筑坝堆石料的本构模型及其参数是合理计算面板堆石坝施工、运行及地震过程中应力与变形的重要基础。目前主要通过级配缩尺后的室内三轴试验确定模型参数,但缩尺效应对参数的影响规律尚不清楚。一些学者结合室内三轴试验成果,根据大坝施工期变形监测数据进行筑坝材料参数的反演。但由于土石坝施工期、地震反应过程及震后沉降计算分别采用不同的本构模型且模型参数之间的相关性缺乏统计资料,反演得到的模型参数仅能进行所反演问题的验证分析。如:根据施工期沉降监测反演得到的邓肯EB模型、南水模型或清华K-G模型参数仅能进行大坝的施工填筑及蓄水过程模拟。近年来,随着堆石料本构理论的发展,一些学者开始尝试在弹塑性理论框架内建立能够反应堆石料在静、动力及循环荷载作用下变形与强度特性的弹塑性本构模型。随着监测手段的不断发展和完善,高土石坝在施工过程中基本能够获取详实、可靠的位移监测数据,结合静、动力统一的弹塑性本构模型,根据施工期监测数据反演堆石料模型参数,进而预测地震荷载作用下大坝的动力响应,对于高土石坝抗震设计方法和安全评价具有一定的理论意义和工程价值。本文反演分析采用改进的广义塑性模型,该模型将初始孔隙比作为模型输入参数,同时考虑了筑坝堆石料颗粒破碎,可以描述不同密度的堆石料在单调和循环荷载条件下的变形与强度特性,包括剪胀、剪缩、颗粒破碎、循环滞回、循环密实及循环残余变形,采用一套参数即可完成大坝施工、蓄水及地震反应全过程分析,并直接得到地震残余变形。论文针对堆石料弹塑性本构模型参数反演方法,开展了下列工作:(1)首先通过有限元敏感性分析确定待反演参数,进而通过粒子群算法和人工蜂群算法等启发式智能优化算法随机产生待反演的本构模型参数向量,代入到有限元模型中进行计算,并根据计算得到大坝竣工期典型测点沉降与实际测得沉降之间的误差不断优化待反演参数,直至达到设定的收敛准则,然后确定优化后堆石料的模型参数。(2)采用拉丁超立方抽样对敏感参数进行抽样并进行有限元分析,得到敏感参数与大坝典型测点沉降之间的关系样本,通过神经网络建立敏感参数与大坝典型测点沉降的响应面,进而进行敏感参数的反演分析。该方法降低了有限元数值分析的工作量。(3)针对紫坪铺面板堆石坝施工填筑过程现场监测结果,根据上述方法得到的堆石料参数进行了汶川地震震害模拟,并与实际震害结果进行对比分析。结果表明:通过反演分析得到的弹塑性模型参数能够较好的模拟紫平铺大坝地震沉降变形。