工程结构在其服役期间,会遭受外部环境的侵蚀以及意外事故的侵害等,这些外部侵害因素导致结构发生不同程度的损伤,如不及时发现并采取相应措施可能导致灾难性的后果,因此,结构损伤识别以及正确评价、修复对减少生命财产的损失具有重要的意义。为提高损伤识别的准确性和鲁棒性,本文利用时间序列分析与神经网络对海洋平台结构进行了损伤识别研究,主要内容包括以下几点:(1)综述了基于振动响应分析的结构损伤识别法,指出其应用范围和存在的问题。(2)针对海洋平台结构的特点,提出了基于时间序列中AR模型与BP神经网络的结构损伤识别方法。利用时间序列分析中的AR模型对结构的加速度响应进行动态建模,提取结构损伤前后AR模型中前3阶系数差并组合作为损伤特征向量,输入BP神经网络进行结构损伤识别。(3)分别采用白噪声激励与环境激励进行了海洋平台单个构件和两个构件损伤识别的数值模拟,并考虑了测量噪声的影响。数值模拟结果表明,噪声程度不超过3%时,该方法可以准确识别出损伤位置。当噪声程度超过3%后,部分工况无法准确识别,存在误判现象。(4)为进一步验证该方法的有效性,分别采用海洋平台冲击响应实验数据与振动台实验数据进行了测试。结果表明,该方法准确识别出了9种冲击响应实验工况中的6种工况和3种振动台实验工况中的2种工况。在振动台实验测试中,由于实验数据有限,网络训练样本采用数值模拟数据,实验数据仅作为测试样本,实验结果表明该法是有效的。