随着中国经济的快速发展,桥梁建设得到了前所未有的增长.但近几年来频发的桥梁事故,使桥梁的检测和维护变得愈发重要.因而,桥梁的无损检测技术,得到越来越多的科研工作者的重视.该文提出将人工神经网络思想融入到桥梁的无损检测技术中来,力图使桥梁的伤情检测达到简单化、高效化的目的,并通过实验加以验证.针对斜拉桥的桥索检测问题,通过构建人工神经网络模型,模拟斜拉桥桥索受力之间的关联,因而在斜拉桥上的一部分桥索受力值与其余的桥索受力值之间建立映射;这样,在实际的桥索检测过程中,只需要对部分桥索的受力值进行实地检测,剩余的桥索受力情况可以通过模型计算得到.这个过程,极大地降低了工作人员在桥索检测过程中的工作强度,并使整个斜拉桥桥索的检测过程变得更为客观,高效.实验结果表明,我们使用的神经网络模型,特别是进化神经网络模型,能在斜拉桥桥索受力值之间建立比较准确的映射关系,从而达到一定的实践应用要求.在实验中,我们先后构建了MLP神经网络模型,RBF神经网络模型以及进化神经网络模型,对桥索受力情况进行模拟,这些神经网络模型各有特点,构建过程有所不同,该文将对它们逐个探讨,并做详尽的比较和分析.