预应力桥梁在我国应用广泛,对于一些新竣工或正在服役的桥梁,由于引起预应力损失的因素难以确定,使得桥梁中的预应力损失检测和有效预应力识别一直是个难题。预应力损失评估不准确使得桥梁在使用过程中存在严重的安全隐患。桥梁的动力特性和动弹性模量对预应力具有一定敏感性,利用动力特性和动弹性模量进行有效预应力识别是个有价值的研究方向。论文通过试验和数值分析方法对预应力改变桥梁的动力特性和动弹性模量展开研究,并探究利用神经网络进行有效预应力识别的可行性。主要研究工作和成果如下:(1)通过试验方法对预应力混凝土简支梁的动力特性和动弹性模量进行了分析研究。在考虑预应力筋布置形式、预应力大小和材料非线性等情况下,建立了轴心布筋、偏心布筋和曲线布筋三种形式的无粘结预应力混凝土简支试验梁,对梁的动力特性和动弹性模量进行了动力测试。通过试验分析得出了预应力梁的模态频率、模态振型和动弹性模量随预应力的变化规律,明确了用模态频率和动弹性模量识别有效预应力的可行性。(2)通过理论和有限元方法对三种布筋形式的无粘结预应力简支梁的自振特性进行了分析研究,分析过程中考虑了几何非线性、材料非线性和预应力大小对梁自振特性的影响。结果表明,梁的自振特性与预应力之间的关系明确且受材料非线性影响较大。对比试验和数值计算结果,验证了预应力梁的自振特性与预应力之间的变化关系,为有效预应力识别奠定了理论基础。(3)利用MATLAB编制的BP神经网络识别算法对梁的有效预应力进行了识别研究。以预应力梁的模态频率和动弹性模量作为训练样本,讨论了不同样本大小和不同样本参数对识别结果的影响。结果表明,以模态频率和动弹性模量作为识别指标具有良好地识别能力,而不同的样本容量和样本参数对网络的识别精度、泛化能力和收敛速度影响较大。