桥梁作为连接城市与城际交通网络的纽带有着无比重要的作用。随着我国城市化进程的加快以及全国公路、铁路网络的建设与发展,跨线桥梁的作用显得至关重要。与此同时,跨线桥梁受突发事故尤其是行车事故被破坏的几率也在不断增大,由于车辆驾驶员操作不当、酒驾等主观原因,以及车辆爆胎、突发交通事故等客观原因致使车辆撞击桥墩或桥梁上部结构的事故时有发生。本文选择了常见的柱式钢筋混凝土桥墩作为研究对象,对车辆-桥墩碰撞进行了有限元分析,同时引入神经网络对车辆-桥墩撞击力进行了研究。本文主要研究内容如下:(1)采用ANSYS/LS-DYNA有限元软件对参考文献中小车撞击钢筋混凝土柱的试验工况进行数值模拟计算,通过分析有限元计算结果的能量时程曲线以及对比有限元分析结果与试验结果的撞击力时程曲线、位移时程曲线等验证建模的正确性。(2)采用验证后的有限元建模参数建立原型柱式桥墩模型,车辆模型选用美国国家碰撞中心(NCAC)发布的中型卡车模型和轻型卡车模型。研究了不同影响因素(车辆载重、车辆速度、车辆与桥墩撞击作用面积、撞击偏心距、桥墩混凝土强度、桥墩箍筋间距)对车辆-桥墩撞击力的影响。研究结果表明:车辆载重、车辆速度和撞击偏心距对车辆-桥墩撞击力影响较大,而车辆与桥墩撞击作用面积对车辆-桥墩撞击力影响较小,桥墩混凝土强度、桥墩箍筋间距对车辆-桥墩撞击力影响很小。(3)引入BP神经网络和RBF神经网络两种人工神经网络,利用MATLAB软件进行两种神经网络的编程。选取车辆载重、车辆速度以及撞击偏心距作为神经网络的输入向量,将撞击力作为输出向量建立120组神经网络模型。随机选取110组数据对神经网络进行训练,并利用剩下10组数据进行验证,预测结果显示两种神经网络均能对撞击力进行预测,BP神经网络预测效果更好。然后运用训练完成的BP神经网络对已有研究结果进行预测,结果表明BP神经网络的预测误差在20%以内。