为了保证桥梁的施工质量和施工安全,提高桥梁建成后的运营质量,针对桥梁施工过程中的标高误差因实际参数与设计参数的差异而不断累积这一问题,引入了一种可用于桥梁施工阶段参数识别的新方法:多项式混沌克里金法(Polynomial-Chaos-based Kriging,PC-Kriging),并详细的阐述了该方法的理论来源,然后以潮州大桥为工程背景进行了深入研究,主要完成了以下工作。(1)在收集和整理国内相关研究资料的基础上,对PC-Kriging方法的理论来源(Kriging和Polynomial Chaos Expansion,PCE)的研究概况做了详细介绍,发现这两种方法主要应用在设计优化与可靠度分析领域,并未应用于参数识别。(2)详细阐述了克里金(Kriging)方法的基本原理,对用来建立Kriging替代模型的DACE工具箱进行了简要介绍,随后引入一种新的抽样方法:数论法,最后采用三个数值算例验证了Kriging替代模型的高精度预测能力,也说明了数论法抽取的样本比传统的拉丁抽立方抽样(Latin Hypercube Sampling,LHS)更为合理。(3)结合国内外的研究成果,引入一种用于桥梁施工阶段参数识别的新方法:PCKriging,对该方法的原理和算法进行了详细介绍,并采用Matlab编写了PCE回归函数的程序,然后给出了将PC-Kriging方法用于桥梁施工阶段参数识别的流程图,五个数值算例的计算结果表明,PC-Kriging方法比单方面采用Kriging方法的预测效果更好,或者至少效果一样。(4)以潮州大桥为工程背景,结合参数灵敏度分析的结果,将PC-Kriging方法用于该预应力混凝土斜拉桥施工阶段的参数识别,识别出的结果与实测数据较为吻合,并且识别的精度完全能够满足工程上的需要,为参数识别领域提供了一种可借鉴参考的新思路。