大型桥梁结构是交通运输体系中的枢纽工程，在国民经济和社会生活中起着举足轻重的作用。随着世界范围内桥梁事故的时有发生，世界各国对既有桥梁结构的安全性日益关注，桥梁结构的安全性评价工作已经成为桥梁工程领域研究的热点问题。 随着桥梁结构分析理论、建筑材料和施工技术的发展，大型钢管混凝土拱桥的跨越能力越来越大。钢管混凝土拱桥特有的力学性能和施工上的优越性，使其在大跨度桥梁的建造方面具有广阔的发展前景。但随着拱跨的增大，其安全性问题日益突出，国内对大跨度钢管混凝土拱桥的安全性评价问题尚未进行深入研究，相关的报道也仅限于对钢管极限承载力的探讨。因此，如何在经济和技术允许的条件下，合理评价大跨度钢管混凝土拱桥的安全性，是一项迫切而意义重大的课题。本文针对这一问题，在现有桥梁结构安全性评价方法的基础上，对钢管混凝土拱桥的安全性评价问题进行了深入研究，按论文的章节顺序，本文的具体研究成果如下： 1、对国内外现有的桥梁结构安全性评价方法的现状进行了评述，详细论述了每一种评价方法的基本思路及其优缺点，并深入探讨了桥梁安全性评价的内涵及其发展趋势，指出开发桥梁安全性评价智能系统来代替目前的评价方法是桥梁评价理论发展的必然趋势。 2、应用层次分析法(AHP)，建立了较为完整的钢管混凝土拱桥安全性评价模型，首次从承载能力、结构损伤、缺损状况三个方面进行层次组合，建立了三层钢管混凝土拱桥安全性评价模型，并结合钢管混凝土拱桥实际确定了其完整的指标体系。 3、根据不同的安全性影响因素合理选取了不同的评价指标量。对承载力因素，选取以承桥试验为基础的结构校正系数作为评价的指标量；对主要承重结构损伤因素，选取裂缝开裂度和钢筋锈蚀率作为评价指标量；对于外观缺损状况因素，依据模糊理论的方法采用标准全隶属度的形式作为其评价的指标量。武汉理工大学硕士学位论文 4、对模糊理论和人工神经网络技术进行了系统研究，着重探讨了二者的融合问题，并结合钢管混凝土拱桥实际设计了一个三层前馈性模糊神经网络模型。该评价模型包括输入知识的模糊化、三层BP神经网络和输出知识的反模糊化三个部分。神经网络的连接函数采用S型非线性函数，对输入知识的模糊化处理，采用正态分布函数将实测值转化为五维隶属向量。评价样本先通过模糊化处理，然后输入到BP网络中进行网络训练，网络训练完成后便得到实用的钢管混凝土拱桥安全性评价模型。 5、将基于模糊神经网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法应用于武汉市晴川桥，选取以实桥检测为基础的40组训练样本完成网络训练，通过系统仿真计算，得到的评价结果与现场专家评价结果基本一致，表明该评价方法可以再现评价专家的经验知识和直觉思维，降低评价过程中人为因素的影响，能较好地保证评价结果的客观性。 钢管混凝土拱桥的安全性评价工作是一项综合性较强的研究领域，涉及的相关学科众多，研究难度较大。但其工程应用前景是广泛的，理论价值是重大的。本文所做的工作，有些是首次提出或首次进行的，取得了一些成果。随着理论研究的深入和工程应用的迫切需要，这一领域的研究也必将进一步深入。本文得到湖北省2002年科技攻关项目《桥梁加固安全评价标准》(2002AA10lC14)资助。