火灾是一种发生频率较高的灾害现象,当处于正常服役期限内的混凝土结构经受火灾损伤后结构性能明显降低,存在严重的安全隐患。为了实现结构火灾下的及时预警和火灾后的损伤评估,保障个人生命、财产安全,开展结构火灾损伤识别方法相关研究显得尤为重要。由于高温试验条件、试验仪器等诸多因素影响,国内外相关研究较少,本文结合国内外火灾损伤领域的研究现状,对基于动力测试的结构火灾损伤识别方法进行了系统化研究,提出了基于支持向量机(SVM)的损伤识别方法,并且结合理论分析、数值模拟、模型试验进行验证。具体研究工作如下:(1)分析了国内外工程结构火灾损伤识别研究现状,系统总结了以往研究存在的积极成果及不足之处;(2)采用数值模拟梁结构温度场,并以此为主线进行火灾下、后截面刚度、承载力理论计算,总结二者随火灾时间的衰减规律并分析损伤原因;(3)基于数值模拟的温度场数据进行模态参数分析,总结其随火灾时间的衰减规律,并基于支持向量机、小波基神经网络构建简支梁火灾损伤识别方法,通过对理论值分别施加5%、10%白噪声来模拟真实试验值进行验证,验证效果良好,证明了支持向量机用于梁结构损伤识别的可行性,在简支梁基础之上构建三跨连续梁火灾损伤识别方法,针对传统方法样本数据庞大、识别效果差等特点,创新性地提出定性识别方法及三步精细识别方法,通过对理论值施加5%的白噪声模拟真实试验值进行验证,验证效果良好,最后设计支持向量机火灾损伤识别界面,引入不同类型核函数,实现同界面化操作;(4)设计了4根钢筋混凝土简支梁,分别进行60min、90min、120min、150min火灾试验,实测了火灾前、后及过程中的结构模态信息及灾后荷载-位移曲线,基于修正后的精细化模型,利用前2阶不完备模态信息构造支持向量机网络进行火灾损伤识别,识别效果良好,最后,提出了简支梁火灾后损伤评定指标。