李文雄，陈存恩

（华南农业大学 水利与土木工程学院，广州510642）

结构的损伤诊断与评估是当前结构工程学科中研究的热门课题之一。对于简单结构，已有比较成熟的损伤诊断方法［1－2］。直接损伤识别方法可直接利用坐标模态置信准则、模态应变能指标、振型曲率指标、应变模态指标、模态柔度指标及模态刚度指标等损伤指标来进行损伤位置判定；模型修正法、灵敏度分析法［3－4］、神经网络方法［5－7］、遗传算法能实现损伤程度的定量识别。但对于单元数目较多的结构，单纯的一种识别方法都存在着不足：损伤指标法只能指出大概损伤位置，无法识别损伤程度；模型修正法一般需要充足的模态数据才能正确识别出损伤程度；灵敏度分析法受测试误差的影响较大；神经网络法的网络结构太大会使网络难以收敛。因此，多种识别方法的结合应用是解决实际问题的较有效策略。对于大型复杂结构，单独应用某种损伤识别方法进行识别会遇到困难，主要因为：大型结构的构件数目和动力自由度数目巨大，测试数据的不完备性以及测量噪声的存在使损伤诊断在实际工程中的应用受到了限制［8］。对大型结构分步进行识别是比较现实的。由于大型工程结构构件多、影响因素复杂，试图一步识别出具体损伤构件及其损伤程度是比较困难的。另一方面，结构如果出现局部裂缝，短时间内会迅速发展，从而影响结构的使用，因此，对大型结构局部出现损伤时的损伤诊断是十分重要的。……