在外界环境因素的综合作用下,边坡岩土体抗剪强度参数逐渐衰减,位移逐渐增大。通过试验测得的抗剪强度参数为静态参数,无法反映动态衰减过程,而动态衰减的抗剪强度参数难以直接监测,位移是抗剪强度参数衰减的外在表现,监测相对容易,若能建立抗剪强度参数与位移的联系,通过逐渐增大的位移反演即可获得逐渐衰减的抗剪强度参数。为此本文以实际边坡工程为背景,定期监测位移变形数据,基于监测位移展开反演分析,得到动态变化的抗剪强度参数,对边坡进行动态稳定性评价。首先,在边坡钻孔布设测斜仪定期监测边坡位移,对钻孔取样进行试验,得出边坡岩土体的力学参数,然后建立FLAC3D三维边坡数值模型,赋值计算位移,为BP神经网络提供训练样本。建立BP神经网络参数反演分析程序,输入训练样本进行训练,训练后将实际监测位移输入进行参数反演分析,获得实际位移下抗剪强度参数。最后,基于反演得出的参数进行了动态稳定性分析,建立了位移与安全系数的量化关系式,通过滑面不同位置位移反演分析了抗剪强度参数沿滑面不同位置的分布特点,本文主要研究结论如下:1.模型的应力场和位移场受地形影响较大,在地表附近,应力、位移分布迹线与地形起伏变化的趋势接近,随着深度的增大,地形的影响减小,应力曲线趋于水平。因此对于地形变化明显的地表边坡工程,在数值计算建模时应考虑地形因素对边坡模拟结果准确性的影响。2.通过FLAC3D对模型位移场和潜在滑面的分析,随着安全系数的减小,边坡潜在滑面向深处发展,且滑面逐渐变缓,对于多层岩土体分布的边坡,潜在滑面与岩层接触面产状一致。文中监测边坡达到临界状态时,潜在滑面为泥岩和风化砂岩接触面。3.建立了适合本文反演分析的BP神经网络结构,训练后网络预测精度较高,通过原位监测位移反演得到了动态变化的抗剪强度参数,结果表明位移与抗剪强度参数之间具有较高的关联性,相比之下内摩擦角对位移变化的敏感性较高,将反演的参数代入FLAC3D计算了边坡的安全系数,对边坡进行了动态稳定性分析,结果表明边坡目前安全系数较高。4.将监测位移作为自变量,安全系数作为因变量,拟合得到边坡位移与安全系数之间的量化关系式y=ae-bx+c,通过强度折减过程中后期位移进行了验证,发现关系式可以较准确的反映强度折减过程中安全系数的变化,在实际工程中可通过位移值计算出边坡安全系数,结合安全系数判断边坡安全性。5.强度折减过程中位移值和抗剪强度参数沿滑面的变化可分为三个阶段,随着强度折减过程的进行,位移和抗剪强度参数相对大小发生变化,同一阶段滑面不同位置位移和抗剪强度参数相对大小存在差异,其中黏聚力相差较小,内摩擦角相差较大。本文研究可为同类型工程抗剪强度参数的合理取值提供思路,丰富滑坡形成过程中机理的研究。