本文首先对智能算法、结构优化的原理进行了较为全面地介绍，并重点对于遗传算法以及拓扑优化的思想、发展与应用现状进行了回顾。对于这两种优化方法在结构多损伤识别时的工作原理以及在损伤识别应用中存在的一些问题进行探讨，引入递阶遗传算法，将递阶遗传算法、有限元法和拓扑优化三种方法相结合而构造新的目标函数，采用二次启动策略的递阶遗传算法优化此目标函数，针对一维和二维结构进行多损伤识别研究。这种方法将拓扑优化的设计变量和递阶遗传算法的参数统一化，将针对损伤监测提出的拓扑优化方法中的目标函数和约束方程与递阶遗传算法的适应度函数联系起来，并以拓扑优化的约束方程作为控制条件参与整个遗传运算的控制。本文采用连续变量拓扑优化对发生损伤的结构进行损伤识别，在完成损伤结构位置拓扑优化的同时完成对损伤程度的尺寸优化过程，从而对于未完全损伤单元亦可以进行优化判定。通过对几个包含多损伤的一维梁结构与二维板结构模型的多损伤识别仿真计算，结果表明本方法能够很好地对这些结构中多个损伤的损伤位置以及损伤程度进行判定识别，对于仅用拓扑优化法很难识别的轻微损伤情况，该方法也能得出与实际情况吻合良好的结果。