随着我国高铁里程越来越多,铁路网上涌现了许多高铁站房。不同于传统的土木结构,高铁站房不属于单一的楼房结构以及桥梁结构,而是一种桥建合一的结构形式,列车轨道和站房框架相结合,同传统站房相比,高铁站的这一特点能够充分的利用土地资源。随着运营时间的增加,在站房中会出现各式的结构损伤,这些损伤的积累可能会影响结构的安全性,造成严重的社会损失,所以高铁站房的安全性成为人们日益关注的焦点。利用模型进行损伤识别及健康监测依赖于一个能够很好反映实际结构响应的有限元模型,对于一个大型工程结构来说,进行模型修正的主要问题之一是计算的效率,采用响应面法可以通过显式的函数关系去拟合结构设计参数同输出响应之间的关系,避免了频繁调用大型有限元模型带来的时间问题,同时得到的函数模型还能够同现有主流的多种智能优化算法相结合,进而提高了模型修正的精度和效率。本文首先对基于响应面法的有限元模型修正相关理论进行简要介绍,包括两种获取样本点的试验设计方法的比较,基于方差分析的参数筛选以及响应面的拟合,最后对目标函数的优化求解得到修正的结果。以南京南站为例,首先对南京南站桥建合一的结构形式进行介绍,概括了站房各个部分的结构特点、各部分间的连接方式以及站房中力的传递等,同时利用ANSYS对南京南站主站房及雨棚的动力特性进行简要分析,将所得到的频率值作为输出响应。利用响应面方法进行模型修正,选择各个部分材料参数作为待选参数,采用方差分析确定输入参数,通过试验设计生成样本点,代入模型中计算输出响应,构造响应面模型,将经过摄动的仿真输出数据作为实测数据进行模型修正,采用遗传算法(GA)进行优化求解,修正结果表明利用响应面法进行有限元模型修正的误差较小,验证了基于响应面法的有限元模型修正在站房结构中的实用性。