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依据基本原理的不同，基于模型的损伤评估方法又可以分为两类：逆映射技术和人工智能技术。虽然从结构的物理状态（质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵）到状态指标的正映射通常可以推导得出，从结构状态指标到结构刚度矩阵的逆映射的闭合解大多数情况下是得不到的，因此有人建议采用敏感度分析算法来解决逆问题。此方法首先通过一阶Taylor展开将逆映射问题转化为一个从状态指标变化值到结构物理参数（一般是有限元模型中每个单元的刚度）扰动值的线性映射问题。结构损伤所致的结构物理参数的变化可以通过逆映射推导或约束优化的方法确定。基于量测数据的有限元模型修正技术也可用于结构损伤识别，此类方法基于结构的动力方程、名义模型和量测数据等形成一类约束优化问题来求逆映射问题的解，然后通过直接查验更新后的矩阵同原始矩阵的区别来发现、定位、并定量结构损伤。人工智能技术在结构健康检测中的应用也越来越多，其中神经网络辨识器的应用最为广泛。它同时包含了函数映射和模式匹配能力，而且对于结构健康状态的自动辨识非常有效。模糊推理系统，模糊神经网络辨识器以及模糊专家系统是第二类基于人工智能的“辨识”工具。除此之外，遗传算法及支持向量机技术也可用于结构的健康检测伸缩缝。