海洋平台长期处于恶劣的海洋环境下,不可避免地出现损伤。为保证平台在服役期内的安全作业,减少结构损伤所造成的安全威胁和经济损失,对平台进行损伤识别具有重要的安全意义和经济价值。传统的损伤检测方法存在明显的局限性,基于振动分析的结构健康监测已成为国内外学者的研究重点。结构健康监测通过结构的动态响应提取损伤敏感性特征,并基于这些特征进行结构安全状态的评估。然而海洋环境的复杂变化会干扰结构损伤所导致的动力响应的变化,进而致使现有的确定性分析方法在识别海洋平台结构损伤时难以发挥作用。在上述背景下,本文从机器学习的角度将支持向量机算法应用于海洋平台的损伤识别中,并通过数值模拟针对某在役导管架平台的杆件断裂进行了具体的分析。本文提出了在海洋平台损伤识别领域应用支持向量机算法的实现方法,重点讨论了特征向量的构建和支持向量机的模型选择,并对损伤定位进行了初步的研究。在样本集的构建过程中讨论了特征节点的选择和不同的测点数据的组合,建立了不同特征向量的样本集,对于三种支持向量机分别确定了最优特征维度。在支持向量机的模型选择中,对采用不同核函数的支持向量机分别进行了参数寻优,讨论了参数变化对识别结果的影响,最后讨论了优化后的高斯核支持向量机对缺失数据和含噪声数据的表现,并对损伤定位的识别进行了初步的探讨。