我国是一个水力水电大国，已建、在建和将建的大坝数以万计，其中大部分是混凝土坝，每个大坝在设计的使用期内，很有可能出现各种病害，这些病害若不及时发现，任其发展，大坝将成为危坝以致变成定时炸弹，危及一方水土和一方人民。因此，适时的对它们进行安全监测和检测、损伤分析，已经成为水工结构领域研究的重要课题之一。 大坝病害(损伤)的种类很多，其中最常见的是裂缝。一般来讲，这些裂缝开始的时候都是在坝的局部出现的，由于没有采取有力的措施进行控制和补救而不断扩展最终造成了坝的失效。如果能在早期监测到这些病害的话，将非常有意义。当大坝某处出现损伤时，只有该处很小范围内的坝体位移场、温度场、应力场可能发生变化，这样如果在这个范围内没有观测点，在大坝出现病害的初始阶段，现有的基于位移场、温度场、应力场的监测手段往往是监测不到的。基于振动的方法则有可能克服这一困难。我们注意到，损伤引起的结构参数的变化必然会改变结构的动力特性，自然可以用监测动力特性的改变来检测与识别结构的损伤，而且可以从整体意义上检测结构的损伤，包括处于无法到达位置的损伤。 本文对响洪甸重力拱坝进行数值模拟分析，在大坝的不同位置模拟了条数不等的、张开度不同的各种裂缝，并给出了相应的振动频率和振型，考虑了测试噪声的影响，并用统计神经网络进行了识别。考虑了水位的轻度变化对振动特性的影响。研究结果表明，利用振动测试进行混凝土坝的损伤检测是有可能的，损伤程度越深，频率降低的越多，当噪声水平和损伤引起的频率下降百分比相当时，用统计神经网络可以识别出损伤。当然，这一方法在实践中的运用还会受到环境因素、仪器精度等的限制。