随着国内建筑市场的快速发展,低强度混凝土已经不能满足国内市场要求。在发达国家,混凝土强度等级已经应用到C100级,更有的已达到C130级。但是,我国在高强度混凝土方面的应用较少。高强混凝土脆性大,延性较差,无粘结部分预应力结构的抗震性能又明显弱于普通混凝土结构。因此,无粘结部分预应力高强混凝土结构的延性如何,无疑值得进一步研究。目前,人工智能在各个领域中得到了较大范围的应用,特别是在人工神经网络和遗传算法方面。但是,它们在结构工程中应用的还比较少。论文以无粘结部分预应力高强混凝土梁的试验数据为基础,结合神经网络和遗传算法各自的特点,分别建立此种梁的神经网络和遗传算法模型,并且利用两种网络模型分别分析影响此种梁的延性因素,得到各种位移延性比曲线。结果表明:随着预应力筋配筋指标、非预应力筋配筋指标、跨高比和截面高度的增大,梁的位移延性比呈逐渐减小趋势,但是在减小速率上有所区别。为了适应以计算为主的设计过程,在预测数据的基础上,论文建立了此种梁的位移延性比计算公式。在建立模型过程中,提出了一种新的防止“未成熟”收敛方法。本文的研究为研究此种梁的延性提供了一种新的研究方法。