本论文在收集和分析了大量斜拉桥换索资料和神经网络理论及应用资料的基础上,针对斜拉桥是一个高次超静定的复杂体系,斜拉索分布具有互异性等特点,提出了以BP神经网络技术为基础的斜拉桥换索施工控制方法、索力检测方法和拉索施工张拉力确定方法。斜拉桥的结构特点决定了很难使用传统方法建立模型来反映其变化规律,而人工神经网络在解决诸如此类的问题时有着明显的优势。论文以犍为岷江大桥为工程依托,以有限元分析软件MIDAS为工具,通过对实桥进行有限元建模计算,提取用于训练网络的学习样本和用于检验网络的检验样本。在所建立的人工神经网络中,分别根据各自特点,对网络的类型、网络拓扑结构、各层传递函数、特征参数、数据前处理方法及训练样本个数等做出有根据的选择。借助MATLAB神经网络工具箱,运用BP算法,分别构建了用于斜拉桥换索施工控制、斜拉索索力检测和拉索施工张拉力确定的神经网络模型。针对前两个模型,完成了对样本矢量的输入,以及对网络的训练。最后将检验样本中的输入部分输入到网络,将网络的仿真输出值与检验样本中的目标值进行比较,检验网络的训练效果,取得了比较理想的结果。本文通过实例验证了神经网络方法具有较强的可行性及可靠性,在解决复杂非线性问题方面具有显著的优势,在工程实际中具有广阔的应用前景。