结构在使用过程中，不可避免地存在着各种损伤，产生的两个主要原因是：疲劳，焊接时产生的气孔。这两个因素导致结构有些地方会出现微小裂纹，在交变载荷的作用下，这些微小裂纹附近会产生应力集中，使裂纹逐步变大，当裂纹达到临界长度时，构件突然失稳断裂，导致结构失效。 结构的损伤往往引起重大事故，造成重大人员伤亡和财产损失，因此对于它们的损伤预报显得非常重要。人工神经网络是近年来迅速发展，并得到广泛应用的一种新方法。由于其具有良好的非线性映射能力、强大的解决反问题能力、实时计算能力，故作为一种优秀的非参数化诊断方法，神经网络技术可以应用在结构损伤诊断领域。本论文采用一种新的检验参数——柔度作为神经网络的输入参数，并引入子结构法对复杂结构进行分析。 在理论研究中，利用有限元分析软件(ideas)对一复杂桁架结构进行建模、分析，得到其模态参数，进而求出其柔度作为神经网络的输入参数；通过降低刚度的方法来模拟损伤程度，得到训练样本和检验样本；结合子结构法对应用人工神经网络技术进行复杂结构损伤识别进行了分析和检验。 通过实验可以得出柔度比振型和频率对结构的损伤更为敏感。并且柔度是振型和频率的函数，包含了更多的信息，故利用柔度作为结构损伤的检测数据是合理的。