斜拉桥是我国大跨桥梁建设发展过程中的主力桥型之一,由于设计、施工及管养水平的不足,加之其复杂的服役环境,斜拉桥的损伤问题日益突出。结合桥梁健康监测系统数据基础和有限元模型技术,可实现对斜拉桥损伤的模拟、识别及预后,为实桥管养提供参考。本文以灌河大桥为研究背景,主要工作如下：(1)基于灌河大桥SHM监测数据,建立了其环境温度、车辆荷载及结构响应的参数不确定性量化模型。(2)采用区间响应面模型对灌河大桥有限元模型参数进行了修正,同时基于该模型表达式的单调性原理反演了模型参数的不确定性区间,实现了模型确认。(3)基于样本学习思想,建立了灌河大桥拉索随机损伤与结构响应之间的响应面显式表达式和隐式BP神经网络,对其拉索随机损伤进行了识别、预后。(4)综合考虑模型参数和车辆荷载的不确定性,基于可靠度方法对灌河大桥钢主梁关键疲劳细节的疲劳寿命进行了预后,得到了其不确定性的区间范围。主要结论有：(1)灌河大桥温度不确定性可采用傅里叶级数拟合的年趋势函数结合正态分布的日温差形式表达；车辆荷载的车重服从高斯混合分布概率模型,车间距服从对数正态概率模型：结构响应可采用滤波方法建立与环境因素不确定性相关的分层次概率区间模型。(2)区间响应面模型反演的模型参数区间可以很好地涵盖其不确定性范围,确认后的模型具有很好的不确定性传递功能。(3)响应面法和BP神经网络法均能实现拉索随机损伤的识别,BP神经网络方法的识别精度及效率高于响应面法；当前SHM监测索力发展趋势下,BP神经网络法的预后结果表明灌河大桥跨中最长拉索的损伤需予以关注。(4)基于自然车队加载且考虑模型参数不确定性的灌河大桥钢主梁关键疲劳细节的疲劳寿命为479年到520年,车辆荷载水平线性增长率大于10%时,桥梁设计使用年限内的疲劳损伤问题需予以关注。