近年来,由于土木工程结构大型化、复杂化趋势越来越明显,土木工程结构的安全性、耐久性问题在很大程度上受到越来越多的关注。结构损伤识别作为结构健康监测的重要组成部分,成为各国学者争相研究的重点。然而,在结构的损伤识别过程中,难免会遇到以下诸多问题： (1)实际试验测量得到的数据信息量少,使得损伤识别成为一个欠定问题； (2)试验测量仅能得到结构的低阶模态信息,对结构的局部损伤并不敏感； (3)在试验与模态分析过程中存在着诸多诸如环境噪声、测量误差等一系列不确定性因素的影响,使得损伤识别并不能得到一个确定的结果。为了解决上述问题对结构损伤识别的影响,本文提出了基于贝叶斯理论的虚拟结构构造的损伤识别方法。本文首先对目前广泛应用的基于振动特性的损伤识别方法与基于概率统计信息的不确定性损伤识别方法的研究进展做了简要介绍,并对该类方法存在的问题进行了分析。在此基础上,基于上述方法中存在的不足与缺陷,结合虚拟变形法的基本理论,本文提出了构造虚拟结构的方法,并对其理论公式进行了推导与验证。通过在原始结构上附加虚拟构造得到新的虚拟结构,结合灵敏度分析方法,得到对结构局部损伤灵敏度较高的低阶模态信息与多组结构响应信息,解决了结构损伤识别中灵敏度低,识别欠定的问题。在虚拟结构构造理论的基础上,为了解决损伤识别中存在的不确定性因素对识别结果的影响,本文从贝叶斯理论的基本公式出发,结合结构参量的物理意义,通过分析得到结构损伤因子与结构先验信息和试验测得的模态信息的近似线性关系。在此基础上,利用Matlab建立一个三层框架结构模型,通过数值模拟得到结构损伤因子的概率分布情况,并对得到的结果进行了进一步的分析与验证。在此基础上,当只识别结构局部损伤时,在考虑局部结构自身先验信息的情况下,加入识别范围外的结构的先验信息,得到在该情况下结构损伤因子的概率分布情况,并利用上述框架结构模型进行了数值模拟。最后,本文在上述理论基础上,通过对三层框架结构进行试验分析,并与数值模拟结果进行对比,验证了该理论在实际应用中的可行性和有效性。