本文结合某内河框架墩式码头实际工程,通过ANSYS有限元分析软件对码头结构进行模态分析,提取结构的动力特性参数并建立损伤指标,应用神经网络建立一个码头构件损伤的识别体系,用于识别码头受损构件的位置和损伤程度。其主要研究内容和结论如下：(1)根据损伤力学理论建立码头结构的损伤模型,计算出各个损伤指标,并对其在同一损伤程度下不同损伤位置时、同一损伤位置不同损伤程度时的变化规律进行研究,得到对码头结构进行损伤初步定位时损伤指标采用NFRN,对桩进行损伤具体定位时损伤指标采用NDΦ,对柱和撑进行损伤具体定位时损伤指标采用X2,对桩进行损伤程度识别时损伤指标采用RNF,对柱和撑进行损伤程度识别时损伤指标采用FFC。(2)应用神经网络理论建立了框架墩式码头结构构件损伤识别系统,识别过程主要分三步：第一步对码头结构损伤构件进行初步定位,识别出损伤构件的类型；第二步对损伤构件进行进一步识别,识别出损伤构件的具体位置；第三步对损伤构件进行损伤程度识别。通过对网络的测试,得到网络的损伤识别效果较好。(3)通过对网络进行抗噪分析获知,当对码头构件进行初步定位、对桩进行损伤具体定位时,误差对网络的识别效果影响较小,可不必进行抗噪训练；当对码头构件进行损伤程度识别、对柱和撑进行损伤具体定位时,误差对网络的识别效果影响较大,需要对网络进行抗噪训练,以提高网络的识别正确率。(4)对比各个网络的抗噪性能,得到误差对频率指标影响小于对振型指标的影响,因此,在对振型模态参数进行测量时,应当采取必要的消噪措施。(5)对比抗噪训练前后网络的识别效果,得到抗噪训练后网络的识别效果有所提升,结构中桩和柱的提升效果较好,撑的提升效果较差。