预应力混凝土管桩(简称预应力管桩)是近年来在桩基工程中使用比较广泛的一种新桩型,目前在工程中如何确定预应力管桩单桩质量是急需解决的首要问题之一。因此,本文基于对预应力管桩质量以及神经网络机理的认识,提出了质量预测神经网络模型,采用此方法来解决预应力管桩在质量预测方面的难题。本文首先阐述了预应力管桩的承载机理,并对影响预应力管桩质量的各因素进行了细致的、全面的分析,主要包括土层、桩体、施工机械、时间及空间效应等方面,同时建立了影响质量因素的指标体系。其次介绍了神经网络的基本概念、基本原理以及BP神经网络的有关特点,对神经网络方法在预应力管桩质量预测这一问题上的可行性及优越性进行讨论。在此基础上建立了以桩体、土层、施工等方面共7个因素作为输入层神经元,单桩竖向承载力、桩身完整性作为输出层神经元的三层BP神经网络质量预测模型。最后,将在邯郸地区收集的预应力管桩试桩数据应用到BP神经网络模型中进行训练,并且对预应力管桩的质量进行了预测分析。通过对现场的实测值与预测结果的对比,验证了预测值的准确性和可靠性,为预应力管桩质量提供了一种精度较高的预测方法。