地震易损性是指在给定地震动参数下,结构构件或系统失效的概率,其作为风险评估的一条有效途径,越来越受到国内外学者的关注。本文基于贝叶斯理论,结合振动台试验数据和数值模拟数据对一钢-混凝土混合结构进行易损性分析,并以健康监测用Benchmark模型结构为例,研究损伤识别的不确定性对结构易损性的影响,主要内容包括：(1)将贝叶斯理论应用于结构地震易损性分析中,确定了无信息先验分布和正态线性回归模型中的基本参数,包括位置参数、尺度参数以及Fisher信息阵的无信息先验,在数学模型上与易损性分析中的地震需求模型联系起来,从而利用试验数据对原模型进行修正,并可以根据新数据进行实时更新；(2)通过LS-DYNA模拟一三层钢-混凝土试验模型结构。数值模拟得到结构的地震需求概率函数并以此为先验概率,基于贝叶斯理论并结合振动台试验数据,得到结构地震需求的后验概率和易损性曲线。通过试验数据对地震需求线性回归模型进行修正并将其应用于易损性分析中。该方法利用了数值模拟可以得到大量数据的特点,又结合了试验数据的高可信度,可以更准确的评估结构在不同强度地震作用下的破坏状态。(3)以一健康监测用Benchmark钢框架模型结构为例,考虑9种分析工况,研究损伤识别结果的不确定性对结构地震易损性曲线的影响。分析结果表明利用监测数据更新模型在轻度损伤的情况下可以代表结构当前的状态,对于中度损伤结构,利用监测数据识别的损伤程度及损伤位置的不确定性对结构易损伤分析的结果影响较大,识别损伤程度的不确定性对结果的影响更为敏感。