Neste estudo, uma proposta de aperfeiçoamento do algoritmo de otimização híbrido estocástico-determinístico pincus - nelder e mead (p-nma) para detecção de dano em estruturas a partir de dados vibracionais é apresentada. a formulação da função objetivo para o problema de minimização é estabelecido pela diferença entre parâmetros dinâmicos experimentais da estrutura na condição com dano e aqueles calculados utilizando um modelo de elementos finitos (mef) que representa tal condição. uma estratégia que permite acelerar a convergência do algoritmo híbrido p-nma original para o problema de identificação de dano é desenvolvida, sendo o algoritmo resultante aqui designado por p-nma modificado. para se poder ter uma base de escolha de parâmetros envolvidos na parte estocástica do algoritmo, funções testes de otimização global foram utilizadas. em seguida, cinco exemplos numéricos de identificação de dano, todos retirados da literatura, nomeadamente, uma viga simplesmente apoiada, uma viga em balanço, duas treliças planas e um pórtico plano com vários cenários de dano são apresentados. os parâmetros dinâmicos utilizados neste trabalho (frequências naturais e formas modais) são obtidos através da solução do problema de autovalores. para simular as características da informação obtida por meio de um ensaio dinâmico real, foi considerada a existência de apenas poucos modos de baixa frequência e também foi analisada a influência do ruído nas medições, que inclui igualmente a imprecisão na coleta de dados. para testar a precisão e eficiência do algoritmo resultante do aperfeiçoamento/modificações implementadas (o algoritmo p-nma modificado), uma comparação dos resultados obtidos por meio deste novo algoritmo proposto e do algoritmo p-nma original é realizada. além disso, os resultados do último exemplo numérico (pórtico plano) são comparados com aqueles existentes na literatura, na qual o algoritmo p-nma original e o algoritmo genético (ag) foram utilizados. em todos os casos analisados, as modificações implementadas funcionaram bem e os resultados foram promissores, o algoritmo híbrido p-nma modificado foi mais preciso e apresentou menor custo computacional comparativamente ao algoritmo híbrido p-nma original e ag.