斜拉桥具有跨越能力大,结构形式合理,外观优美,施工简单便意和相对经济的造价等优点,特别在跨径200-1000米的范围内的大跨径具有极强的竞争力,在国内外被广泛运用在桥梁建设中。对于所有斜拉桥而言,确定其理想成桥状态是所有工作中的重中之重。对于任何一座确定的斜拉桥结构体系,总能找到一组索力,使该桥在的内力状态处于某种理想状态。本文在以下几个方面开展了研究工作。回顾国内外有关斜拉桥索力优化的方法：力学平衡法,完全能量最小法,影响矩阵法。系统地论述了各种方法的理论、公式及使用。提出了以神经网络与遗传算法相结合的索力优化方法。索力优化可转化为极小化问题求解,利用遗传算法可以有效地求得全局优化解,但需要大量的有限元分析计算,而BP神经网络可以建立索力参数(输入)与结构响应变化(输出)之间的非线性映射关系,BP网络这种建立全局性映射关系的能力,为遗传算法求解索力优化问题提供了强大的计算手段。文中给出了BP神经网络与遗传算法相结合进行索力优化的方法步骤。以穗盐路曲线斜拉桥为工程背景,根据穗盐路斜拉桥的设计,施工资料,对该桥进行了有限元建模和分析计算。利用正交试验法进行BP网络的训练样本的正交设计,将索力初拉值作为BP网络的输入,以斜拉桥某些重要截面的位移值和应力值作为输出,然后进行BP网络训练,最后进行遗传算法的索力寻优。结果表明,采用本文的索力优化方法是合理的、有效的,不仅成功地解决了该桥的成桥恒载索力和施工阶段索力优化,而且此方法可望推广运用到类似桥梁的索力优化问题分析。本文建立斜拉桥的数值计算模型,将BP神经网络和遗传算法结合应用于斜拉桥的索力优化问题,获得了满意的结果,表明该方法在斜拉桥索力优化问题中具有一定的应用价值。