结构健康监测是当今土木工程领域的一个研究热点。结构损伤识别技术是结构健康监测研究的关键问题之一,神经网络技术是解决这一问题的有效工具。本文对基于概率神经网络的结构损伤识别理论及其在桥梁工程中的应用进行了一些探讨和研究,主要研究内容和结论有:首先综述了国内外关于结构损伤识别的大量文献以及基于神经网络的损伤识别技术的相关文献,对其理论意义、研究应用前景、已有成果和存在问题作了较全面的论述。其次介绍了人工神经网络的基本原理和概率神经网络的模式识别机理,并研究了采用概率神经网络进行桥梁损伤识别的方法和过程。针对桥梁结构中常见的简支梁,根据其各损伤工况下的动力特性,研究了将频率、位移模态、曲率模态及其组合参数作为概率神经网络的输入向量进行桥梁损伤定位的效果。发现基于概率神经网络的结构损伤定位方法能够正确识别单一位置损伤,且组合参数作为输入指标时的识别效果更好。网络的训练次数和训练样本中有无噪声对损伤定位的结果影响较小,网络具有良好的泛化能力和抗噪声能力,但不宜用于多损伤识别。针对结构体系复杂的钢管混凝土拱桥,以北川河桥为例,采用概率神经网络和子结构法对其损伤进行两步定位分析。研究发现在两步损伤定位的过程中,概率神经网络显示了良好的性能,构造拱桥不同子结构损伤识别网络时宜采用不同的输入参数。