当前，国内外大跨空间结构发展迅速，其中，空间网格结构的应用最为广泛。由于该种结构的主要用材为钢材，造价较高，所以对该种结构进行优化设计成为结构设计的重要一步。在给定一种空间网格结构形式下，进行截面优化，尺寸优化和拓扑优化已经在许多研究人员的努力下得到了较好的、可行的优化理论和方法。然而解决空间网格结构形式选择这一实际工程问题的知识却相对贫乏。空间网格结构工程在我国已经建设了上千座，结构设计与建造等方面积累了可供借鉴的丰富实例，为此，本文针对空间网格结构选型设计问题，以工程实例为基础，以人工神经网络方法为核心算法，较系统地建立了空间网格结构选型的知识发现方法与系统。主要内容概述如下： 1.本文充分研究了知识发现的原理、方法，指出将该方法应用到网格结构方案选型，能得到可行的结果。在研究了人工神经网络方法的产生、发展，及其基本概念、特点的基础上，将其与结构选型设计知识发现方法的特征与使用范围等进行比较，指出他们之间有较好的互补关系。 2.收集了较多数量的优秀的工程实例，作为知识发现的样本资源；提取了空间网格结构的选型控制因素，完成了研究所需要的空间网格结构选型数据样本的设计工作，为建立可靠的选型模型打下了坚实的基础。 3.首次应用Bagging技术构建了基于神经网络集成的空间网格结构选型模型。实证结果表明神经网络集成方法较单个神经网络有更高的预测精度，应用前景较好。 4.采用SQLServer2000作为后台数据库开发工具，建立一个实例库，利用MATLAB进行知识发现核心程序的编写，以VisualBasic6.0作为前台开发工具，建立人机交互界面；完成了三个软件之间接口工作，使三个软件之间优势互补。开发了基于人工神经网络方法的空间网格结构选型知识发现系统，为结构选型研究提供了一个实验平台，也为其能嵌入大型空间网格结构设计软件奠定了基础。