本构模型和参数不能较精确确定制约着岩体力学理论分析和数值模拟的发展,反分析法为它们的获取提供了较为有效的途径。岩体系统辨识是在对岩体具备一定先验知识的基础上假定其模型类属来进行的,本文对岩体弹塑性模型类内辨识进行了研究。鉴于进化算法存在收敛性能方面的缺陷,文中结合免疫算法中的浓度调节机制对其进行了改进。具体内容如下: 1、阐述了岩体系统辨识的概念,对各种弹塑性模型进行了总结,并对位移优化反分析方法做了介绍。 2、为了改善群体中个体的多样性,引入免疫算法中的浓度调节机制对进化规划中的选择操作进行了改进,且初始群体按均匀试验设计方法产生。 3、将免疫进化规划与BP网络相结合,提出了进化神经网络优化反分析模型。其内容包括三个部分:1)神经网络结构优化;2)神经网络测试;3)模型及参数反演。 4、结合具体工程,将以上提出的方法应用于岩体弹塑性模型及参数辨识,并对辨识结果进行了检验和应用。