摘要：随着我国城市化建设懂的不断深化，我国建筑物在居民日常生活中发挥着越来越重要的作用，因此，一旦土木工程出现质量风险和安全隐患，其所造成的危害并不比特大型自然灾害小，必然造成巨大的人员伤亡和经济损失。因此，积极强化对土木工程结构损伤的诊断工作，不仅可以提升损伤识别程度，还能通过诊断来详细而全面的了解建筑物内部的损伤情况，制定科学合理的修复方案。
　　 关键词：土木工程;结构损伤;诊断方法
　　
　　 1土木工程机构损伤的危害及损伤诊断概述
　　 土木工程结构是我国建筑物中最常用的结构，因为该类结构形式在巨大的自然灾害中极易发生振动，例如地震。然而，这类振动往往也是风险和隐患发生的诱因，轻则造成结构性的损伤，重则会引发工程出现安全问题和质量问题，届时的损失将难以估计。因此，工程管理人员需要对土木工程结构损伤的诊断进行强化，避免土木工程结构损伤所引发的事故造成经济效益和社会效益的损失。在具体的施工诊断操作中，相关工程人员应该通过检查新旧建筑物以及工程的结构来判断其中是否存在内部结构损伤的情况，以保证建筑物后期的施工安全和将来建筑物的作用。其次，结构损伤诊断更能够诊断和检查出灾害后的建筑物状况，对其所受的损伤进行评级评估，方便后续的维修和重建工作。最后，对相对重要的建筑物或使用频次较高、人数较多的建筑进行周期性检查和诊断，确保建筑物在使用过程中的安全和稳定，避免出现突发状况，对建筑物和人民群众造成不可挽回的损失。除此之外，在加固工作的完成中需要依据结构性损伤的诊断结果来对建筑物加固后的可靠度进行判断，这一可靠度也是目前用来评定建筑物安全性的重要指标之一，同时也是的设计人员进行方案设计的依据。
　　 2土木结构损伤及其诊断方法分析
　　 结构损伤识别与诊断工作大致分为以下几个阶段：预测结构的剩余使用寿命;确定结构损伤的程度;确定结构损伤的位置;确定结构是否存在损伤。一般借助于结构损伤识别与诊断方法运用数据处理技术以及测试技术进行整体检测。其在很大程度上是基于结构的损伤以及整体失稳的发生都会导致结构动力性能的变化，并借助于固有频率降低以及诊断结构刚度减小等，从而进一步准确的判断结构损伤的实际状况。
　　 2.1局部检测技术
　　 局部检测技术在土木结构诊断过程中所使用的重要检测技术，这一检测技术又被称为无损检测技术，主要包括五种技术内容，分别为渗透检测、磁粉检测、超声波检测、涡流检测和射线检测。局部检测技术主要用来检测和判断建筑物内结构主体的完整性，检测其是否有裂缝和衔接是否牢固，并判断其构建连接是否准确和坚固。在实际诊断和检测过程中，为保证诊断工作的效率和准确通常采用将多种方法融合在一起的方式来作业，一方面，这能够弥补一种检测技术方法的漏洞，另一方面能够全方位、高效率地对土木结构进行检测。例如磁粉检测通常用来检测材料的密度均匀度和连续性，通过判断材料吸附磁粉产生的磁痕来判断建筑的位置、大小及损伤严重程度。射线检测检查是通过射线穿过不同材料所产生的不同程度的射线数据来进行诊断。超声波在进行检测时会发生反射、透射等热点，通过整理和分析数据、热点进行超声波检测。
　　 2.2整体检测技术
　　 （1）模型修正与系统识别技术
　　 现阶段，系统识别法以及模型修正法是借助于模型构造优化约束条件以及动力测试方法，并且在一定程度上修正结构的阻尼、刚度以及质量等特性，以至于其测试获得的结构响应基本等于最大响应，并逐渐将修正后的基线模型矩阵以及模型矩阵进行比较，以此完成针对结构损伤的识别与诊断。与此同时，该方法在处理子结构模型以及划分结构单元上具有诸多优点，但因为测试参数不敏感、测量噪声强与模型误差大等因素，也使的该方法在结构损伤诊断过程中受到了一定的约束。除此之外，现阶段模态试验测得的模态信息还不够成熟和完备。
　　 （2）动力指纹检测技术
　　 动力指纹检测技术是将被检测结构与标准结构进行比对，以诊断出被检测结构的问题所在。如果被检测结果和标准结构有所不同，在自身动力指纹上就会有所显示，包括频率、振型、应变、柔度、功率谱、COMAC、MAC、频响系数等数据，检测人员通过对这些数据和现象进行整理、分析，并结合其他精细的测量工具、方案来确定出土木结构损伤的具体情况，由于其损伤情况较为复杂，造成损伤的原因也不止一项，在使用动力指纹检测技术过程中不能单单靠一种技术方法确定出所有原因和情况，尽量采用多种方法相结合的形式进行诊断。
　　 （3）神经网络技术
　　 目前，人工神经网络技术主要是借助于模拟人体神经机理，进而进行分析与研究客观事物的方法。人工神经网络技术兼具自我学习功能以及计算机并行计算能力，与此同时，该技术还具有强大的容错性，并且善于扩散、综合以及联想，借助于神经网络算法的墨水识别能够很好的解决模式损失以及高噪声等问题，使其已经成为了一项土木工程结构损伤识别与诊断的有效工具。人工神经网络技术的原理是借助于研究结构在各种不同状态下的相应反应，从而相应的提取出结构的特征值，进而以神经网络输入向量当作结构损伤敏感的参数，再相应的输出结构的不同损伤状态，并逐渐有序的建立起输出损伤状态以及输入参数之间的特征关系，与此同时，训练后的神经网络有着模式分类能力，能够在一定程度上反映出结构损伤的模式。除此之外，人工神经网络技术的自身特性决定其具备强非线性的映射能力，从而极大的适合于非线性模式分类以及识别，人工神经网络技术和模型修正法相比，前者的适用范围更加广泛。
　　 （4）遗传算法
　　 首先要對各类的参数和数据进行综合性的抓取和选呢，然后选择最合适的方案来完成诊断。遗传算法的优势在于其可以在信息匮乏的条件进行损伤是否存在、损伤大致位置以及程度等信息的判断，实现对了模态信息不全问题的有效应对，发挥出择优方案的能力。
　　 3结语
　　 结构现场检测技术对工程质量事故的检测、处理方面，具有重大的应用价值，新参数、新性能指标的测试，新思想的引入、对数学模型的创新和改善是创新的特点之处。随着材料科学的发展，许多新材料被工程所应用，建筑结构设计的不断改进，一些新的参数和新的性能指标能够说明新材料和新结构的可靠性，需要不断研究这些参数指标的测试方法，为工程实践服务，是当前测试技术发展的趋势。
　　 参考文献：
　　 [1]土木工程结构损伤诊断研究[J].邢然.科技经济导刊.2018（26）.
　　 [2]基于土木结构损伤及其诊断方法分析[J].黄艳妮.山东工业技术.2016（10）.
　　
　　 作者简介：尹作正（1970年04月-）男，本科，主要从事土木工程工作。