预制装配式建筑是工业化住宅的主要形式,具有质量高、工期短、能耗少等优点,然而,在高抗震设防地区,预制装配式建筑的安全性要求高,节点连接工艺复杂,施工难度大,均导致成本偏高,阻碍其大力发展。而且我国地震频繁发生,震后带来了巨大的经济损失和人员伤亡,使预制装配式建筑在高抗震设防地区的发展更是寸步难行。本文以减轻地震灾害、提高预制装配式住宅的安全经济性、降低成本为目的,从抗震设防烈度的角度对预制装配式住宅成本进行分析和优化研究,对预制装配式住宅在高抗震设防地区推广具有重要意义。首先,在预制装配式住宅全寿命周期成本的理论基础上,将粒子群(PSO)优化BP神经网络算法应用到预制装配式住宅的成本估算中,建立考虑抗震设防烈度的成本预测模型,对不同设防烈度的实例数据进行训练模拟,绘制出预制装配式住宅成本随预制率的变化曲线;基于PSO-BP神经网络算法对预制装配式住宅进行成本预测,得出合理的预制率范围。然后,以西安某住宅楼为原型,按照国家标准设计图集,对预制剪力墙、预制叠合板、预制楼梯、预制空调板等预制构件进行合理拆分设计,用结构设计软件PKPM中PKPMCAD模块建立了6度、7度、8度三个抗震设防烈度的预制装配式住宅模型,用SATWE模块进行分析,计算出不同抗震设防烈度的预制装配式住宅的总成本;并基于最优抗震设防烈度理论模型对预制装配式住宅的全寿命周期成本进行优化,从全寿命周期来看,目标函数值(全寿命成本)有所降低,但由于初始造价很高没有达到最优目标值。最后,通过对比预制装配式住宅和现浇住宅的成本,得出预制装配式住宅的增量成本,并分析其原因;基于此,从设计、施工、政策等方面对预制装配式住宅成本提出控制措施,达到进一步降低成本的目的。将最优抗震设防烈度决策的理论模型应用到预制装配式住宅的成本优化中,可以有效地解决该类住宅在高抗震设防地区的安全性和经济性问题,有利于预制装配式住宅在高抗震设防地区的推广应用。本文的研究成果可以作为预制装配式住宅成本预测、优化的依据之一,研究方法可为同类工程提供参考。