近年来在智能材料与结构领域取得的新进展,使得利用集成在结构中的先进驱动/传感元件网络,在线获取与结构状态相关的信息,识别结构的安全状况成为可能。应用结构健康监测系统及时获取有关结构损伤的性质、程度、分布和演变的信息,对及时做出决策来阻止结构性能的退化和失效,增加飞行安全,降低维护费用具有至关重要的意义。本文对航空结构健康监测中的若干技术方法进行研究,采用被动和主动相结合的方法,对结构进行在线的连续监测,近乎实时地监测到冲击载荷的发生和作用位置并重建冲击载荷,主动定量地识别出结构中的损伤位置和程度,并考虑实际运行环境对损伤监测和识别的影响,确保结构的安全使用。本文的主要研究内容和取得的成果有:(1)对复合材料结构冲击载荷识别进行研究,提出一种基于智能优化算法的冲击载荷识别方法,同时识别冲击位置并重建冲击力时间历程。采用一种简单有效的冲击载荷参数化方法,将空间域的冲击位置识别和时间域的冲击力识别置于同一算法之下。在算法的运行过程中,冲击载荷识别被转换为一个优化问题,结合复合材料结构在冲击载荷作用下的响应模型,通过最小化理论模型计算结果与实际测量信息之间的差别,使用智能优化算法自适应地搜索出描述冲击位置和冲击力时间历程的参数。为提高运算效率,加速算法收敛性,本文采用微种群遗传算法来对复合材料结构进行冲击载荷识别。所提出的方法算法明确,过程简便,各个环节相互独立,通用性强,为复合材料结构的冲击载荷识别提供了一种可行的方法。进行了数值仿真研究来验证所提出方法的有效性。(2)对应用偏移技术进行损伤成像识别进行研究,提出一种频率-波数域偏移方法用于损伤的识别,将损伤的情况可视化并提高损伤识别的效率。首先基于Mindlin板理论,推导了板结构中弥散性弯曲波频率-波数域的偏移方法,分别对散射波场和入射波场在频率-波数域进行快速延拓,并采用时间一致性成像条件对损伤进行主动成像识别。然后从图像处理的角度提出一种新的方法用于识别板结构中同时发生的多部位损伤源的位置以及发生时刻,采用频率-波数域偏移技术对损伤源发出的弹性波信号进行处理,结合爆炸成像条件快速生成包含损伤源位置信息的图像。通过最小熵原理确定所识别损伤源位置和发生时刻最接近真实情况的最优图像,以实现损伤的被动成像识别。进行了数值仿真研究来验证所提出方法的有效性。(3)对环境变化下的复合材料结构损伤监测和识别进行研究,提出一种两步识别方法用于监测并识别环境变化下损伤发生与否以及损伤的位置。首先采用一种基于Lamb波和统计分析的方法,从统计的角度定义损伤指标以考虑环境变化对Lamb波信号的影响。对损伤指标进行统计偏值分析,并采用蒙特卡罗方法计算损伤指标阈值以确定某一激励-接收路径上是否存在损伤。一旦确定发生损伤,采用损伤存在概率成像算法融合多个激励-接收路径上的信息生成损伤图像实现损伤识别,分别使用损伤指标和其马氏平方距离值作为损伤特征用于获得损伤存在概率图像。建立了结构健康监测实验系统,对温度变化下的加筋复合材料壁板试件进行了实验研究以验证所提出方法的有效性。本文研究得到了国家自然科学基金(项目编号:10572058)、高等学校博士点基金(项目编号:20050287016)和南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(项目编号:BCXJ07-03)的资助。