桥梁管理系统可以有效管理路网上数量众多且繁杂的桥梁构件，维持桥梁结构的安全及运输功能，并帮助决策者在众多维护方案中选择最合适的方案。目前在发达国家已有相当的发展，而在我国相关的研究工作还处于起步阶段，因此在我国开展桥梁管理系统相关理论的研究和实践具有重要的现实意义和经济意义。完整的桥梁管理系统应具有三项基本功能：状态分析评估、结构退化预测和维护对策最优化。其中状态分析评估是结构退化预测以及维护对策最优化的基础，是桥梁管理系统中重要的组成部分。本文主要研究桥梁状态评估的理论和方法，为建立真正意义上桥梁管理系统进行有益的尝试。本文以钢筋混凝土中小跨径的梁式桥为对象，综合比较了现有的桥梁状态评估方法，深入分析了影响桥梁状态的各种因素。建立了钢筋混凝土中小跨径梁式桥梁结构耐久性和承载力评估指标体系，确定了评估指标的分级标准，并开发了基于ANFIS的主梁耐久性评估系统。本文提出借助统计学方法对桥梁检查数据和专家意见调查数据进行模拟的方法，并通过实例说明了这种方法的可行性和应用前景。系统将专家的模糊推理过程蕴含于神经网络结构中，使神经网络的结点和权值具有明确的物理意义，避免了传统神经网络工作过程的“黑盒性”。同时，该系统又具有神经网络的学习能力，克服了传统模糊推理系统学习能力不足的缺点。通过实例对系统的各项性能进行了检证，结果表明，训练后系统的评估结果和桥梁专家的评估结果较为吻合，系统具有良好的学习能力和实际应用能力，能够快速准确的模仿桥梁专家的非线性模糊推理过程来评估主梁的耐久性，有较好的应用前景。