在结构长期使用或者服役期间，因为承受各种载荷如自身疲劳、本身材料老化以及环境腐蚀等因素的影响，将会使结构的损伤累积，最后引发整个结构的破坏和失效而导致巨大的生命财产损失，因此有必要在工程实际中采用各种可能的方法提前识别损伤并进行有效的修复或者更换，这具有重大的工程实际意义。本文较为全面的介绍了结构损伤识别的发展概况、现有的识别技术及其基本方法和常用的损伤指标，详细介绍了杆结构和板结构相关的一些有限元理论。在前人研究的基础上系统的阐述了遗传算法基本理论，并通过构建合适的目标函数将损伤识别问题转化为单目标优化问题。为了实现结构的损伤识别，以弹性模量的减少来模拟损伤，即以刚度折减系数为设计变量，每个单元的刚度折减系数对应一个设计变量。利用遗传算法的全局寻优能力获得结构中设计变量的分布来识别损伤位置和程度。为了验证方法的可行性，分别通过数值仿真和现场实验来证明。数值仿真实验采用一个预设不同损伤位置和损伤程度的七杆桁架模型，在介绍残余力向量法的基本理论后应用残余力向量法和遗传算法分别处理有限元计算得到的模态参数，实现结构的损伤识别，并对两种方法的识别效果进行分析讨论。现场实验以一个一端固支板结构为模型进行现场实验，获得其模态参数。分析实测振型和有限元计算振型的匹配程度，同时应用遗传算法对实测固有频率和振型进行分析处理，实现遗传算法进行损伤识别的实验验证。数值仿真和实验结果均表明，利用遗传算法进行损伤识别能获得令人满意的效果。