缆索吊装—斜拉扣挂是钢拱桥的重要施工方法,但这种施工方法会给桥梁结构带来复杂的内力和位移变化,其在施工过程中的风险已逐步暴露,为了保证桥梁施工质量和施工安全,对其施工风险进行分析刻不容缓。本文基于贝叶斯网络理论,结合动态多源监控数据对钢拱桥缆索吊装施工风险进行了分析。首先,根据缆索吊装—斜拉扣挂的施工特点和钢拱桥施工监控的主要内容,分析钢拱桥施工风险影响因素,提出了弹性模量变化、扣锚索张拉误差、扣塔偏移、扣锚索测量误差和温度变化五个主要影响因素;以香溪长江大桥为例,建立了拱肋缆索吊装的有限元模型,并对影响因素进行敏感性分析,计算结果表明,扣锚索张拉误差和测量误差对拱肋竖向变形的影响最大,拱肋线形受其影响的灵敏度系数最大值均达到了450,因此扣锚索张拉力对钢拱桥施工风险的影响很大,在缆索吊装施工过程中需要对其进行严格控制。其次,基于贝叶斯网络在分析不确定性问题的应用,以拱肋合龙误差为目标值,构建了香溪长江大桥缆索吊装施工风险的贝叶斯网络拓扑结构;并根据香溪长江大桥的动态多源监控数据,确定了该拓扑结构根节点所服从正态分布的均值和方差。根据根节点的概率分布和拱肋缆索吊装有限元模型,采用BP神经网络和蒙特卡罗法获取拱肋合龙误差的概率分布,再由贝叶斯网络计算得到香溪长江大桥拱肋合龙误差风险的概率,并结合《公路桥梁和隧道工程设计安全风险评估指南》对拱肋合龙误差风险进行评估,结果表明,拱肋合龙误差大于60mm的概率达到了0.2327,同时拱肋合龙误差在60~120mm的风险等级达到了Ⅳ级,因此有必要对扣锚索张拉力、扣塔变形和温度变化进行实时监控。最后,按施工阶段计算了香溪长江大桥拱肋结构的竖向偏差概率,结果表明,风险概率具有传递性,偏差值在0~40mm的风险概率会随施工的进展传递到大于40mm的概率,拱肋竖向偏差大于40mm的概率值从0.0903增大到了0.3507。本文基于动态多源监控数据和贝叶斯网络,建立了钢拱桥缆索吊装施工风险评估模型,并通过工程实际进行了验证,可望为分析评估同类桥梁建设风险提供有益参考,具有一定的理论参考和工程应用价值。