电视塔、输电塔等高耸塔架结构是一类应用广泛的结构型式，在这类结构中，节点是用螺栓或焊缝联结的。由于螺栓和焊缝在长期的风荷载引起的结构振动中会产生松动或裂缝，如不及时发现，则会造成节点损伤的扩展，在强风作用下甚至会引起结构的倒塌，因此及时进行结构节点损伤的诊断是十分必要的。对于简单结构，已经有比较成熟的方法进行损伤诊断，但是对于大型复杂结构，由于种种困难的存在，一步诊断法难以在实际工程中应用，研究用于大型结构的两阶段损伤诊断方法是十分必要的，因此，本文的主要工作如下： 1．把损伤诊断方法进行了归类，主要总结为直接模型诊断方法和间接模型诊断方法，接着对前人研究的两步诊断法进行了总结。 2．对于塔架结构，节点连接处螺栓的松动或焊缝的脱落可以用与结构单元端部连接状况密切相关的固结系数来描述，前人已经给出了节点半刚性连接的平面单元单元刚度矩阵，本文在此基础上直接根据节点损伤的定义提出另外一种建模方法：三单元组合建模法，并推导了组合单元的平面单元刚度矩阵，用此法同样能够很方便的建立起空间结构的节点损伤模型。 3．分析了残余力理论和应变模态理论，对模态特别是应变模态的计算分析方法和实验模态分析方法进行了推导和总结，为理论数据的获得和实测数据的获得奠定了理论基础。 4．分析了神经网络的理论基础和特点，针对结构的损伤诊断问题对神经网络的结构选取、训练函数的选取和训练样本的选取进行了分析和总结；分析了遗传算法的基本原理和特点，针对简单遗传算法迭代收敛慢的缺点提出了一种综合了改进遗传算法和变尺度法各自优点的混合遗传算法，经过改进后的混合遗传算法的迭代收敛性有了很大的改善；最后，总结和归纳了模糊模式识别的基本原则和特点。 5．提出了两种损伤诊断两步法：分层神经网络两步法和指标分析与反分析两步法。分层神经网络两步法的第一层神经网络以区域残余力向量为输入向量，以子区域等级阈值向量为输出向量训练而成，第二层神经网络以损伤区域的杆端应变模态向量为输入向量，以损伤区域的杆端损伤程度为输出向量训练而成;指标分析与反分析两步法的第一步通过对节点残余力向量进行分析来确定结构含有可能损伤杆端的杆件的位置，第二步把可能损伤杆件的杆端损伤因子作为设计变量，以可能损伤杆件的损伤前后的杆端应变模态差向量的2范数作为目标函数，应用改进的混合遗传算法进行反分析运算，最终得到具体的损伤杆端位置及其损伤程度。通过例子的仿真分析可知这两种方法都能得到令人满意的结果。 6.为了将理论用于实际工程，本文以湘江输电塔为工程仿真实例，用ansys有限元分析软件建立起湘江输电塔的节点损伤有限元模型，分析了输电塔的动力特性，得到了应变模态的实测方案，运用应变模态、神经网络和模糊识别方法进行了输电塔的损伤诊断两步法运算，结果是令人满意的。