任何建筑结构尤其是在现代社会交通中占据重要位置的桥梁结构,发生损伤后若没有采取及时的措施,它可能造成严重事故,对人民的生命财产安全、社会发展甚至稳定构成严重威胁。所以,公路桥梁尤其是其基础形式简支梁桥的损伤识别检测研究对于桥梁的维修、保养、加固甚至重建均有重要的意义。本文从小波包分析以及BP神经网络的构建两个主要方面入手,从结构能量方面对桥梁损伤识别进行研究,内容主要有:(1)模拟了移动荷载作用下简支梁桥以及连续梁桥的损伤检测,模拟了车辆激励下实际桥梁的损伤检测,建立了车桥耦合分析的有限元仿真模型。(2)对实际中可能发生的各种损坏情况进行仿真分析,例如不同程度的损坏和不同的损坏位置。利用小波包对桥结构的位移响应进行分解,将分解后各频段分量的能量曲率差作为识别指标。之后展开数值计算,结果能够准确地识别损伤的位置。(3)将曲率差进行统计归一化。赋予文中所用的BP神经网络模型进行模拟,验证了小波包能量曲率差分析的结果,并进一步对未知损伤情况做出了预测,得到的了很好的结果。(4)对几种典型损伤工况进行了分析讨论,对噪声的影响进行了分析,结果表明方法的鲁棒性较好,然后利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,验证了小波包能量曲率差方法和神经网络方法的有效性和实用性,对关于损伤预测方面同样做了进一步讨论,损伤位置识别结果同样准确。本文运用小波包分析的理论,结合了人工智能方法之一的神经网络方法,分析了多种典型工况,尽可能考虑到理论与实际结合,研究了简支梁在移动荷载作用下的损伤识别问题。所得理论研究结果可以为智能损伤诊断的工程实践提供一定的理论指导。