钢管混凝土拱桥较强的跨越能力和便于施工的优点使得钢管混凝土拱桥日益向大跨度方向迈进。随着跨度的增大，许多问题随之而来，其中安全性问题尤为突出。当桥梁出现了破损，如果不及时准确的对损伤进行检测与修复，将会危及人民群众的人身安全，造成国民经济的重大损失。因此，对大跨径钢管混凝土拱桥进行损伤诊断与评估的研究具有重要的理论意义和实用价值。 目前针对桥梁的损伤诊断问题，国内外学者进行了广泛而深入的研究。研究现状表明，结构动力损伤诊断的方法很多，但主要着重于简单结构损伤诊断的研究，对斜拉桥、悬索桥等桥型的损伤诊断取得了一定的研究成果。对于大跨径钢管混凝土拱桥，尚缺少有效的损伤诊断方法。损伤诊断方法的发展趋势表明，神经网络技术应用于工程结构的损伤诊断近年来得到了飞速的发展。本文针对大跨径钢管混凝土拱桥的损伤诊断时，在总结以往结构损伤诊断相关文献的基础上提出了基于结构固有频率与曲率模态，结合BP神经网络的大跨径钢管混凝土拱桥三阶段损伤诊断方法，论文的主要研究成果有： 1) 系统总结了国内外桥梁结构动力损伤诊断的研究概况和主要损伤诊断方法，提出了适合钢管混凝土拱桥动力损伤诊断的研究方法和思路。 2) 对利用固有频率、模态保证标准、坐标模态保证标准、曲率模态以及柔度矩阵等5种常用的动力法进行桥梁结构损伤诊断的原理进行了详细论述，并给出了这5种方法进行结构损伤诊断的过程和步骤。 3) 以中承式钢管混凝土拱桥为研究对象，模拟了多种损伤状况，即单一损伤、多处损伤、不同损伤位置、不同损伤程度等工况，利用结构固有频率、模态保证标准、坐标模态保证标准、曲率模态以及柔度矩阵等5种动力法对这些损伤工况进行诊断。计算结果表明，固有频率与曲率模态是钢管混凝土拱桥损伤的敏感标识量；模态保证标准、坐标模态保证标准以及柔度矩阵则不太适用于钢管混凝土拱桥的损伤诊断。 4) 讨论了基于人工神经网络结构损伤诊断的基本原理与方法。神经网络的隐含层本身就相当于特征参数的提取，并且对输入模式不完备或有缺损的特征参数不太敏感，而损伤检测中的测量噪声与误差是不可避免的，因此在损伤诊断时引入神经网络技术，其识别效果更好，显示了较好的泛化性能。 5) 以江汉三桥为研究对象，运用大型有限元软件建立了损伤诊断的三维有限元模型，提出了基于钢管混凝土拱桥的固有频率与曲率模态，结合BP神经网络大跨径钢管混凝土拱桥三阶段的损伤诊断方法:①桥梁的异常检测;②确定损伤区段;③评估构件损伤程度。首先以固有频率作为神经网络的输入，用自联想神经网络实现整桥的异常检测，判别桥梁是否存在损伤，由于实测频率容易得到，并且测试精度比较高，因此该方法简单实用;再运用损伤前后的曲率模态差确定损伤区域，曲率模态是一个敏感可靠的损伤定位标识量，无论是单区域还是多区域损伤，利用它都能准确识别出钢管混凝土拱桥的损伤位置;最后，根据固有频率与振型曲率的组合参数作为BP网络的输入来诊断损伤区域里构件的损伤程度，计算结果表明，该方法可以获得较好的诊断效果。 本文得到湖北省自然科学基金项目《基于模糊神经网络的大跨径钥管混凝土拱桥安全性评价系统研究(加们周田功1‘)》资助。【关键词l钢管混凝土拱桥损伤诊断动力特性神经网络