土木工程结构在运营使用过程中,容易受到外部超限荷载、疲劳作用、腐蚀作用等多方面不确定因素的影响,可能致使结构在使用期限内出现严重的安全隐患,威胁到使用者的生命财产安全。因此,应采取必要措施对结构进行定时或实时的健康检测,但传统的桥梁健康诊断方法在长期实践中表现出一定的局限性。随着科技进步,基于深度学习算法的智能损伤诊断技术在大数据处理、联想推理、适应性学习、容错能力等方面具有较大的优越性。因此,本文拟采用卷积神经网络算法实现结构损伤的智能诊断。主要研究内容包括以下几点:(1)对土木结构健康诊断的必要性进行研究,并就现有结构损伤检测方法进行归纳和总结,对比深度学习算法在结构损伤检测领域的独特优势,凸显深度学习在智能损伤检测领域的优越性。(2)采用基于卷积神经网络的结构损伤检测方法,通过有限元仿真试验获取结构的原始振动时程信号作为网络的输入,对所采用的方法进行理论探索试验,并重点关注了作用在结构上的不同激励类型对识别准确率的影响。(3)设计试验结构进行实例分析,针对本文所采用的卷积神经网络损伤检测方法进行验证。(4)在(2)的基础上通过有限元软件,对装配式简支梁桥结构和组合式拱桥结构进行了数值模拟试验,分别针对横向和竖向分布的损伤做初步定位研究,其结果发现本文采用的阶段式学习法在损伤的初步定位中表现良好。本文研究结果表明:基于卷积神经网络算法的结构损伤检测方法能够有效地对结构健康状况进行诊断,作用在结构上的激励类型并非影响其识别准确率的决定性因素。并且从应用实例测试的结果中可以看出,卷积神经网络在实际运用中表现良好。另一方面,通过本文所采用的阶段式学习法,横向和竖向分布的结构损伤均能被较好的识别并初步定位。