工程结构在服役期间,长期受到荷载作用、材料老化和人为因素等的不利影响,结构的安全性随着关键构件的损伤而受到影响,最终可能引起结构发生破坏,威胁社会公共安全。因此,研究能够及时识别损伤的方法,对避免结构事故发生有着非常重要的意义。本文开展环境激励作用下结构损伤识别研究,结合小波分析提出了利用结构节点曲率的变换进行结构损伤识别,建立了基于节点曲率积分和基于节点曲率协方差变换率的指标,结合遗传算法基本原理对已定位的损伤单元的损伤程度进行了评估。1、论文对环境激励作用下结构的节点曲率响应进行小波分析,建立了基于节点曲率积分的节点曲率变化比和节点曲率变化率损伤识别指标,对结构单损伤和多损伤进行识别。同时对小波分析参数的影响进行分析,并给出了参数选取方法。以木结构和钢框架作为研究对象,通过施加高斯白噪声来模拟环境激励,验证了该方法的可行性,结果表明该类损伤指标能够准确的识别损伤并能够对损伤进行初始定位。通过抗噪能力分析,建议在实际应用前要对动力响应进行降噪处理。2、在随机激励下,很难用确定的时间函数来描述结构的动力响应,需要通过数值在某一范围的概率来表达随机变量的取值,论文根据动力响应的统计特征,建立了基于小波分析和曲率响应协方差变化率的损伤指标,该法能够直接对损伤单元进行定位。以木结构和钢框架作为研究对象,验证了该方法的可行性,结果表明该方法能够准确的识别出结构发生小损伤或大损伤情况下,单损伤和多损伤的损伤位置,并且损伤指标的数值随着损伤程度的增大而增大。损伤指标具有较强抗噪能力。3、论文根据遗传算法的基本原理,结合小波分析和曲率响应协方差建立的损伤指标,通过建立损伤程度目标函数,将损伤程度识别问题转化为利用遗传算法对目标函数的优化问题,利用遗传算法实现了对已经确定的损伤位置进行损伤程度的评估。通过算例对单损伤和多损伤的损伤程度进行评估,结果表明预设的损伤程度值与利用遗传算法计算出的损伤程度值误差在允许范围内,验证了该方法可行。