摘要： 强动力荷载作用下结构大多发生非线性行为，不同结构的恢复力模型差别很大难以用统一模型描述，且在实际工程中难以测量所有自由度的动力响应。近年来粒子群优化算法被逐渐应用于结构系统识别领域，但大多局限于线性系统。因此，提出一种基于粒子群算法的非线性结构识别方法，该方法能够在结构部分自由度动力响应未知的情况下，不依赖于特定的参数化模型对结构质量以及非线性恢复力进行识别。同时对粒子群算法的惯性权重进行改进，以减小计算误差。在线性多自由度系统中引入两种不同磁流变阻尼器，在模拟非线性行为的同时，验证方法的一般性和识别多处非线性行为的能力。通过数值模拟结果比较，证实了所提方法以及惯性权重改进的有效性。

关键词: 振动与波, 粒子群算法, 惯性权重, 磁流变阻尼器, 非线性恢复力, 质量识别, 非参数化识别