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对火灾后混凝土构件受损程度进行鉴定和评估时，影响因素多，各因素间的主次关系和对构件质量的影响难以确定，且评估结果易受人为因素的影响，因此有必要建立一套人工智能基础上的评估系统。本文将BP人工神经网络技术引入到火灾后混凝土构件受损等级评估研究中，利用BP人工神经网络的自学习、鲁棒性和容错性强的优势，结合专家评估的样本数据对其进行训练，并应用到实际工程中。工程结果表明利用BP神经网络进行火灾后混凝土构件质量评估实用可行，且能简化评估计算分析过程，实现评价标准的统一化。