结构有限元动态建模是结构设计中不可或缺的环节。为了准确地预测结构的动力特性，需要根据试验获得的数据对结构动力模型进行修正。结构动力模型振动方程具有维数大和高度非线性的特点，这为结构动力模型的修正的实现带来了很大困难。本文介绍了结构动力模型的相关性分析和特征灵敏度的求解方法，建立了结构动力模型修正的数学模型，详细分析了基于灵敏度分析的模型修正技术的实现过程，着重讨论了振型扩充和缩聚、修正参数的选择和不适定方程的求解等关键问题的实现技术，并给出了基于灵敏度分析结构动力模型修正的算法实现。考虑到基于灵敏度分析的结构动力模型修正易陷入局部最优点及结构动力模型修正高度非线性的特点，本文将遗传算法应用于结构动力模型修正中，提出了一种改进的微种群遗传算法，改进算法采用父代参与竞争的联赛选择，同时引入模拟退火优选机制实现个体的选择，从而保证群体的高适应度和多样性。通过相关实例验证，改进的微种群遗传算法应用于结构动力模型修正时具有较为明显的优势。基于上述两种结构动力模型修正理论，以MFC、HOOPS和Intel MKL为开发平台，设计了结构动力模型修正系统的总体结构和功能模块，研制开发了一套结构动力模型修正原型系统，实现了基于灵敏度分析和遗传算法的结构动力模型修正求解。最后，应用工程实例对有限元模型修正系统的功能进行了验证。结果表明，开发的原型系统满足工程应用基本要求。