预应力混凝土连续刚构桥具有跨越能力强、施工方便、行车平顺、后期养护费用较低等优点,是现代桥梁工程中被广泛采用的桥型之一。越来越多的预应力混凝土连续刚构桥在高速公路和铁路运营中投入使用。实际运营过程中,预应力混凝土连续刚构桥受包括环境腐蚀、材料老化、以及偶然超载和自然灾害等多种因素的相互作用,不可避免的会出现不同程度的损伤甚至破坏,并且这类损伤破坏往往随运营时间的增加而加剧,给桥梁结构的运营带来了安全隐患。为确保桥梁结构的运营安全,研究和探讨预应力混凝土连续刚构桥的损伤识别问题具有重要的理论和现实意义。本文在总结和吸取前人研究成果的基础上,针对既有预应力混凝土连续刚构桥运营过程中的结构损伤识别问题,结合BIM技术和AI技术,主要完成了以下几个方面的工作:(1)以实际工程项目为基础,创建了3D数值模型,分析了既有连续刚构桥的常见结构损伤类型和成因,着重探讨了截面整体刚度和底板开裂对连续刚构桥结构损伤识别参数和结构受力的影响效应。得出了连续刚构桥的损伤类型、位置和程度与结构损伤识别参数的关系。(2)归纳了神经网络结构、类型以及常见神经网络算法,确定了适用于连续刚构桥结构损伤识别的神经网络模型。针对经典神经网络算法的部分局限性,提出了相应改进措施,并通过算例证明了改进后的神经网络算法能够提高连续刚构桥结构损伤识别效率和准确性。(3)对BIM技术进行了归纳分析。探讨了基于BIM和神经网络算法的、适用于连续刚构桥的智能型、多维可视化结构损伤识别系统的开发技术。