土木工程结构在投入使用后,在复杂的服役环境中受到设计荷载的变更以及各种突发性外在因素的作用而面临结构损伤的问题,一些不易被检测的损伤可能会持续发展并导致结构破坏,因此,近年来有关结构损伤识别的研究受到了广泛关注,成为土木工程领域十分活跃的重要分支。本文在水利部科技创新项目(SCX2003-18)和国家自然科学基金(50378041)的资助下,分析了传统粒子群算法的局限性,提出了改进的粒子群算法,并将传统粒子群算法和改进的粒子群算法应用于结构损伤检测领域。论文首先总结了目前应用于结构损伤检测领域的常用方法,同时指出结构损伤检测在数学上常可以转化为约束优化问题,从而指出利用粒子群算法求解结构损伤检测问题的可行性。然后全面介绍了粒子群算法的背景,基本理论和目前常用的几种改进算法,在此基础上分析了基本粒子群算法容易早熟的问题,从而提出了旨在增强粒子群算法后期粒子的差异性,增强其抵抗陷入局部极小能力的改进粒子群算法,五个常用于约束优化问题的标准测试函数的分析结果表明:改进粒子群算法的性能优于传统粒子群算法的性能。紧接着本文将传统粒子群算法和改进的粒子群算法应用于结构损伤检测领域。两层框架结构的单损伤和多损伤数值仿真不仅表明了粒子群算法应用于该领域的有效性,同时进一步证明了本文改进粒子群算法的性能优于传统粒子群算法的性能,其中单损伤考虑了小损伤和不同横梁损伤的各种情况,多损伤考虑了两单元损伤程度相同和损伤程度不同的多种损伤工况。在此基础上,为了更好的模拟实际结构测试过程中振型只能测试到部分分量,本文还研究了直接利用频率和不完备振型数据建立不同的目标函数,仿真结果表明利用坐标模态保证准则和频率信息构建的目标函数求解结构更优,同时该方法无需有限元模型降阶或测试振型扩阶,且物理概念清晰。三层框架结构的有限元模型修正和四种损伤工况的试验研究表明,粒子群算法应用于结构损伤检测领域是有效的。最后指出了本文研究中存在的问题和今后研究中应该注意的问题和方向。