近年来,随着计算机技术的不断发展,桥梁结构损伤识别也得以迅猛发展,随之而来的是大量的理论分析研究与丰硕的应用成果。随着大型复杂桥梁的数目越来越多,桥梁健康监测系统在重大工程上面的应用也是越来越广泛,安装结构健康监测系统后才算是桥梁监测的起步,依据采集到的庞大的数据,可以对桥梁结构的运营状态做出准确、有效的判断和评估。桥梁结构的损伤识别依据的是结构健康监测系统中所采集到的庞大的信息,而有关损伤识别的理论和应用则比健康监测系统的设计与安装要滞后一些,从已有的损伤识别方法来看,他们多是针对某一类型简单桥型,如果想将损伤识别方法应用于大型复杂桥梁结构中则会出现很大的问题。基于结构损伤识别研究的现状,本文从桥梁结构损伤识别所包含的若干问题开展了相应的研究,具体从以下几点出发:1)结构有限元模型修正;2)基于柔度矩阵的桥梁结构损伤识别;3)桥梁结构的损伤状态评估;4)基于计算机视觉技术的螺栓松动识别。本文主要研究内容如下:(1)桥梁结构的有限元模型修正研究。传统的整体结构矩阵型修正方法存在修正后的结构矩阵无法反馈到现有的通用有限元计算软件中的问题,本章提出基于Kriging模型+群智能优化的桥梁结构有限元模型修正方法,将基于遗传算法(GA)、鸟群交配算法(BMO)、粒子群优化算法(PSO)的Kriging模型引入有限元模型修正领域,运用拉丁超立方抽样方法抽取样本,对桥梁结构有限元模型设计参数进行修正。首先以一桁架结构验证所提优化修正方法的有效性,然后以广东省内某斜拉桥为例,应用三种方法对桥梁进行有限元模型修正,对比分析它们的修正结果。算例表明基于PSO算法得到的参数修正精度最高,基于BMO算法的次之;基于GA算法耗时最短,基于BMO算法的次之。(2)基于柔度矩阵的桥梁结构损伤识别。在各种结构损伤定位方法中,基于柔度矩阵的结构健康监测方法得到了广泛的应用,被认为是很有发展前景的研究方法之一。本章从柔度矩阵入手,建立结构的均匀荷载面参数,以结构损伤前后的均匀荷载面曲率差(Uniform load surface curvature difference,简称ULSCD)作为损伤指标,并通过数值算例验证所提方法的有效性。第二,在柔度矩阵的基础上,将Bernal提出的基于柔度矩阵的损伤定位向量(Damage locating vectors,简称DLVs)方法运用于结构损伤识别研究,在该方法理论基础上,结合实测数据使用该方法对桥梁的损伤进行定位分析。(3)桥梁结构损伤状态评估研究。第一,以模糊理论为基础,将模糊隶属度函数引入桥梁结构损伤状态评估研究,构建桥梁结构损伤状态评估模型;选取简支梁桥以及斜拉桥为例,分别对确定的多种因素采用正态分布函数的形式进行定量表示,然后分别计算各因素所对应的隶属度,再组装成结构的整体隶属度进行结构损伤状态的分级判断,最后,选取两座实体桥梁进行损伤状态评估分析,对比《公路桥涵养护规范》的判定结果,与文中所提方法得到的结果一致。第二,在均匀荷载面曲率差ULSCD的基础上,结合模糊推理系统(Fuzzy inference system,简称FIS),提出基于ULSCD-FIS结构损伤程度评估方法,在得到ULSCD后,结合结构损伤进行模糊化处理,建立模糊化规则库进行推理分析,得到结构的损伤状态推理结果,最后用简支梁算例验证所提方法的有效性。(4)基于计算机视觉技术的螺栓松动识别。第一,基于计算机视觉方法,结合ShiTomasi特征提取方法、KLT特征点追踪方法、MLESAC估算方法,提出基于特征点运动轨迹追踪的损伤定位方法,有效定位出结构中松动的螺栓。第二,确定松动螺栓后,结合特征点追踪算法、特征点匹配、几何转换矩阵算法,提出基于特征点运动轨迹追踪的螺栓松动角度识别方法,通过设定的五组试验,验证了所提方法的有效性,结果表明当相机/智能手机与构件夹角的逐渐减小时,损伤程度评估算法的有效性则逐渐降低。