桥梁是交通运输网络中重要的组成部分,其在运营期间除了会受到复杂的自然环境因素的长期作用,还有可能承受日益严重的超限超载负荷,同时桥梁本身也可能存在各种前期设计标准低或建设质量差等问题,使桥梁构件的性能逐渐退化,而桥梁构件的退化失效会加速桥梁结构的整体退化,降低桥梁的安全性。建立分析桥梁性能退化及安全性的有效模型,提高桥梁管理维护决策的质量,对既有桥梁开展适时的维护工作具有十分重要的意义。因此,本文针对桥梁构件性能退化及安全性问题开展了研究,主要完成的工作如下:(1)介绍了贝叶斯定理以及贝叶斯网络理论,通过MATLAB软件编程实现了贝叶斯网络建模、学习、推理及拓展算法;建立了混凝土桥梁抗力性能退化问题的贝叶斯网络模型,通过模型推理,得到了抗力性能退化原因的概率解释。(2)考虑添加表示变量之间时间相关性的直接机制,使用时间片的方法将传统的静态贝叶斯网络拓展为离散、条件高斯以及线性动态贝叶斯网络;将桥梁构件退化过程按年离散为时间序列,集成统计数据与专家意见等先验知识,分别建立了简支梁桥抗力性能退化过程的离散动态贝叶斯网络和拱桥吊杆性能退化过程的条件高斯动态贝叶斯网络分析模型,采用基于隐马尔科夫模型的“正向-反向”算法进行模型推理;通过在模型中添加的证据节点来有效利用任意时刻的桥梁检测信息,实现了将以往的静态分析转变为考虑信息的动态更新分析。算例结果表明,动态贝叶斯网络在分析桥梁构件性能退化过程中具有高效的建模、推理和更新能力。(3)在桥梁构件性能退化过程中,安全性也随着时间推移而不断变化,针对这个问题,充分利用混凝土结构性能退化机理的先验知识,建立了简支T梁抗弯承载力性能退化过程的线性动态贝叶斯网络分析模型,采用基于卡尔曼滤波器模型的“正向-反向”算法进行模型推理;通过在模型中设置可靠度分析节点,将退化预测模型与结构可靠性模型结合,可在预测简支T梁抗弯承载力性能退化过程的同时实现安全性分析,并基于桥梁检测信息动态更新了先验模型参数及可靠度推理结果。(4)引入决策节点和效用节点,将分析桥梁构件性能退化及安全性的动态贝叶斯网络模型拓展为决策图模型。通过动态贝叶斯网络进行概率推理更新,减少了决策过程的不确定性;在决策图模型中利用概率推理更新结果,通过设置安全性条件以及期望总费用最小化的目标函数,对简支T梁进行了安全性分析以及维护费用和期望失效费用分析,得到了期望总费用最小的维护决策。算例结果表明,动态贝叶斯网络具有稳健的拓展能力,能够为桥梁构件退化过程的维护决策提供有效的支持。