本文以赣定高速公路隧道健康检测及处治方案研究项目为依托，通过分析建立了运营隧道结构安全性评估模型。实现了对运营隧道结构安全性定量化评估和对隧道的科学管理,具有非常重要的现实意义与指导作用。论文的主要研究内容如下：　　根据评价指标的选取原则，对影响运营隧道结构安全性的病害因素进行分析，找出影响运营隧道结构安全性的主要病害，采用层次分析法建立了运营隧道结构安全性评价指标体系。分析现有的隧道安全等级划分标准，确定运营隧道结构安全性等级的划分标准。　　在对模糊综合评判中隶属度的确定、评价指标权重的确定、指标因素的判定标准、模糊综合函数的选择、评判结果的处理等几个关键性问题进行了深入分析的基础上，建立运营期隧道的结构安全性模糊综合评判数学模型。　　在分析人工神经网络和遗传算法理论的基础上，首先采用BP神经网络对运营期隧道的结构安全性进行评估，建立基于BP神经网络的运营隧道结构安全性评估模型；并针对BP神经网络所存在的收敛速度慢和极易陷入局部极小值等内在缺陷和不足，采用具有全局收敛性的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，构建基于遗传算法和BP神经网络的运营隧道结构安全性评估模型。利用Matlab语言对上述模型算法进行仿真实验，实现程序化。　　建立基于模糊数学、遗传算法、BP神经网络的运营隧道结构安全性评估模型。将单因素模糊综合评判结果作为神经网络的是输入，利用神经网络的学习能力从样本中学习，进行最终的评判。通过对样本的训练，证明该模糊神经网模型对运营隧道结构安全性评判的有效性。该模型汇聚了模糊数学、遗传算法、和BP神经网络的优点。