在多种不确定性因素的影响下,观测数据及结构模型均具有强烈的本质不确定性,导致损伤识别问题同样成为不确定性问题,因此必须在确定性损伤识别研究的基础上,发展能够充分反映问题不确定性性质的损伤诊断方法。同时,采用反演类方法进行复杂结构的损伤识别时,往往会由于求解规模过大而导致求解困难,使得方法失去可行性。本文围绕阻碍损伤识别发展的两个关键问题:损伤误判问题和求解困难问题开展研究工作。将随机有限元理论、超单元理论、概率可靠度理论、证据理论引入损伤识别过程,重点研究了模型修正与参数识别理论、具备全局收敛能力的非线性反演算法、损伤敏感指标的构造、基于证据理论的损伤定位以及损伤识别的概率可靠度方法。基于概率统计理论建立了相对完整的损伤识别方法体系,并对其理论和应用两方面的关键问题进行了研究。作者主要完成了以下五个方面的工作。 首先,在对力学反问题的主要求解方法和模型修正理论进行系统总结的基础上,提出了基于动力和静力测试数据的参数识别正则化法;并在对传统最优化方法进行改进的基础上,提出了一种具备全局收敛能力的最优化算法。 其次,研究了基于损伤敏感指标法进行结构损伤定位的关键问题,构造了三类损伤敏感指标用于不同结构及构件的损伤定位。就观测噪声、损伤程度对各指标定位效果的综合影响进行了系统研究。 第三,对基于多源证据的损伤识别方法进行了研究。在获得多源损伤信息的基础上,引入证据理论进行有效信息的抽取与合成,为以较高的可靠性实现损伤的准确定位奠定基础。为充分反映不同证据源在可靠性、重要性等方面的差异,提出了基于先验和后验可靠性联合校正的证据合成方法。研究表明,该方法不依赖于先验信息,具有较好的稳定性和可靠性。 第四,分别根据随机有限元理论和概率可靠度理论考虑不同不确定性因素对损伤识别结果的影响,对损伤识别的概率可靠度法进行了系统研究,提出并发展了桥梁结构的自动损伤识别方法。分别根据模型试验和数值模拟试验验证了方法的有效性。研究表明,该方法能够有效解决损伤识别实际应用中由多种不确定性因素所导致的损伤误判问题。 第五,联合应用超单元理论和分步法识别策略降低复杂结构的损伤识别难度,提出了损伤识别的多重子步法。研究表明,该方法能够有效提高损伤识别的可靠性、准确性及求解效率,是有效并且可行的。