结构健康监测是当前学术界研究的一个热点问题,也是智能材料与结构研究领域的一个重要研究方向。复合材料损伤检测技术则是结构健康监测中的一个重要研究内容。较全面地评述了神经网络的应用模型、改进算法等,利用节点法确定了试件的宏观弹性系数及密度,提出了坐标相同、节点号不同模拟脱层损伤的新思路;本文采用Lamb波主动监测技术,通过选择恰当的激励信号,激励出可进行Lamb波分析的主动监测信号,进而对监测信号进行分析及模式处理,初步实现了损伤定位;制备了纤维增强复合材料试件,并进行实验模态分析;针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷,本文提出了利用有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,以前五阶弯曲模态频率构建训练样本的新思路,并提出了一种初步的计算值修正方法,以此构建神经网络的训练样本;重点介绍了利用MATLAB开发的自适应BP神经网络程序,将实验模态分析的结果送入训练好的神经网络进行预测,实现了对复合材料梁脱层损伤的定位。