公路桥梁系统中,中小跨桥梁数量庞大且地理分布广泛。随着服役时间的增长,交通荷载的增加,其结构性能会出现不同程度的退化。为了及时发现并避免潜在危害,可通过安装健康监测系统来对桥梁性能进行实时监测评估。但目前现有的健康监测系统及方法主要是针对大跨桥梁开发的,并不适用于中小跨桥梁。本课题组开发的长标距FBG传感器,与传统点式传感器相比,可以方便地仅通过有限数量的传感器采集到桥梁结构大范围区域内的响应,同时还兼具安装简便、抗电磁干扰等优点,具有广阔的应用前景。本文基于该传感器组建传感系统,计划通过一套传感器实现健康监测所需的多种损伤识别和评估功能,以适应中小跨桥梁数量多、分布广的特点。本文主要研究内容和创新点包括:本文首先建立了基于长标距应变响应差分的桥梁式动态称重方法,在传统应变影响线概念的理论基础上推导出了长标距应变影响线方程,并根据长标距应变差分与车辆车速、轴重、轴距间的对应关系,提出应变指标ε_D,建立起不受结构边界条件限制的桥梁式动态称重方法。随后开展了系列数值模拟和实桥测试,对该方法的可行性进行了验证。随后,提出了基于长标距应变响应多重交叉检验的中小跨桥梁损伤识别方法。在单车通过工况下,推导出结构任意三段长标距应变响应内差值和结构刚度间的函数关系,建立起损伤识别方法。该方法利用全部传感器测得的应变数据,经多种排列组合进行多重交叉验证,可准确识别结构损伤位置和程度,避免因传感器故障、外部环境干扰等引起的损伤误报。然后基于车桥耦合模拟理论,编写了二维车桥耦合模拟程序以检验方法的可行性,开展了一系列数值模拟,并在实际桥梁上进行了短期测试来考察其在实际环境中的表现。还提出了一种随机车流下基于长标距应变响应的中小跨桥梁损伤识别方法。基于桥梁长标距应变影响线时程积分与结构刚度分布间的关系,推导出随机车流作用下长标距应变时程积分表达式,并经分析发现该时程积分面积与结构刚度分布的对应关系仍近似符合单车工况下两者的函数关系,基于该原理开发了此损伤识别方法。该方法不仅限于单车通过工况,还可用于实际随机车流状况。然后基于缩尺桥梁模型搭建起室内车桥耦合试验平台并设计了不同的工况来检验该方法。此外为了模拟更为真实的车流环境,编写了三维车桥耦合模拟程序,并基于实测车流数据生成模拟随机车流下的桥梁响应来对该方法进行验证。然后基于上述两种损伤识别方法,还建立了基于长标距应变时程的两阶段贝叶斯模型修正方法方法,对有限元模型中重要参数包括材料信息和边界条件进行修正。方法基于贝叶斯理论,结合损伤识别方法得到的各参数先验分布通过马尔科夫链蒙特卡洛方法修正得到各参数的后验分布。同时在该框架中,通过训练径向基神经网络作为代理模型来替代有限元模型,以提高模型修正计算效率,可以实现对桥梁状况进行实时快速更新及评估。该方法随后也通过一系列数值案例和室内试验进行了检验。最后,文章结合前述各项成果,建立了基于长标距应变时程和概率密度演化方法的中小跨桥梁可靠度分析方法,主要思路是将前述经贝叶斯模型修正的基准有限元模型与真实随机车流模型以及概率密度演化方法结合,来对结构当前状态下的随机响应进行计算分析,并最终评估出结构当前可靠度状态,改善传统采用蒙特卡洛模拟方法求解可靠度时效率低下的问题。基于一座国内典型公路桥梁建立数值算例,选择国内一实测随机车辆荷载模型,在考虑模型材料和结构边界不确定性的情况下,计算出该公路桥梁在不同交通状况、不同系统工况下的疲劳可靠度及疲劳寿命,验证了该分析方法的可行性。