到目前为止，上海市相当多的水闸运行时间都超过30年，其钢筋混凝土结构均已出现不同程度老化问题。上海市水务局自1998年起委托相关检测单位对上海市各区县所属30余座水闸进行了安全检测工作。因此，如何由检测数据判别水闸所处的老化级别成为一项重要研究课题。本文尝试将人工智能方法和有限元数值方法结合用来研究上海市中小型水闸钢筋混凝土结构的老化评估及耐久性问题。 首先，对当前广泛开展的水闸安全鉴定方法展开研究，指出其评价内容及方法的不足，进而提出本文的神经网络专家系统方法。然后对上海市中小型水闸钢筋混凝土结构检测作了全面细致的总结和分析。接着介绍了神经网络专家系统有关知识，建立ESANN-SLUICE神经网络专家系统的基本结构。然后确定水闸老化评估指标，借助计算机语言C++，编写系统程序，并结合工程实例进行测试和修改。 其次，运用有限元软件对水闸中常见箍筋锈蚀钢筋混凝土梁进行弹塑性数值模拟计算，探讨箍筋锈蚀后其抗剪机理及破坏时裂缝形式的变化。同时对一些常用的病险水闸钢筋混凝土结构老化加固处理方法作了总结。 最后，运用水闸老化评估神经网络专家系统ESANN-SLUICE软件对北横沥水闸进行老化等级评估，并通过三维非线性有限元方法分析其静动力响应，从而达到对检测、评估结果的进一步丰富、校核，同时可以验证和优化工程设计以及为今后类似水闸设计积累经验，对上海地区同类水闸老化评估问题有一定的参考意义。