结构损伤识别技术是目前土木工程领域研究的热点和难点问题，很多学者进行了大量的研究，也提出了许多方法，相关的理论和技术都在不断的发展之中。本文在研究国内外大量有关结构损伤识别和神经网络文献的基础上，根据结构损伤识别与神经网络的发展前景，利用有限元ANSYS及MATLAB程序将模态分析理论和BP神经网络相结合应用于某南水北调地下隧道工程结构的损伤识别中，同时实现对损伤位置与损伤程度的识别，形成一套基于模态分析理论和BP神经网络的结构损伤识别方法。 首先，本文对基于振动模态分析理论的损伤识别方法进行了探讨。在此过程中分析了该方法的基本原理和过程，较详细地研究了基于损伤识别的模态频率法、模态曲率差法等方法的基本原理、优劣特性及适用范围。 本文对基于BP神经网络的损伤识别方法进行了探讨，在此过程中学习了人工神经网络的基本理论，比较详细地研究了BP神经网络、BP经典算法和经过优化的LM算法以及BP神经网络在MATLAB中的实现，系统地阐述了基于BP神经网络损伤识别的基本原理和过程以及神经网络工具箱函数。在此基础上，对小型结构连续梁进行损伤分析，用ANSYS建立模型并进行模态分析，得到了损伤分析指标频率模态，此例也仅用了频率模态作为损伤指标。结果表明在非对称结构时仅使用频率模态即可识别损伤位置和损伤程度。 最后，根据某南水北调地下隧道工程资料，对该工程进行了简化后的有限元建模与动力分析。考虑了结构单损伤、双损伤两类损伤工况，分别采用了模态频率、曲率模态两种指标作为神经网络的输入参数，采集各损伤状态下的样本数据，建立了BP神经网络模型进行了损伤识别的研究。研究表明基于振动模态分析理论和BP神经网络的结构损伤识别方法可用于识别该结构的损伤位置和损伤程度。该方法具有广阔的应用前景，对于预测评价地下隧道工程结构的健康状况将具有十分重要的意义。