随着诸如隧道,涵洞等土木结构的广泛应用,其长期运行过程中的安全性问题被越来越重视,损伤检测技术也由此得到了突飞猛进的发展。诸如隧道,涵洞等很多的结构具有板架特征,因此讨论板架结构的损伤识别将为隧道,涵洞等土木结构的损伤识别提供理论基础和参考价值。基于振动的损伤识别方法是一种应用非常广泛的全局损伤识别方法,而基于损伤因子的损伤识别方法是一种简单易行,并且有较高识别效果的一种基于振动的损伤识别方法。同时为了尽可能减少传感器的数量,提高测试的精度和可靠性,对传感器最优化布局的研究具有理论和现实的意义。本论文以板架结构为研究对象,对其进行基于损伤因子的损伤识别的理论研究和实验仿真研究,并着重对传感器优化布局作了详细的研究。本文建立了板架结构的有限元模型,并计算了自由边界条件下系统的模态特性,利用计算得到的模态参数通过遗传算法(GA)来优化布置损伤识别过程中的传感器布局。与有效独立算法(EFI)比较,遗传算法有较好的优化效果。研究损伤因子法识别结构损伤的原理,并将该结构中的损伤用损伤因子法进行了研究。结果表明仅用一阶模态参数进行损伤识别计算可识别到22%刚度下降的损伤,运用的模态阶次越高,识别效果越好。本文制作了板架结构。通过锤击法测试出该结构的模态频率和模态振型,并以此为基础修正了其ANSYS有限元模型。布置了两种不同的传感器布置方案,结果表明优化方案的效果要优于非优化的方案。测得了在有损伤情况下该结构的实验模态参数,根据实验得到的数据,采用损伤因子法计算了有损模型的损伤因子分布。结果表明基于损伤因子的损伤识别方法能够确定损伤的位置。最后分析了实际板架结构的周围流固耦合边界对传感器优化布局的影响。