准确及时评估桥梁技术状态、精确识别发生病害的部位及程度是确保桥梁结构使用功能和延长其使用寿命的前提,是对桥梁进行必要的维修与加固的决策依据。本文总结和比较了现有桥梁状态评估方法,并介绍了目前桥梁状态评估方法的研究热点——自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的基本原理和建模要点。然后以预应力混凝土梁式桥为研究对象,在深入分析影响桥梁状态各种因素的基础上,建立了较为全面的桥梁承载力与耐久性的评估指标体系和指标分级标准;接着基于ANFIS建立桥梁状态评估模型,并开发了桥梁信息数据库与用户管理界面,共同组成桥梁状态评估系统。最后对评估系统的学习与容错能力等性能进行了验证,并将该系统应用于实际桥梁的状态评估,证明其具有优秀的学习能力和良好的实际应用能力。本文在总结和分析目前常用的结构损伤识别方法的基础上,将遗传算法应用于复杂梁桥的支座病害识别。介绍了遗传算法的基本原理和建模步骤,利用有限元分析得到的桥梁结构动力参数构建用于优化运算的目标函数,并模拟出不同程度噪声、单一损伤与多处损伤等工况对该算法的识别性能进行了比较。计算结果表明,噪声水平是影响该损伤识别方法精度的主要因素,本文对此提出了改进的意见。