空间结构目前的研究与创新集中在空间结构形体的优化创新、追求结构的轻质高效。人工智能领域的兴起也推动着建筑行业朝向智能化的道路发展。张弦梁结构独有的特质使其在结构静态主动控制研究领域有着很好的前景。本文以张弦梁结构为研究对象,以实现结构闭环连续主动控制为目标,从控制算法创新、结构单目标控制样本研究、结构多目标控制样本研究、闭环连续控制等研究内容,对张弦梁结构主动控制进一步深化研究。本文首先介绍了在张弦梁结构主动控制领域应用较多的随机搜索算法。综合考虑离散优化问题的特质和随机搜索算法的优势,在梯度遗传算法的基础上,引入离散交叉算子和离散变异算子,使遗传算子真正在离散空间中进行操作。同时提出离散梯度算子以增强遗传算法的局部寻优能力,提高算法的离散寻优效率。随后,以主动张弦梁为例,将结构控制问题转化为数学优化问题,分别以结构节点位移最小和上弦梁最大应力值最小为优化目标,建立结构单目标静态控制模型,以离散作动量作为优化变量对主动结构进行控制分析,发展了结构在不同荷载工况下基于改进遗传算法的单目标离散样本产生机制。其次,根据实际情况中对不同控制目标的需求,研究了主动张弦梁结构在离散域内综合考虑结构位移与内力等指标的多目标优化问题,建立了张弦梁结构在离散域内的多目标模糊优化模型,并通过两步式模糊优化算法求解基于离散变量的多目标模糊控制模型,为用户提供多种优化目标的调控选择,产生符合决策者期望的多目标控制策略。最后,基于BP神经网络,提出对主动张弦梁结构进行连续调控预测的方法,在不同控制目标的实际需求下,选取能够反映结构所受荷载情况的受力状态信息,将其与离散作动器调控量一并作为神经网络的样本输入量,与最优调控量建立一一对应的关系。通过改进的神经网络样本库实现在指定控制目标下的结构连续调控预测。