装配式梁桥多为简支梁桥,属于静定结构,其结构内力受地质条件影响较小,具有构造简单、受力明确、施工方便等优点,因此在我国广大地区的中小跨径桥梁中得到了广泛应用。近年来随着国民经济高速发展,交通荷载等级也在提高,早期修建的装配式梁桥的承载能力已不能满足日益发展的现代交通的需求,目前在役的装配式梁桥一部分已经出现了不同形式和不同程度的病害,横向连接的损伤是最为普遍的病害之一。但与之相对应的是,目前国内外还没有形成一套系统的、完善的装配式梁桥横向连接损伤识别方案。因此,对装配式梁桥横向连接损伤识别的研究有十分重要的理论意义和工程应用价值。本文以吊水岩大桥这一典型的装配式梁桥为工程背景,首先分析车辆荷载横向分布引起的各片梁结构响应(挠度、应力、弯矩、剪力)的横向分布特征,结合实际工程应用中对实时监测物理量的需求,选取应力横向分布系数为研究切入点。基于修正后的吊水岩大桥结构有限元计算模型,对横向连接进行不同位置、不同数量和不同程度多种组合工况的损伤模拟,得到了横向连接损伤对应力分布系数的影响规律,并获取了具有代表性的数据样本。利用上述横向连接损伤对应力横向分布系数的影响规律,提出一种基于BP神经网络的装配式梁桥横向连接损伤识别方法,采用应力横向分布系数作为神经网络的输入参数,横向连接损伤位置和损伤程度作为输出参数。并针对BP神经网络存在的缺点,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,将两种方法的优点结合起来。再采用所获取的样本数据对神经网络进行训练,使用训练后的神经网络进行横向连接损伤定位和损伤程度预测,预测结果表明该损伤识别方法识别精度较高,可应用于实际工程。论文最后研究了基于实测梁板应力横向分布系数的装配式梁桥横向连接损伤识别,将本文方法应用于吊水岩大桥实时健康监测系统科研项目之中。首先是针对实测梁板应力验证本文方法的可行性,为此对吊水岩大桥进行静载试验。对比试验荷载下的应力横向分布系数测量值与模拟计算值,验证了应变传感器测得数据的可靠性。采用荷载试验所得到的应力横向分布系数数据进行横向连接损伤定位与损伤程度识别,与依据荷载试验测得的梁底竖向位移数据对横向连接状态的评估结果相对比,验证了本文提出的基于遗传优化神经网络的横向连接损伤识别方法应用于实际工程的可行性。将此方法与先进的光纤光栅传感技术和物联网技术相融合,并针对实时在线监测的需要采取有效措施剔除应变测试数据中温度应力的影响,实现了对吊水岩大桥横向连接损伤的实时评估识别,系统一段时间内的评估识别和运行结果表明本文方法是行之有效的,能够对现役的装配式梁桥、空心板梁桥的管养给出一定的有指导价值的建议。