结构健康监测是当今土木工程领域的一个研究热点。结构损伤识别是结构健康监测的基础和核心,而振动模态分析技术和神经网络技术是解决这一问题的有效工具。该文对基于径向基神经网络的结构损伤识别理论及其在土木结构中的应用进行了一些探讨和研究,本文的主要研究内容和结论有:1.介绍了土木结构损伤识别的研究现状及发展趋势;阐述了基于振动模态分析的损伤识别的基本理论及几种基于不同动力指标的损伤识别的实现方法;阐述了基于神经网络技术的损伤识别的基本理论,介绍了人工神经网络的基本原理及径向基神经网络的学习算法和利用径向基神经网络进行损伤识别的基本实现方法。2.针对土木结构中最为常见的梁式结构,对简支工字钢梁的多种不同损伤工况的动力特性进行了有限元仿真分析,研究了损伤对频率和模态曲率的影响,发现固有频率变化率和模态曲率的变化分别可以用于损伤程度和损伤位置的识别;在实验室中实测了几种工况的钢梁的振动模态,发现实测结果与计算结果有一定的差异,分析其原因主要是模型误差和噪声影响。3.根据简支工字钢梁各损伤工况下的动力特性,分别研究了将频率变化率、模态曲率变化及其组合参数作为径向基网络的输入指标时进行结构损伤识别的效果,发现基于径向基网络的梁式结构损伤识别方法能够正确识别损伤,且组合参数作为输入指标时的识别效果更好。4.将基于径向基网络的损伤识别方法应用于斜拉桥的损伤识别,通过简支梁和桥梁的损伤分析的比较,说明针对大型复杂结构使用基于径向基网络的方法进行损伤识别时并未增加难度和降低效果,此方法能够正确识别损伤的位置和程度。