自改革开放以来我国公路建设事业迅速发展，公路隧道的数量不断增加，建设规模也越来越大。公路隧道的大量涌现，为岩土工程学科的发展带来了新的机遇与挑战。在岩土工程领域尚未完善的诸多问题中，围岩分级一直是重要的研究课题。对于公路隧道围岩分级，由于围岩的分级指标与围岩等级之间尚未建立起精确的本构关系，围岩等级之间没有明确的界限，所以工程人员的经验对围岩分级的结果有很大影响。国内外存在着多种隧道围岩分级方法，目前还没有统一的分级标准，每种围岩分级方法都有各自侧重的分级指标，采用不同的围岩分级方法也会对分级结果造成较大的差异。近年来，随着人工智能技术的发展和对岩土工程领域的渗透，通过构建专家系统为围岩划分等级，将为围岩分级提供新的方法。针对上述问题，本文将在前人的研究基础上，结合面向对象和人工智能的技术，尝试建立由多种围岩分级方法组成的专家系统，为实际工程的围岩分级提供有效的参考意见。本文的主要工作包括：①简单介绍了专家系统的定义，专家系统与其他计算机软件的区别；综述了专家系统的结构、知识库和推理机的主要技术。②收集、研究国内外的围岩分级方法，从中选取了影响最大、应用最为广泛的若干种方法；结合模糊数学的原理，建立围岩分级的模糊综合评判法。根据选取的围岩分级方法，统计所用到的围岩分级指标，为专家系统建立具有普适性的围岩分级指标体系。③设计并实现了公路隧道围岩分级专家系统，主要内容包括：在选取的围岩分级方法中提炼规则，根据面向对象的知识表示方式设计规则的数据结构，构建知识库；选择推理方法与控制策略，编写基于规则推理的推理机。构建专家系统的案例库，编写案例匹配的推理机。设计并编写系统的用户界面。④以铁营隧道为例，试运行该专家系统，测试系统的性能。