水闸老化病害情况十分普遍，已严重危及水闸建筑物的安全，缩短了水闸建筑物的寿命，衰减其预定的功能。上海水闸大部分建于80年代前，目前已严重老化失修，存在严重的耐久性问题。水闸耐久性老化评估的研究已成为一项重要的研究课题。水闸作为一个复杂系统，其老化病害评估理论远未成熟，有许多问题急待进一步研究。 本文的研究以建立一个适用于评估上海地区水闸混凝土结构耐久性的智能评估方法为主要目标。首先介绍了水闸耐久性影响因素的作用机理，为安全检测结果的分析做了理论基础。无损检测技术在现场检测中的应用，保证了检测数据的准确性，为耐久性评估提供了有效的数据来源。根据层次分析法的基本思想，建立了水闸混凝土结构耐久性评估模型，从水闸混凝土结构的混凝土质量、结构老化病害和整体的维修管理三个方面进行层次组合，建立一个三层的水闸混凝土耐久性分析模型；结合评价模型根据不同的影响因素合理选取了不同的评价指标量，评价指标大多以定量的形式表示，对于描述性语言变量用模糊化方法进行定量表示，最终确定其完整的评价指标体系；然后应用模糊理论和人工神经网络技术，建立一个三层前馈BP模糊神经网络，将已有的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本文的模糊神经网络评价模型，应用该评价模型便可以对上海地区的水闸混凝土的耐久性进行评价，并以实例验证了该模型的理论和应用价值。