吊杆是拱桥中非常重要的受力构件，起到把桥面系荷载传递给拱肋的作用。因此，吊杆的受力状况直接关系到拱桥的使用安全和寿命期限。目前，通常采用振动频率法测试吊杆的索力，但是拱桥短吊杆的振动受到弯曲刚度和边界约束条件的影响比较大。为了提高短吊杆索力测试精度，本文提出基于自适应遗传算法的短吊杆参数识别方法，仅利用基频就能够同时识别出吊杆的索力、弯曲刚度和两端边界约束条件四个未知参数。　　 本文阐述了附加质量法的测试原理、传统遗传算法的基本理论和存在的问题。然后从各步骤讨论了遗传算法可以进行的改进，描述了本文采用的改进后的自适应遗传算法。最后结合附加质量法和自适应遗传算法，提出了新的短吊杆参数识别方法，并用FORTRAN语言编写了识别程序。　　 以5根8m以下的短吊杆为研究对象进行数值模拟，分别验证了本文方法对于不带有减振器和带有减振器的短吊杆未知参数的识别精度，结果显示四个未知参数的识别精度均在1％以下。接着又以桐庐富春江二桥和宁波院士桥的吊杆为研究对象，检验了本文方法在实际操作时的可行性，结果表明该方法可用于实际拱桥中吊杆未知参数的识别。　　 利用实测频率识别出的吊杆弯曲刚度，对院士桥的吊杆疲劳计算进行了研究，结果表明院士桥的吊杆弯曲刚度对疲劳计算影响并不大，在进行疲劳计算时可以忽略弯曲刚度带来的影响。