随着我国改革开放的不断发展和桥梁建设技术的不断进步，我国已经成为桥梁建设的强国之一。在追求桥梁跨越能力不断提高的同时，运营使用过程中的安全稳定也越来越受到人们的关注。由于材料老化、交通量增加、环境因素的影响，桥梁结构产生了不同程度的损伤，容易引发灾难性事故。如果不能及时的识别出结构损伤的存在，将对人民群众的生命财产安全造成巨大的威胁。现有研究结果表明温度是影响桥梁模态频率的主要环境因素，正常的温度变化可以淹没较大的结构损伤，对结构的损伤识别造成误差甚至错误。因此，本文针对温度效应作用下桥梁结构的损伤识别，开展了如下具体工作：（1）基于模态振动理论，详细阐述了模态频率与结构损伤之间的内在联系；从神经网络模型、神经网络学习方式、神经网络激活函数以及神经网络的改进算法等几个方面对神经网络理论和方法进行了详细介绍，为后续数值模拟及室内试验提供理论参考。（2）以简支梁桥为数值仿真算例，研究了基于温度影响下桥梁的模态频率和BP神经网络模型相结合的损伤识别方法。在损伤位置识别的神经网络模型中，将频率变化比和温度值作为神经网络的特征参数输入，能有效地识别桥梁的损伤位置；在损伤程度识别神经网络模型中，将模态频率变化值和温度作为神经网络的特征参数输入，得到了损伤程度的识别值。和传统识别方法相比，本文方法考虑了温度对损伤的影响，可以消除温度对桥梁结构损伤的淹没作用。（3）以C30混凝土为基准配比，制作了尺寸为150mm×600mm×50mm的三块混凝土板试件。应用动载试验来测定小梁在-20℃、0℃、20℃、40℃、60℃5个不同温度工况下的的固有频率值，从而分析温度改变混凝土弹性模量进而对桥梁模态频率的影响。探求小梁在跨中不同损伤条件下频率的变化趋势，为已知损伤后的频率反推出损伤位置和程度打下基础。最后，基于神经网络理论，提出了适用于混凝土板且可以剔除温度效应影响的损伤识别方法。