缺陷动态识别在自然探索和技术开发方面有着广阔的应用前景,例如,地震勘探,地球内部结构的研究、地球分布,石油资源勘探,对目标的位置及形状的准确确定,材料动态性能的研究等.缺陷动态识别的研究已经成为当今应用力学研究领域极为活跃的前沿课题之一.遗传算法是模拟自然界生物进化过程或机制求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能技术.它模拟达尔文的自然进化论与孟德尔的遗传变异理论,具有坚实的生物学基础;它提供从智能生成过程观点对生物智能的模拟,具有鲜明的认知学意义;它适合于无表达有表达的任何类函数,具有可实现的并行计算行为;它能解决任何类实际问题,具有广泛的应用价值.因此,最近十多年,遗传算法在国内外备受重视.论文主要针对以下两个方面的问题进行了研究:一是考虑罚函数时二维缺陷声波识别的遗传算法,二是条形平板中裂纹识别的遗传算法.首先,研究在考虑惩罚函数时,用遗传算法对声波场中二维缺陷形状的识别问题.首先建立介质参数扰动函数和散射场之间非线性关系的积分方程,进而将所关心的缺陷识别问题转化为关于扰动函数的反演,最后用遗传算法给出就后场散射远场测量时几种典型缺陷的识别结果.其次,研究条形平板中平行于上下边界的单一裂纹的识别问题.给出了当一声波入射这一条形平板时,裂纹参数与反射、透射系数之间的关系式,并应用遗传算法对裂纹进行了定量识别.计算结果表明该文给出的方法具有较好的识别精度.最后,研究条形平板中平行于上下边界的双裂纹的识别问题.给出了当一声波入射这一条形平板时,裂纹参数与反射、透射系数之间的关系式.