随着科技的发展,桥梁、建筑物、隧道及地下工程等基础设施建设快速推进,工程结构日趋复杂化和多样化。在结构服役期间,通常会产生不同程度的损伤,这些问题严重影响着人们日常生活的安全,准确地进行损伤检测是工程界和学术界最为关心的研究议题之一。利用时域信息进行模型修正的识别方法因计算过程简单、易于分析,已成为损伤识别类方法的一个热点研究方向。然而,由于该方法计算量较大以及灵敏度矩阵计算困难,使得此类算法在识别结构损伤的过程中,往往达不到理想效果。针对以上问题,本文利用L-M算法基础理论以及复变量求导法构建损伤识别数值分析模式,通过分析简支梁、框架和隧道衬砌模型,对识别速率、识别精度等相关因素进行探讨。主要内容如下:(1)构建了一种损伤识别数值分析模式。基于L-M算法、改进L-M算法及复变量求导法等基本理论,构建损伤识别数值模式,并应用MATLAB语言编写相应的数值分析程序。通过对几种典型土木工程结构的数值模型进行分析,对所构建识别模式的可行性、适用性展开研究。(2)对比分析了各种结构模型的识别结果以及影响因素。综合分析了各种工程结构在不同位置、不同程度等混合损伤下的识别精度,探讨了噪声条件对识别效果的影响。对比分析不同形式力作用下梁的识别效果,针对框架结构中的梁、柱部位进行损伤识别,研究改变测点布置对衬砌识别精度的影响。开展了利用单元集合法对结构损伤识别可行性的探究。(3)探讨数值模型中不同改进算法的识别效果。针对识别速率,将多种改进L-M算法应用于数值损伤识别分析,并探讨了不同噪声条件对各种算法识别精度的影响。通过分析不同模型的识别过程,计算比较各种算法的识别速率及识别稳定性。数值结果表明,所构建的识别模式可对文中所述的几种常用的工程结构进行损伤识别,且收敛速率较快,具有良好的抗噪性;改进的L-M算法在一定程度上能提高识别效果,可进一步应用于实际工程的损伤识别分析。