工程结构在长期使用过程中受到外界环境腐蚀、材料自身老化以及疲劳荷载等因素的作用会发生损伤,当损伤积累到一定程度时会影响结构的正常使用,甚至可能导致结构的倒塌。尽早的发现并及时的修复这些损伤,不仅能够大大减少结构的维护、维修费用,还可以预防不必要的生命财产损失。因此,研究结构损伤识别方法具有重要的理论意义和工程应用价值。本文以小波分析和遗传算法理论为基础,小波分析在时频两域上有着优越的局部分析特性和变焦特点,遗传算法具有很好自组织、自适应、并行性和全局搜索能力强等特点,本文将这两者的优点进行有机的结合,提出了小波-遗传算法的概念,建立了一种既能识别结构损伤位置又能确定损伤程度的小波遗传算法。首先以有限元分析求解结构振型模态为基础,用db小波做连续小波变换,由小波系数模极大值识别损伤的位置。然后以单元刚度折减系数为遗传算法的优化变量,用振型和频率的误差函数加权来构造目标函数,并通过损伤位置的确定来简化目标函数的变量,再用遗传算法对目标函数进行极小化,从而确定结构的损伤程度。本文以简支梁为例,分别用小损伤、大损伤和不同位置不同损伤程度的损伤来检验该方法的有效性。建立含损伤简支梁的有限元模型,对有限元模型进行模态分析以得到频率和振型等模态参数,将位移模态进行连续小波变换得小波系数图,根据小波系数图的模极大值点确定了简支梁的损伤位置。基于损伤位置的确定对目标函数进行简化,然后用遗传算法极小化目标函数,得到对应损伤位置的损伤程度。本文以连续梁为研究对象,分别建立了三种不同损伤工况下连续梁的有限元模型,用Lanczos法分析连续梁有限元模型,提取频率和振型等模态参数,对位移模态进行连续小波变换,得到小波系数图,然后由系数图的模极大值点确定了损伤的位置。用振型和频率的误差函数加权来定义目标函数,在损伤位置确定的基础上对目标函数的未知量进行简化,最后用遗传算法极小化目标函数,以得到连续梁的损伤程度。结果验证了本文的方法不仅能有效识别损伤的位置而且能够准确识别损伤的程度,该方法对梁的损伤识别具有重要的指导意义。