对桥梁结构的损伤识别、定位以及评估是近年来十分流行的研究课题，结构损伤捡测技术已被广泛应用于航天、土木、机械和核工业中，是一门建立在损伤机理、传感器技术、信号分析技术、计算机技术及人工智能技术之上的多学科综合性技术，相对于传统的结构损伤检测方法，本论文主要对基于神经网络的桥梁结构损伤检测技术理论与应用进行研究。根据神经网络在结构损伤识别的已有成果，并对BP神经网络神经网性能进行了分析，提出将BP神经网络用于桥梁损伤识别研究，给出应用方法步骤，以LM算法构造神经网络。通过理论分析得出桥梁结构损伤前后的各节点曲率的变化率，并且该变化率包含了结构损伤位置和程度的信息。在此理论基础上，分别对一个简支梁桥和一个连续梁桥模型进行了损伤数值模拟，提取其一阶曲率的变化率信息并采用合适的方法构造改进型BP网络的输入参数。应用训练后的神经网络对结构损伤进行检测，结果表明，以一阶曲率变化率作为输入参数进行损伤识别效果较好，在工程损伤检测中具有一定的应用价值。