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桥梁结构健康监测已成为桥梁状态监测与安全评估的重要手段。本文以长深高速(G25)宿淮盐段淮安大桥健康监测为背景,尝试建立预应力混凝土斜拉桥的安全评估、安全预警和安全预后方法,主要工作如下：1.结合淮安大桥的特点,进行淮安大桥健康监测系统整体设计和实桥监测系统的安装调试工作,并对健康监测测试数据进行初步分析。2. 基于环境振动测试结果对淮安大桥有限元模型进行了模型修正,建立能够反映淮安大桥实际状态的基准有限元模型,并进行静动力计算为淮安大桥安全评估和预警建立参数安全阈值。3. 基于不确定层次分析法、群判断、集值统计原理、变权综合理论以及熵值法理论建立淮安大桥安全性评估综合方法,并进行实桥运营状态的安全评估。4. 联合基准有限元模型和支持向量机模型并基于淮安大桥健康监测系统实测数据,构建淮安大桥安全预警体系。5. 采用改进后神经网络的组合模型,并将其运用到混合高斯粒子滤波器的算法中,建立预后的动态模型,对淮安大桥进行安全预后。得到的主要结论如下：(1)基于淮安大桥基准有限元模型及相关规范,建立了淮安大桥结构安全评估限值及安全预警闽值,弥补了现行规范对在线监测项目限值规定之不足。(2)考虑评估过程中的模糊性和不确定性等,建立了淮安大桥结构安全综合评估方法。近六个月的安全评估结果表明其综合评估得分为84.0分,淮安大桥近期安全状况处于二类状态(较好水平)。(3)建立了淮安大桥结构安全蓝色、黄色及红色预警三级预警体系,六个月的监测数据结果表明,各项在线监测项目均有极少量数据超出蓝色预警指标阈值,无数据超出黄色或红色预警指标阂值,可见淮安大桥近期安全状况良好。(4)运用混合高斯粒子滤波器来建立参数动态预测模型,并结合安全评估和安全预警的方法来建立淮安大桥的安全预后。结果表明,模拟预测值与实测值变化趋势基本一致,预测结果与实测的评估结果较为吻合,表明该预后方法可进一步用于大跨度斜拉桥的安全预后。