大部分结构在强震下会进入塑性阶段,对于钢筋混凝土（RC）柱来说,其性能与弹性阶段差异巨大,屈服后构件经常会有比较明显的退化现象,而若是考虑水平地震引起的倾覆力矩和近场地震时的竖向地震分量,那么柱子所受的轴力也会不断变化。根据以往学者们的试验研究,发现变轴力RC柱子的滞回特点和定轴力情况下的表现差异非常明显,在变轴力下往往构件的刚度退化、强度退化、延性等会有不同,同时还会表现有滞回不对称等现象。为了使结构抗震混合试验或者模拟结果更加准确,需要有一种能够描述上述现象的恢复力模型。BWBN模型作为一种光滑曲线模型,能够用于描述大部分构件的性能,但对于描述RC柱这一特定构件的滞回性能不够精确。对于此,本文进行了如下研究:（1）本文使用一种基于遗传算法和混沌优化算法的改进粒子群算法（CPSO-GA）对模型参数进行识别。为了验证这种改进算法的识别精度,利用粒子群（PSO）、混沌粒子群（CPSO）、模拟退火（SA）以及CPSO-GA四种算法对给定参数的BWBN模型进行识别。根据识别结果分析,在识别精度方面,对于十三个参数的BWBN模型来说,CPSO-GA的识别效果最好。在识别效率方面,虽然CPSO-GA的收敛步数长,但其早期精度就超越了其他算法,同时其大量迭代发生在高精度下,说明这种改进算法有效克服了PSO的早熟收敛问题。（2）为了使BWBN模型更好的描述RC柱的各种退化现象,本文基于改进Park-Ang损伤模型对BWBN模型进行了相应改进。根据相关定轴力柱试验数据,发现刚度退化、强度退化以及屈服后刚度都和损伤指标有着明确函数关系,并根据这个关系对原始模型相关项进行了修正。为了让BWBN模型进一步适用于变轴力RC柱,本文先是将轴压比按每级0.05进行分级来代替不断变化的轴力,每级单独计算单调荷载下的屈服力、位移等参数,而中间按线性插值。然后对于变轴力柱的损伤按正负向分开进行计算,这样可以描述构件由于损伤不对称导致的滞回不对称现象。最后利用试验滞回以及数值模拟数据进行了验证,效果良好,说明改进的模型可以用于混合试验等相关研究,同时本文的研究方法对未来变轴力柱恢复力模型研究也有一定借鉴意义。（3）由于改进BWBN模型的参数众多,但是每个参数对滞回形状的影响程度不同,因此本文进行了模型参数的影响以及敏感性分析。根据分析结果,发现参数p、q、ψ、δψ、λ的影响程度较小,可以考虑在参数识别时设为常数。最后利用相关试验数据对固定部分参数的识别方法进行验证,发现与全参数识别区别不大,说明该方法有较好的适用性。