在浮筏隔振系统中,筏架作为主要承载部件,其表面变形监测对于其上安装部件对中校准和提高部件稳定性以及舰艇的隐蔽性具有重要意义。但由于筏架基础浮动,传统位移监测手段不再适用,在光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating,FBG）传感器用于浮筏变形监测中,位移需通过应变-位移重构方法间接得到,因此开展基于分布式应变的浮筏位移重构方法研究对于FBG用于浮筏表面变形监测有重要的工程实用价值。本文基于此目标,研究了基于模态转换法和机器学习法的浮筏位移重构方法:（1）研究了基于模态转换理论的浮筏位移重构方法,建立了基于有限元分析及实验测试的理论验证过程。在模态转换法的有限元验证中,建立了两端固支的浮筏有限元模型,提取了静态加载的应变/位移有限元数据和模态分析的应变模态和位移模态,依据所建立的模态转换理论重构了浮筏表面位移,得出了局部模态的存在降低了筏架关心部位的重构精度。（2）优化了测点位置,发现了测点布置要避开局部模态大即结构刚度小的地方而布置在顶板与横纵腹板交接处,解决了局部模态对整体重构精度的影响。研究了阶次选取及截止问题,得出了阶次选取上只需囊括与工况能量对应的阶次,在未知工况情况下要尽可能多地选择阶次,在包含主要阶次的情况下增大截止阶次并不能显著提高重构精度的结论。建立了两端弹簧支撑浮筏有限元模型,发现了基于应变的基础浮动的筏架位移重构曲面存在刚性位移和转动,以浮筏上表面三个角点为基准构造了相对曲面,解决了由于基础浮动导致的绝对曲面不重合现象。（3）搭建了FBG实验测试系统,研究了FBG传感原理、数目配置、模态参数识别等实验关键技术。利用ITD法建立了稳态图剔除了弥散的频率识别出稳定、可信的系统固有频率和与之匹配的振型。（4）研究了基于机器学习的浮筏位移重构方法。以浮筏有限元应变和位移数据为样本研究了BP算法的选择和隐层节点的设置对训练误差的影响,最终选出了最优BP算法和隐层节点数重构了浮筏关键测点及表面的变形。综上,本文研究的模态转换法及机器学习法能够很好地根据应变重构出浮筏位移。