我国幅员辽阔，河网众多，泵闸在防汛抗旱中起着至关重要的作用，是重要的水工建筑物。在众多评定标准中，变形观测是衡量工程质量的一个重要标志，而根据观测资料恰当地估计土体的力学参数，是水工建筑物变形和受力状态分析的难题之一，具有重要的工程实际意义。目前，反演分析主要根据原位观测资料数据与理论模型得到的结果的差异定义目标函数，将参数识别反演问题转化为优化问题处理。本文研究内容如下： (1)系统回顾了国内外工程反演分析方法的研究现状，阐述了反演分析的基本理论和常用方法，介绍了几种传统、智能优化算法的思想，分析了这些方法的主要优缺点。 (2)引入了基于免疫原理的遗传算法，即利用免疫学原理的浓度调节机制，克服遗传算法随机搜索能力强，但收敛方向无法控制、易陷入局部最优解的缺点。详细介绍了新算法的基本思想和基本流程图，分析了该算法的可行性，陈述了其在工程中的主要应用。 (3)基于MATLAB编制遗传算法(GA)和免疫遗传算法(IGA)优化程序，从优化两个经典函数的实例入手，比较这两种算法所得结果，可以看出免疫遗传算法在求解精度和收敛速度等方面明显优于遗传算法。 (4)利用本文提出的免疫遗传反演优化方法(IGA)编写FORTRAN语言程序，与三维有限元程序结合进行泵闸力学参数的反演分析，并应用到虬江泵闸工程中考察其算法的全局优化性能，与监测成果进行了对比分析，证明了反演参数的合理性。