结构的频率、振型等模态参数是结构物理特性(质量、刚度、阻尼)的函数,当结构发生损伤后,结构的物理特性发生改变,结构的模态参数也随之发生变化,根据模态参数改变量就可以确定损伤位置及损伤程度。这种基于结构振动的损伤识别方法具有测试设备简单、方便,测试过程不会给结构带来破坏等优点,因此越来越受到人们的重视。目前,应用神经网络技术进行结构的损伤识别已经得到了广泛的应用。采用神经网络技术进行基于结构振动的损伤识别需要事先模拟结构的各种可能损伤状态,得出结构在正常使用阶段和各种损伤状态下的模态参数,用于神经网络的学习和训练,因此能否精确地模拟出结构的实际工作状态是该损伤识别方法能否成功的一个关键因素。针对以往结构分析所用层模型和杆模型过于粗糙的缺点,本文采用实体单元进行结构的微观有限元分析,钢材和混凝土均采用八结点六面体等参单元,采用分离式模型,钢材和混凝土仅在公共结点处相连接,具有共同的结点位移,分别计算各自的刚度矩阵,根据位移协调条件组成总刚矩阵。材料的本构模型是影响结构有限元分析精度的重要因素,本文中混凝土采用非线性弹性增量本构模型,钢材采用弹塑性增量本构模型。本文将现有的混凝土单轴滞回模型的受拉骨架曲线用直线下降段代替,修改了其受拉区域的卸载规则,并使用等效应变方法将其应用到三维非线性弹性增量本构模型中。钢材滞回模型采用现有的双线性模型,考虑了钢材的包辛格效应。在上述理论基础上,本文使用FORTRAN90语言编制了钢材、混凝土组合结构的非线性时程分析程序FEDANS,该程序可用于钢材、混凝土组合结构的动力特性分析,多向地震作用下的线弹性动力响应分析和材料非线性动力响应分析,然后通过两个算例与通用有限元计算软件SAP2000的计算结果进行了对比,验证了本文程序的正确性。同时根据简支梁在动力荷载下的解析表达式,提出了线弹性时程分析程序校准方法。在验证了本文程序FEDANS的正确性后,将该程序应用于实际工程结构,进行了二滩拱坝和钢管混凝土框架的非线性地震响应分析,找出结构的薄弱位置,为结构的损伤识别提供依据。根据本文程序对钢管混凝土框架的非线性分析,以弹性模量的降低定义混凝土的损伤等级,以正则化的频率变化率FCNi、特征点模态分量DSNi和频率方差比RNF作为人工神经网络输入参数,采用Matlab提供的神经网络工具箱进行钢管混凝土框架的损伤识别实例分析。