长螺旋钻孔压灌混凝土桩是采用长螺旋桩机钻孔，用混凝土输送泵带压灌注桩身混凝土的新桩型。由于在成桩过程中采用高压泵送混凝土，故对桩周土有一定挤压密实和高压浆扩渗作用，因此机理上属增强型摩擦一端承复合桩。与其他各种传统桩型相比，具有以下显著的特点：承载力高、机械自动化程度高、施工效率高、环保型工艺、经济性好等优点。由于它具有的这些优越性，近两年来，在全国各地区迅速推广应用。 同时在该工程实践中，积累了大量的该桩的单桩极限承载力实测资料，如何从这些资料中总结出有价值的结果，并指导工程实际，进而达到不做或少做试桩的目的有待研究。目前，桩的竖向承载力的确定主要有以下的方法：(A)经验参数法；(B)基于实验室或现场所获得的土体特性确定——静力方法；(C)基于桩的动力测试来确定——动测法。由于影响桩承载力的因素较多，表现出高度的非线性特性。上述计算方法与桩实测承载力出入较大，有的过于保守，有的偏于不安全。 人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANN)是20世纪80年代迅速发展起来的一门新兴的学科分支，此方法在处理经验性、非线性、大信息量的问题具有相当的优越性和适应性。它可以通过学习和记忆而获得知识进行推理，找出输入、输出变量之间的关系，从而得出结果，尤其是对于问题机理和规律不甚了解或不便用数学模型表现的模糊系统，往往是最有利的工具，同时也是一种预测桩基极限承载力的有效方法之一。 本文尝试将神经网络运用到长螺旋钻孔压灌混凝土桩中，建立起长螺旋钻孔压灌混凝土桩神经网络设计模型，并根据襄樊地区数个工程实例的现场静载荷资料，实现了该设计模型。本文所做的工作和得到的结论主要有： 1.第一章里，介绍了长螺旋钻孔压灌混凝土桩的施工工艺，主要探讨了几种常见的确定单桩极限承载力的方法：静载试验法、动力测桩法、半经验半理论公式法、交叉科学方法。同时也说明了目前这几种单桩极限承载力研究方法所面临的困难，于是提出课题，并说明了人工智能在这方面的可行性和长处。 2.第二章里，主要分析了影响单桩极限承载力的诸多关键因素。首先弄清了单桩极限承载力定义后，分析了桩基荷载传递的机理，并结合长螺旋钻孔压灌混凝土桩做了具体分析。然后分析了影响单桩极限承载力的因素主要为几下几点：成桩工艺、土的工程性质、刚度和刚度比、桩体结构尺寸和桩径与桩长。 3.第三章里，从其定义、发展史、特点方面介绍了人工神经网络理论。并详细说明了人工神经网络的工作原理，对其中的重要函数的用途都做了介绍。在此基础上，介绍了其中常用的BP神经网络，并对可以改进BP神经网络的遗传算法做了详细介绍。 4.第四章里，主要介绍了以MATLAB7.0软件为平台，用于预测长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩极限承载力神经网络模型的设计过程。人工神经网络模型的网络结构为三层：输入层、隐层、输出层。输入层对样本有要求，对样本数据也要进行处理。在本模型中，以襄樊地区8个工程的56根长螺旋钻孔压灌混凝土桩作为神经网络的样本，以桩长l、桩入土深度h、桩径d、桩身材料强度C、桩侧土的加权凝聚力c、内摩擦角Φ值、桩侧土加权SPT值、桩端土SPT值共8样本数据作为输入层的神经元结点数。在隐层的设计中，以Hecht-Nielsen提出的"2N+1”(N为输入层神经元结点数)法确定隐层的神经元结点数为17个。输出层为一个，即为预测的长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩极限承载力。在此过程中，还对所用到的激活函数、训练函数、学习函数、误差性函数也分别给予了介绍。同时也介绍了用于改进BP神经网络的遗传算法的原理。 5.第五章里，以襄樊地区8个工程的56根长螺旋钻孔压灌混凝土的材料为基础，48根桩做训练样本，8根桩做检验样本，基于MATLAB7.0平台，利用其自带的神经网络工具箱，编写了GABP神经网络预测模型。并将BP神经网络预测结果、GABP神经网络预测结果同静载试验值进行了对比分析，得到一些结论。 6.第六章里，通过对神经网络方法与传统方法的比较，说明了神经网络方法的一些优点，并通过在实际工程中的运用说明了其精度和可靠性。但同时也指出，神经网络应用研究尚处于初步探讨阶段，无论在网络类型还是研究应用的范围都还不够广泛和全面，而且在模型的建立中，应该尽量的使样本的涵盖面要广、信息量要大。另外神经网络的复杂程度与预测精度的关系尚缺少认识。 全文重点对神经网络方法在长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩极限承载力预测这一问题上的可行性及优越性进行讨论。根据对长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩极限承载力影响因素的分析，建立了以桩、材料、土三方面共8个因素作为输入层神经元、单桩竖向极限承载力作为输出层神经元的三层BP神经网络。基于MATLAB7.0平台，利用其自带的神经网络工具箱，编写了相应的程序。针对BP神经网络的缺点，采用了学习率自适应调整、选择隐层神经元结点数以及遗传算法优化网络初始权重的方法对BP神经网络加以优化。最后，利用该神经网络预测模型对襄樊地区的56根长螺旋钻孔压灌混凝土试桩进行了训练及预测分析，并将神经网络预测结果同静载试验结果进行了对比分析，验证了其良好的预测效果。同时，基于所得到的预测模型，通过对桩长和桩径进行定量分析对比，说明两者对长螺旋钻孔压灌混凝土桩单桩极限承载力的影响程度，并得到在设计中提高其单桩极限承载力的方法是选择合适的桩径的条件下增大桩长的结论。