目前的结构物理参数识别方法基本上都是同时识别结构损伤的位置和损伤的程度,这样做既增加了识别的难度,同时又使识别具有盲目性。因此,可以按照两阶段法的思想,将损伤位置和损伤程度分别进行识别。利用整体层次上的检测,大致判定结构损伤的位置,然后对结构可能的损伤部位进行局部构件检测。基于这一思想的识别方法对于大型结构的损失识别非常有效。本文首先基于梁的两种模型Euler-Bernoulli梁模型和Timoshenk梁模型并根据横向弯曲自由振动微分方程,在两端弹性转动约束边界条件下,得到梁的频率方程。通过此方程,可以依据具体的弹性转动约束边界条件求解梁的固有频率。其次,分析了利用两端弹性转动约束梁的固有频率识别其边界条件和抗弯刚度的可行性,并实现了对它们的识别。对识别方法的精度和测量误差的影响也进行了全面分析,得出结论:若识别两端弹性转动约束不同的梁,抗弯刚度和边界条件必须已知至少3阶实测固有频率,而对于两端弹性转动约束相同的梁则需要至少2阶实测固有频率。与边界条件的识别结果相比较,在实测固有频率具有相当的精度情况下,抗弯刚度的识别结果可以达到较高的精度。测量误差的影响很大,约束越强的梁,频率误差对识别结果的影响越大,而且高阶频率误差对识别结果的影响更明显。最后,由于频率是一个结构整体刚度与整体质量的函数,是一个整体量,很难进行损伤的定位。本文结合遗传算法的特点,把单元刚度折减系数作为待识别参数,综合考虑了其它参数对单元刚度的影响,运用遗传算法对折减系数进行计算,实现了对构件损伤程度的判定和位置的定位。并经过实例运算验证了其对结构损伤识别的有效性。