移动车载识别研究对结构动力学分析、健康监测、桥梁后期安全评估与维护等领域提供可靠的数据支撑和科学依据。移动荷载识别隶属结构动力学第二类逆问题范畴,而逆问题的一个显著特点就是求解不适定性,正则化方法可以有效克服该问题。因此,本文基于正则化方法最新理论和研究成果,对移动荷载识别精度影响因素开展了相关研究。基于时域法和截断广义奇异值理论,采用单、双轴两种荷载模型,对比分析了三种正则化参数选取策略(L曲线、GCV准则和相对百分比误差准则(RPE准则))对移动荷载识别方法求解精度的影响规律,阐明了L曲线和GCV准则的局限性,突出了RPE准则的优越性;基于桥梁动力响应,借助快速傅里叶变换手段,深入分析了响应中轴重分量占比和响应信号有效频带长度对识别精度的影响,并通过引入冲击荷载对上述规律进行了可行性验证。主要研究内容及结论如下:(1)通过时域法将车桥识别力学问题转换为数学模型,利用奇异值分解法对移动车载识别问题本质进行细致解剖,分析了移动车载识别问题具有病态性的根本原因;在此基础上,深入分析广义截断奇异值分解法(TGSVD)计算过程,正则化矩阵和正则化参数选取对正则化方法的识别精度和抗不适定性起至关重要的作用,合理有效的截断点可以帮助提高识别精度与识别效率。(2)为了提高移动车载识别精度并克服噪声水平较高时对系统矩阵不适定性的影响,需要将较小的奇异值截断以消除噪声对实测信号的干扰。RPE准则属于后验策略,并且不需要事先估计桥梁实测结构响应的噪声水平。由RPE准则反演的移动车载误差值是三个准则中最小的,它是三种正则化参数选取策略中真正可以确定最优截断点的方法,更重要的是,RPE准则曲线可以用来揭示小奇异值对识别结果的影响,也可以用来反映移动车载识别问题中系统矩阵的不适定性。(3)桥梁动力响应的有效采集对识别精度有直接影响。车辆自身的动力特性,如车载波动频率与幅度,会影响动力响应的采集,进而影响移动车载识别精度。其本质是车辆自身的动力特性会影响车辆轴重分量在时变荷载总重的占比;动力响应的有效频带长度决定了响应采集的抗噪性,有效频带越长,动力响应抗噪声干扰能力越强,识别精度越高。而动力响应的有效频带随传感器布设位置变化而变化,因此,通过优化传感器布设位置可有效提高车载识别精度非常重要。(4)分别通过使用低频车载、高频车载和附带冲击荷载的低频车载验证了轴重分量在时变荷载总重的占比和有效频带长度对车载识别精度有重要影响。因此,为了提高移动车载识别精度,重要的是分析所测响应的轴重分量作用和频率特性,进而指导传感器类型和位置的合理布设。