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结构损伤检测近年来成为工程界与学术界研究的热点问题，国内外学者对这个研究方向进行了广泛的研究。由于在实际工作中，通常有损伤的工程结构都具有某种程度的非线性，从而给问题的解决带来了巨大困难，并且也不一定得到理想的结果。目前，结构损伤检测研究的热点问题是运用神经网络和遗传算法等智能算法进行结构的损伤检测。本文结合神经网络和遗传算法两者的优点，研究结构损伤检测技术，具有较强的工程背景和实际应用价值。
本文在国内外有关结构损伤检测、神经网络和遗传算法资料分析的基础上，总结了三种检测方法：静力检测法、动力检测法、神经网络和遗传算法智能检测法。介绍了神经网络和遗传算法的基本理论，重点研究并分析了神经网络和遗传算法各自的优缺点，提出将二者相结合的GA-BP神经网络，并以之作为研究结构损伤检测的方法。论文以简支梁模型和四层框架结构模型为研究对象，在有限元分析软件中进行损伤模拟，由动力学分析获取敏感参数，分别对简支梁模型和四层框架结构模型的各种损伤情况，采用文中所提的GA-BP神经网络进行结构损伤检测。研究结果表明，该方法不仅适用于单处和多处损伤的情况，而且采用该方法进行结构损伤检测能获得较高的检测精度，同时也表明研究结果具有一定的工程实际意义和进一步深入研究的意义。