随着我国基础交通设施建设速度的快速增长,我国已经成为名符其实的交通大国,然而其信息化程度远跟不上基础设施建设速度的增长,导致桥梁的运营维护自动化程度低,桥梁状态评价、桥梁实时监测和信息综合管理困难。传统的桥梁定期巡检和监控方法已经不能满足监管维护需求,因此,研发集桥梁风险评价算法和桥梁健康监测软件于一体的桥梁健康监测系统迫在眉睫。论文根据桥梁信息和传感器回传的硬件数据,通过桥梁风险源辨识、灰色关联分析、模糊层次分析、狼群算法和BP神经网络研实现了桥梁风险评价模型和评估算法,并基于Android应用、网页平台、服务器和数据库,设计研发了桥梁监测软件,建立了完整的桥梁健康监测系统,对实现桥梁的动态实时监管有着非常重要的实用价值。在建立桥梁健康监测系统的过程中,首先,对影响桥梁运营的风险源进行辨识,建立了桥梁风险指标体系,通过灰色关联分析确定了风险指标间的综合关联度,结合模糊层次分析法和加权求和法确定了最终的指标权重,进一步获得了各月的桥梁综合指数,并对桥梁的安全程度进行了评定,通过与实际桥梁状态的对比,验证了桥梁风险评价模型评价结果的准确性。然后,通过对BP神经网络预测桥梁状态和实际桥梁状态的对比,以及对BP神经网络处理性能的分析,使用狼群算法(WPA)对BP神经网络进行了优化,并对狼群算法结构进行了改进,确立了改进后的狼群算法优化BP神经网络的桥梁风险评估算法,通过对WPA-BP算法和改进后的WPA-BP算法的对比,验证了改进后的WPA-BP算法良好的学习、预测能力,并通过与桥梁风险评价模型的结果对比,再次验证了算法处理结果的准确性。最后,针对开发桥梁健康监测软件的可行性分析、功能需求分析和非功能需求分析结果,建立了桥梁健康监测软件的技术架构和网络结构,完成了软件各模块功能的设计和代码实现,并对软件进行了最终的测试,验证了软件的功能和性能。