摘 要遗传算法是近些年来发展比较完善的一种全局寻优方法，鲁棒性能好，适用性强、精度高，尤其适用于损伤指标常常对损伤敏感性差、观测数据噪声大的土木工程结构的反演分析。对于复杂大自由度系统的反演分析，遗传算法计算量巨大，关键在于进化计算中包含大量正演分析。减少反演分析中的正演计算次数，是扩大遗传算法使用范围的有效途径。神经网络由于其大规模并行处理、容错性、自组织、自适应能力和联想功能强的特点，已成为解决很多问题的重要手段，广泛应用于各工程领域。本文提出将神经元网络模型用于遗传进化中适应度函数的预测，实现了遗传代内算法的并行性。本文将此算法称为经验遗传算法。六个经典算例表明：本文提出的经验遗传算法计算效率高，大大减少了正演计算工作量，对大型复杂问题的反演分析有重要的意义。损伤识别指标的确定是结构健康监测的关键，通过研究分析及比较，本文选择柔度矩阵作为损伤识别的指标，提出将经验遗传算法应用于高架桥结构损伤识别的思路。