箱梁结构直接与自然环境接触,受环境温度、日照辐射和空气流动等因素影响,其温度场会表现出明显的随机性、时变性和非线性,对桥梁的安全运营有显著影响。因此,全面了解钢箱梁的长期温度场对于桥梁的设计和维护至关重要。但是,由于通过传统Monte Carlo方法模拟钢箱梁温度场时,必须对大量随机变量进行抽样,使得模拟时计算效率难以提高。在此背景下,本文基于武汉市武黄高速立交桥梁结构健康监测系统,对其钢箱梁截面测点温度进行了为期一年的观测。在传统Monte Carlo模拟方法基础上,通过引入随机函数以减少随机变量维度,建议一种随机过程的降维模拟方法,模拟了钢箱梁随机温度场。本文主要工作内容如下:1)对随机过程的谱表示和本征正交分解两类理论进行了详尽的推导,并在此基础上给出了二者统一的谱分解表达式。同时,还对基于随机相位和随机幅值的传统模拟方法进行介绍,由此分析了传统模拟方法与谱分解之间的联系与区别。基于此,引入了一类随机函数定义谱分解中正交随机变量,从而减少随机变量维度,建立随机过程降维模型。2)研究钢箱梁温度场分布规律及数学统计模型。基于桥梁温度传感器的全年温度监测数据,分析了钢箱梁温度场的时空变化规律。根据实测温度分布情况,利用数学统计方法,建立了钢箱梁截面各测点全年温度的概率密度函数模型,在此基础上计算了钢箱梁截面各测点的温度代表值。并将钢箱梁截面各测点温度数据分成季节变化引起的确定性温度与由桥址位置和地理信息等因素引起的随机性温度两部分。对于确定性部分温度,考虑其时空分布特性,提出确定性部分温度场的数值模型。对于随机性部分温度,根据最佳平方逼近原理,分别建立随机性温度的功率谱密度函数模型以及相干函数模型。3)实现钢箱梁随机温度场降维模拟。基于钢箱梁截面温度监测数据统计分析所得的功率谱密度函数模型和相干函数模型,构建相干函数矩阵,利用随机过程的本征正交分解理论,结合随机函数的降维思想,实现对随机性部分温度的降维模拟。并通过与传统Monte Carlo方法模拟结果误差进行对比,验证了降维模拟方法的精确性。最后通过将钢箱梁温度场的两部分模拟值进行叠加,得到完整的钢箱梁随机温度场模拟值。并建立钢箱梁有限元模型,结合温度作用于结构的时程响应,进一步验证了模拟的钢箱梁温度场在实际工程上的适用性。