钢桁加劲梁悬索桥在施工及运营状态有其特有的静力与气动特点,如钢桁梁架设过程中杆件应力过大以及钢桁梁附近气流流动复杂,而目前专门针对钢桁梁断面开展的气动性能研究尚为欠缺。此外,悬索桥合理成桥状态的确定、施工期主缆的大幅振动及其机理,则是在大跨悬索桥建设中有待深化的共性问题。本文在相关研究基础上,深入开展了钢桁加劲梁悬索桥在施工和运营过程中涉及到的上述问题,主要研究工作及创新点如下:（1）悬索桥成桥状态的确定建立了可用于计算悬索桥成桥状态缆索内力及线形的解析算法。所提算法能精确考虑吊索自重影响,且使平面与空间缆索系统的找形分析得到统一,可方便地根据实际需要进行二维或三维空间主缆分析。此外,还提出了运用非线性优化手段获取成桥状态的数值算法,该方法不仅可与解析算法互为验证,也可为悬索桥的静动力分析提供基础模型。（2）钢桁加劲梁施工方案优化针对钢桁梁在施工过程中易出现应力超限的问题,推导建立了能够考虑大变形效应的悬索桥变形控制方程,并提出求解该非线性微分方程的高效算法。在运用解析法参数化地确定加劲梁初步施工方案的基础上,通过有限元手段对初步方案进行精细化分析,通过合理调整钢桁梁节段间的刚接时机,大幅降低施工应力。（3）施工期主缆非线性驰振分析方法的建立针对目前线性驰振分析理论的不足,建立了适用于缆索结构的非线性驰振分析方法。该分析方法充分考虑了缆索在多个方向的振动（三个平动自由度和扭转自由度）和几何非线性因素。考虑准定常风荷载作用下,将该分析方法用于施工期间的主缆,分析研究了不同断面主缆在不同风速下的非线性驰振行为。（4）基于深度学习的桥梁断面非线性气动自激力模拟提出了用于模拟桥梁断面非线性自激力的深度学习方法。在该方法中,改进的深度学习网络结构较现有网络参数和计算步骤减少50%以上,显著提高了计算效率;在网络训练方面,提出了综合随机梯度下降和拟牛顿算法的混合训练策略,使得网络训练效率较现有深度学习框架有数十倍的提高,有效降低了网络的训练难度。上述研究内容保证了本文方法对扁平钢箱梁和钢桁梁断面的非线性自激力建模高效、准确。（5）非线性气动自激力作用下桥梁结构气动稳定分析建立了非线性自激力作用下桥梁结构气动稳定高效分析方法,该方法在依靠深度学习模拟主梁断面气动力的基础上,依据推广的杜哈梅积分,将桥梁在任意荷载下的动力响应等效为若干卷积计算结果的叠加,进而使得全桥气动响应的计算效率比在有限元与深度学习模型之间交互迭代有了显著提升。通过一理想平板算例验证了上述方法的正确性后,将该思路分别用于计算一座扁平钢箱梁悬索桥和钢桁架悬索桥,得到了其颤振后的气动性能。