由于受到环境侵蚀、材料老化、交变荷载的疲劳效应等因素的耦合作用，土木工程结构在长达几十年甚至上百年的使用过程中将不可避免地使结构产生损伤。结构的损伤不断扩展，累积到一定程度时会使结构的抗力衰减，降低结构的可靠性和安全性，甚至导致整个结构发生破坏，引发灾难性事故。因此，结构的健康监测已成为土木工程学科的重点研究方向，及时发现损伤并采取相应的预防措施具有重要意义，而结构的损伤识别则是结构健康监测的核心内容。目前采用智能算法对结构进行损伤识别已成为一个热点课题并取得了不错的成果，所以本文采用改进遗传模拟退火算法对结构进行损伤识别。遗传算法具有较强的把握搜索过程总体的能力，但其局部搜索能力较弱，收敛速度慢；模拟退火算法具有较强的局部搜索能力。通过两种算法的结合，互相取长补短并加以改进，形成了一种性能更加优良的改进遗传模拟退火算法。改进后的算法具有良好的局部搜索能力和全局搜索能力，收敛速度也明显提高。结构的损伤识别包括损伤定位和损伤程度的识别。文中采用有限单元法得到结构的整体质量矩阵、损伤前后的整体刚度矩阵和损伤后的频率和振型；利用这些参数，采用残余力向量法对框架结构进行损伤定位；然后以节点的残余力向量法构造目标函数，以单元刚度折减系数为设计变量，应用改进的遗传模拟退火算法分别对桁架结构和框架结构进行损伤程度的识别，并将识别结果同其他识别方法进行了比较，验证了算法的有效性和可行性；模拟实际情况，文中还对添加噪声情况下的结构进行了损伤识别，结果表明算法具有一定的抗噪性，有良好的实用价值。