对结构进行健康监测和损伤检测能够有效防止灾难性失效的发生,而且尽早地发现结构损伤能够大幅地降低结构维护费用。因此,近年来,结构健康监测和损伤检测成为结构工程领域的研究热点。本文在国家自然科学基金(No.50378041)、教育部博士点基金(No. 20030487016)以及华中科技大学优秀博士学位论文基金资助项目(No.2003-21)的资助下,针对多层剪切型框架结构,运用了先损伤定位、然后识别损伤大小的两步法来进行损伤检测。首先对结构的模态参数进行敏感性分析; 然后结合敏感性分析的结果,仅利用结构一阶振型斜率的改变确定损伤位置; 最后利用神经网络方法对结构的损伤大小进行识别。本文在如下几个方面进行了理论、数值与试验研究,并取得了一些研究成果: 1)针对剪切型框架结构,从固有振动方程出发,结合结构的刚度矩阵特性,导出了结构固有频率、振型、振型斜率对损伤的敏感性系数表达式。通过结构模态参数的敏感性分析,能够发现各种模态参数的敏感性随模态阶数的变化规律以及对不同位置损伤最为敏感的模态参数,这为随后的损伤定位和损伤大小识别作了准备。2)提出了基于结构一阶振型斜率改变的损伤定位方法,即对于剪切型框架结构,在单损伤的情况下,损伤层的一阶振型斜率改变必然大于0,并在理论上证明了这一结论。结构发生的多损伤造成的结构振型斜率变化会相互影响,这将会导致根据前面提出的结构一阶振型斜率变化来判别损伤位置出现可能失效的情况,基于此,本文结合敏感性分析的结果,提出了通过迭代计算消除多损伤引起的结构振型斜率变化相互影响的方法,从而解决了多损伤情况下的损伤位置识别问题。3)一旦损伤位置确定后,将运用神经网络方法进行结构损伤大小的识别。利用结构频率测量较准确的特点,结合敏感性分析结果,选取若干阶能够较敏感地反映结构各处损伤的低阶频率改变率作为神经网络的输入,从而提高了网络输入向量选择上的目的性。4)10 层剪切型框架结构数值模型的模态参数敏感性分析表明,对于绝对敏感性系数,高阶模态参数比低阶模态参数对损伤更敏感,振型斜率的敏感性高于振型的敏感性。对于相对敏感性系数,同一阶频率对不同处损伤的敏感性及不同阶频率对同一处损伤的敏感性均不相同,可通过敏感性分析,获得若干阶能够较敏感反映结构各处损伤的低阶频率,这些频率的变化将作为检测结构损伤发生或损伤程度的数据。振型和振型斜率相对敏感性系数绝对值的最大值一般发生在最靠近振型节点的自由度处和振型斜率绝对值最小处,因此,损伤后振型和振型斜率变化率绝对值的最大值发生位置不能直接反映损伤位置。5)对于10 层剪切型框架结构数值模型所讨论的三种损伤工况,通过采用本文提出的改进的基于一阶振型斜率改变的结构损伤定位算法,成功地识别出了所有损伤位置。判别出结构损伤位置后,结合敏感性分析的结果,选取结构前几阶频率的变化率作为神经网络的输入,准确地对各种损伤工况的损伤大小进行了识别。6)应用本文中提出的方法,对一个3 层的框架试验模型进行了研究。模态参数敏感性分析结果与前面的数值分析结果类似,高阶模态参数比低阶模态参数对损伤更为敏感,不同阶频率对不同层的损伤敏感性不同,振型斜率对损伤的敏感性高于振型对损伤的敏感性。运用一阶振型斜率的变化和神经网络方法进行损伤定位和损伤程度识别结果表明,各种损伤工况的损伤位置得到了准确的定位,损伤大小的识别误差满足要求,提出的损伤检测方法得到了有效的试验验证。