土木工程结构诸如高层建筑、道路桥梁、隧道岩体、海洋平台等,由于地震、火灾、台风等自然灾害或荷载长期作用引起的疲劳、腐蚀等原因将使结构不可避免地产生不同程度的损伤。损伤经过长期积累而又未得到及时的重视和妥善的处理,必然导致结构使用性能的降低甚至发生破坏,造成生命和财产的巨大损失。若能及早建立实时监测系统,及时发现和评估结构内部损伤、预测结构性能变化和剩余寿命,并做出相应地维护修缮处理及合理地疏散居民措施,不但能提高工程结构的运营效率,同时也保障了生命和财产安全。经过改革开放三十年的经济建设和城市发展,中国正逐渐从大兴土木的建设期转入建筑结构损伤研究的新时期,结构的损伤检测技术作为前沿领域也必将成为土木工程专业的热点研究问题。结构损伤会引起结构动力特性的改变,若建立结构动力特性与损伤之间的非线性映射关系就能对结构损伤进行识别。人工神经网络作为近年来研究热点,其逼近任意非线性映射的能力以及分布并行处理、自适应学习和鲁棒容错等特性,广泛应用于诸多领域。本文结合热点优势,从框架结构构件层次展开研究,利用多种神经网络及参数组合对损伤进行识别和分析,研究工作分为以下几个方面:①系统地介绍了损伤检测的相关概念和国内外发展现状,探讨了损伤识别方法存在的问题和发展趋势,并结合智能理论阐述了基于神经网络的多级结构损伤检测方法的相关概念;②引入了框架结构基于神经网络的多级结构损伤检测分析方法,能够连续对结构进行损伤是否发生、损伤楼层分布、损伤位置判断、损伤程度检测的多级神经网络检测技术,避免了将结构损伤指标一次性输入网络而导致的训练时间过长、组合爆炸等一系列问题;③利用结构损伤前后的模态参数(模态频率、模态振型),结合理论公式给出一系列的损伤指标,并研究它们与损伤位置和损伤程度的关系,为后续神经网络损伤检测研究中不同阶段输入参数的选用提供依据;④采用有限元分析软件ANSYS对五层框架结构建立构件损伤的理论模型,利用参数化设计语言APDL编写用户程序完成有限元分析并提取模态参数,结合MATLAB软件平台编制程序用于框架结构损伤识别的联合网络多级检测分析;⑤数值仿真计算,针对各级结构选用不同的模态参数指标,以构造对损伤敏感的标识量,并作为特征参数输入到相应的神经网络(BP、PNN和RBF)中进行结构的预警检测、楼层分类、具体定位和程度评估,实现联合高效的网络识别。