近年来,国内多地灾难性的桥梁倒塌事故频频发生,引发了人们对桥梁结构安全问题的广泛关注。桥梁结构健康监测也以成为当今桥梁工程研究的热点,移动荷载识别技术能进一步完善健康监测系统。然而,现有的多数荷载识别方法存在不同的局限性,需要实际工程的进一步论证。分别针对单车和多车移动荷载的高精度识别,本文提出了基于影响线并考虑荷载横向分布的单车移动荷载识别方法以及基于影响线和BP神经网络的多车移动荷载识别方法,并用数值模拟和实验室车桥试验对上述方法的可行性和适用性进行了验证。本文主要研究内容及结论如下：(1)为了提高移动荷载的识别精度,提出并建立了基于影响线并考虑荷载横向分布的移动荷载识别方法,并结合数值模拟算例,对未考虑荷载横向分布的方法和考虑了荷载横向分布的方法进行了比较,结果表明未考虑荷载识别的方法不适合解决空间问题,而考虑了荷载横向分布的方法,对于车辆行驶于桥面上任意位置的空间问题,其识别精度都很高,且抗噪性能优异。(2)通过实验室车桥试验,进一步研究了考虑荷载横向分布的影响线方法在实际工程应用中的可行性。车速识别的结果显示,车速识别的误差基本能控制在±5%以内,且车速识别的精度对车重识别影响较大。车重识别的结果表明,利用考虑荷载横向分布的影响线方法进行荷载识别,车重相对误差可控制在±10%以内,且93%的样本能控制在±5%以内。(3)由于无法建立理想的数学模型对多车移动荷载进行识别,本文根据应变影响线中包含车重信息,再结合BP神经网络方法,建立了基于影响线和BP神经网络的移动荷载识别方法。然后针对该方法在实验室进行了双车移动荷载试验研究,结果表明该方法能精确识别车辆所处车道位置信息,在识别车辆荷载时,所有样本的相对误差能控制在±10%以内,且97%的样本能控制在±5%以内。