利用结构的有限元模型可以进行结构的静动力分析、损伤定位和量化识别、承载力评定、结构优化设计及加固方案的选择等,具有效率高、成本低的优点。但通常结构的初始有限元模型不能真实反应结构的实际情况,有限元模型修正就是针对结构初始有限元模型,根据结构实测的静动力响应对模型参数进行优化调整,使修正后模型响应更贴近实际结构响应,从而得到一个更为准确的有限元模型。下承式单支撑面系杆拱桥的有限元模型修正研究较少,本文的研究对象为一座下承式单支撑面系杆拱桥,桥梁净跨为247.0807米,矢高为55.5米,是目前国内同类型桥中跨径最大者,对该桥进行有限元模型修正研究具有典型意义。应用ANSYS有限元软件建立该桥的有限元模型,在桥梁现场进行模态测试,获得相应的模态参数,然后选取典型振型的模态频率值分别运用径向基神经网络方法和响应面方法对该桥进行有限元模型修正,获取了对该桥型具有普遍意义的设计参数、神经网络和响应面模型。主要工作内容如下:(1)阐述了本文的研究背景和意义,并对有限元模型修正的各种方法及其优缺点和国内外应用现状进行了综述分析。以下承式单支撑面系杆拱桥为研究对象,运用ANSYS建立该桥的有限元模型,分别在自重和设计荷载两种工况下对模型进行静力分析,获得变形、弯、剪、轴力等内力情况。然后进行结构动力分析,获得了前十阶模态频率、振型等参数。(2)采用逐步累积法进行桥梁的测点优化布置,在桥面两侧各布置17个测点,运用移动测点法进行现场模态测试,利用自互功率谱模态参数识别方法识别该桥的模态频率、振型、阻尼等参数,对比分析获得的实测模态参数与模型计算模态参数,指出两者误差。(3)运用径向基神经网络方法进行该桥有限元模型修正,首先利用灵敏度方法选取了模型的材料密度和弹性模量作为设计参数,并采用均匀设计方法构建参数样本,获得试验样本,然后以模态频率为神经网络输入样本,以设计参数为输出样本,利用MATLAB完成神经网络的训练,最后运用训练好的神经网络对该桥进行模型修正。(4)采用二阶不完全多项式响应面模型修正方法对该桥进行有限元模型修正。首先比较一阶多项式、二阶完全多项式和二阶不完全多项式等几种构建响应面模型的函数。然后利用径向基神经网络方法模型修正确定的样本数据,采用最小二乘法对二阶不完全多项式的待定系数进行拟合,并进行精度检验。构建基于频率的目标函数,利用二次序列规划法获取修正后的最优设计参数。对径向基神经网络和响应面两种修正方法的修正效果进行比较发现两种方法都能提高有限元模型的精度。