通过对部分国内外砂浆强度检测方法的研究查阅,发现国内外对于承重结构砂浆强度的检测方法研究分析比较成熟,例如:检测烧结普通砖和烧结多孔砖的筒压法、砂浆片剪切法以及砂浆回弹法等,但非结构构件砌筑砂浆强度检测方法研究相对较少,缺乏相应研究成果,因此,针对非结构构件砌筑砂浆强度检测方法的研究尤为重要。选用张家口地区常用的建筑材料,自制M5.0、M7.5、M10.0三种不同强度等级的砂浆试件,进行28d、60d、90d及150d四个龄期的回弹、贯入、筒压检测。以标准养护砂浆试块试验数据为基准,选取回弹法、贯入法、筒压法的检测试验数据与其进行对比研究,得出筒压法具有较高的检测精度。在此基础上,运用origin9.0软件依据最小二乘法原理以常用的五种函数形式对试验数据进行回归分析,建立非结构构件砂浆试块的回弹、贯入、筒压测强公式。非结构构件砂浆强度的影响因素较多,并且具有许多不确定性,用已有的回归公式进行确定的表达存在一定困难,人工神经网络以精确的数学模型为基础,进行非线性问题的处理,能够很好地解决这类问题。因此提出了基于人工神经网络的非结构构件砌筑砂浆强度检测方法的研究。对试验数据成功训练,利用MATLAB系统本身携带的工具箱编写语言程序,建立了非结构构件砌筑砂浆强度回弹法、贯入法、筒压法的人工神经网络模型。通过检测样本训练,证明了建立的人工神经网络模型推测的可靠性,可以对砂浆强度进行预测。与传统的回归算法推测的砂浆强度相比,采用人工神经网络建立的非结构构件回弹法、贯入法、筒压法砂浆强度网络模型推测出的砂浆强度具有较高的精度。