高桩码头是港口工程中的主要结构形式之一,容易在各种作用下发生损伤,船舶撞击力是其中的主要作用之一。同时,随着近年来码头大型化、深水化的趋势,大尺度码头的空间性对高桩码头内力分布的影响更为显著,尤其是在承担船舶撞击力这种不对称荷载时。在这样的背景下,高桩码头群桩遭受船舶撞击等意外荷载的损伤预测以及损伤识别研究被提出了更高要求。本文结合人工神经网络(ANN)方法和有限元方法对此类问题进行了研究,主要内容如下:(1)阐述了高桩码头受船舶撞击作用、空间性对高桩码头影响以及高桩码头损伤识别的研究现状,总结了前人研究的成果和不足。(2)建立了高桩码头单排架动力显式有限元模型,得到了船舶撞击力峰值并与前人成果进行比较验证。在此基础上扩展为空间性的高桩码头群桩模型,计算可得群桩在环境激励下的动力响应参数。使用拟静力法,建立船舶撞击力作用下高桩码头群桩静力有限元模型,得到结构的三个主应力,根据过-王准则可以进行结构的损伤判断。(3)建立了船舶撞击作用下高桩码头群桩的静力有限元模型,得到了不同撞击力大小、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下的桩体损伤位置,并进行了参数分析。以此数值计算的结果作为输出值,四个影响因素作为输入值,采用BP神经网络进行损伤预测。损伤预测效果表明ANN对高桩码头群桩在船舶撞击作用下的损伤预测具有可行性。(4)对于已经发生损伤但损伤原因难以判断的情况,通过折减桩体模量的方法对高桩码头群桩的损伤进行模拟。首先采用模态分析得到了前20阶频率、一阶和二阶振型,并以此为输入值,采用BP神经网络进行损伤识别。其次根据高桩码头群桩的空间有限元模型,得到环境激励下结构的动力响应参数,并以此为输入值,采用BP神经网络进行损伤识别。损伤识别效果表明在采用模态参数或环境激励下的动力响应作为识别指标时,ANN对高桩码头群桩的损伤识别具有可行性。