钢筋混凝土结构作为桥梁最主要的结构形式被大量应用，然而在桥梁设计阶段侧重于考虑结构的安全性和使用性，轻视环境作用引起的长期耐久性问题。随着桥梁使用年限的延长，这些耐久性问题在既有钢筋混凝土桥梁结构上不断显现，维修费用不断增加，造成了严重的经济损失和社会影响。实时、快捷、准确地掌握在役桥梁的耐久性能及其变化是桥梁维护方案设计的基础。因此开发钢筋混凝土桥梁的耐久性无线监控系统，发挥低功耗、实时的无线网络优势，对提高钢筋混凝土桥梁结构耐久性监控水平、延长桥梁结构使用寿命具有重要基础意义。论文在调查研究钢筋混凝土桥梁结构耐久性监测现状的基础上，分析各环境因素对钢筋混凝土桥梁结构耐久性的影响，构建了钢筋混凝土桥梁结构耐久性底层无线传感器网络，其中包括无线监测节点的硬件设计、软件设计和组网调试，并完成了基本耐久性数据库的建立和监测管理平台的设计。其次，论文研究以LabVIEW为核心软件平台，开发了与Access数据库、Matlab算法模型的接口程序，能够达到对钢筋混凝土桥梁结构耐久性无线监测管理系统化的要求。最后，论文以一般大气环境下主要的耐久性劣化特征——混凝土碳化为研究对象，根据相关耐久性理论和实验研究成果，确定影响钢筋混凝土碳化的主要因素，将粒子群算法（PSO,Particle Swarm Optimization）优化BP神经网络模型应用于混凝土碳化深度预测，克服了人工神经网络收敛速度慢，解的稳定性差，易陷入局部极小值的缺陷，有效提高了模型计算精度和桥梁耐久性预测的准确性。