近几十年来,由于结构损伤而造成房屋和桥梁等大型建筑物倒塌的事故屡见不鲜,这些事故造成了严重的人员伤亡和经济损失,通过事故调查不难发现这是由于没有提前发现结构损伤并及时处理而造成的。伴随现代建筑向大跨度和超高层发展的趋势,由损伤而造成的影响也在日益增大。有效的损伤检测机制,不仅能够给人们提供关于结构损伤的有效信息,让人们可以及时更换损伤构件,延长结构使用生命周期,同时也是给人们的生命财产安全加一道安全防线。为了保证结构的质量和人们生命财产的安全,对结构进行损伤检测具有重要意义,已经是刻不容缓的了。近年来,在损伤识别领域中动力指纹识别法-模态应变能,以其优越的损伤识别性能引起了人们广泛研究和应用。本文通过公式推导阐述了模态应变能和试验模态分析的基本原理。在此基础上,利用两个数值算例进行有限元损伤识别分析,验证模态应变能的准确性。首先,通过振动分析得到结构的固有频率,然后利用微分方程计算获得结构的模态振型,代入模态应变能损伤指标进行损伤识别。实验结果表明,模态应变能在低阶模态时,损伤识别效果明显,而高阶模态时,损伤识别效果不明显。经分析发现,这是由于振型数据的不完备性造成了高阶模态产生了截断误差,从而影响了高阶模态的识别精度。数据不完备性与现有工程测量手段的局限性和测量现场环境因素有关。工程测量中受测量环境和技术的影响,无法获得完备的实验数据。本文希望利用数字图像相关性(Digital Image Correlation,简称DIC)技术,一种新型测量技术,来提高模态应变能的识别精度。在此基础上,首先运用DIC技术和传统加速度传感器两种测量手段对网架结构和网壳结构进行对比实验,分别从固有频率、频响函数和模态振型三个要素进行对比。实验结果表明,DIC技术和加速度传感器所得到的结果一致,且DIC技术的实验精度更高。随后对网壳结构进行基于DIC的模态应变能损伤识别分析,根据激励和响应信号计算得到结构的频响函数,再通过参数识别法获得模态振型,代入损伤识别指标进行损伤识别。实验结果表明,基于DIC的模态应变能损伤识别法能够有效进行损伤定位识别,且识别精度较好。最后总结了本文的工作内容和主要结论,并提出本方法的不足之处和有待进一步研究的建议。