工程中的不确定性是不可避免的,美国国防高级研究计划局于2015年启动了“量化物理系统的不确定性”项目,目标是使得不确定性量化成为模拟与建模中不可缺少的一部分。经过几十年的发展,结构健康监测技术取得了长足发展。先进的传感技术例如光纤传感、无线传感、微波雷达技术等层出不穷的涌现并迅速推广,基于监测数据的结构识别与性能分析结果开始融入土木工程日常的维护管理工作中。但是现阶段结构识别结果一般仅得到确定性的结果,其准确度未知,同时也给基于概率统计理论的结构性能评估工作带来了不便。在结构设计时充分考虑各种不确定性因素对材料、结构体系等的影响,因此作者认为在结构识别与性能分析中不确定性因素同样应该引起重视。本文在考虑不确定性的结构识别与性能分析方面,开展了如下的研究工作:(1)本文开发了适用于各种输入力的结构柔度识别技术。结构的柔度为刚度的逆矩阵,能够预测结构在任意荷载下的位移,因此柔度识别可与结构性能分析之间建立联系。本课题组开发的桥梁快速冲击振动测试与评估方法能够同时测量结构的输入与输出响应,具有能识别深层次结构参数的独特优势。本文分析了激励力形式对结构柔度识别的影响,提出一种基于时域子空间技术的结构柔度识别新方法,相较传统基于频域的识别方法,该方法适用于各种输入力形式,有利于桥梁的快速冲击振动测试与评估。(2)基于长标距应变测量数据,本文开发了同时识别应变柔度与位移柔度的方法。长标距应变具有同时反映结构宏观转角和局部应变的独特优势,本文进一步发展了基于长标距应变测量数据的宏应变模态理论。所开发的算法通过对状态空间模型的观测方程进行修正使之适应长标距应变测量值,利用共轭梁法作为桥梁同时识别结构的应变柔度与位移柔度。所开发的方法通过仿真例子与实验例子进行了验证。(3)本文建立了环境振动下柔度识别的不确定性量化方法,并进行了基于柔度的结构性能分析。针对基于监测数据的结构识别算法存在不确定性,首先通过基于误差逐级传递的一阶矩阵摄动理论,将不确定性从监测数据逐级传递至模态参数从而估算模态参数的置信区间;再结合有限元提供的质量矩阵及其变异系数,进一步推导结构柔度的置信区间;最后计算预测的挠度及其置信区间,从而完成了从监测数据到预测挠度的不确定性量化。为了进行基于识别结果的性能分析,进行了位移正常使用极限状态的可靠度计算并分析了超载情况下的桥梁性能评估。(4)进一步建立基于输入输出冲击振动下结构柔度识别的不确定性量化。本文提出输入输出下子空间识别技术的不确定性量化问题,通过分析输入输出下的不确定性因素,将误差传递理论应用于完全系统矩阵,从而进一步的得到结构频率响应函数、模态缩放系数和结构柔度的置信区间。所涉及的理论公式推导通过仿真例子的蒙特卡洛抽样方法进行了验证,最后应用于一个基准结构例子的实验数据中。(5)本文融合结构识别不确定性结果进行有限元模型的不确定性量化分析,并进行基于概率的结构性能分析。在进行模型修正时,会有多个有限元模型都与结构识别结果相匹配。为解决最优模型不唯一的问题,本文以模型参数为抽样目标,以识别结果及其置信区间为观测值,在贝叶斯框架下结合马尔科夫链蒙特卡洛抽样方法进行模型参数后验概率的快速抽样,从而完成模型的不确定性量化。为了进一步解决计算效率问题,本文引入了代理响应面模型进行抽样计算,引入矩阵摄动理论的进行结构概率响应预测。本文以南京右汊悬索桥为例子,进行了识别的不确定性量化与桥梁结构的性能分析。最后作为性能分析的延伸,提出一种基于局部与整体混合模拟的结构性能分析方法。