混凝土徐变非常复杂，不仅与时间有关，还与应力历史有关，加上现代混凝土在材料组成、生产施工工艺及应用结构形式等方面的诸多变化，混凝土的徐变现象还远没有被完全掌握。到目前为止，对于徐变度问题的研究，主要是根据国际上已有的大量可靠的试验数据，基于成熟的理论和数学统计评估方法，建立影响参数考虑较为合理、预测效果较好的通用表达式。在实际问题中，所采用模型有指数和函数式、幂指数函数式、多项指数函数式等，这几种表达式均能较好的符合试验结果。但是上述模型只能模拟混凝材料在某一阶段的性质，模拟它的整个生命进程几乎不可能，即使可能，也只是近似的。为此，本文采用了朱伯芳院士的8参数徐变度表达式的数学模型。其主要研究工作如下：　　（1）在查阅大量资料的基础上，系统地综述了混凝土徐变的基本理论、研究现状及相关的试验研究，并在徐变理论研究的基础上采用朱伯芳院士的8参数徐变度表达式，建立了估计混凝土徐变度表达式8参数的非线性规划约束极值问题。　　（2）分析了以往有关反演分析的基本理论和方法，从原理、优缺点、适用范围等方面系统的阐述了人工神经网络、遗传算法、粒子群算法、人工鱼群算法以及人工蜂群算法，并将这些智能算法进行了学习和归纳总结。　　（3）针对于锦屏工程混凝土徐变试验，根据各加载龄期的不同持载时间所获得的徐变度试验值，运用人工蜂群算法识别8参数，并通过仿真值与试验值比较，可以发现两者吻合效果较好。针对于索风营混凝土徐变室内试验，本文运用人工蜂群算法的仿真计算值较粒子群算法及遗传算法仿真计算值更接近试验值，说明在函数优化问题的相关研究中，相比于遗传算法、粒子群算法，人工蜂群算法在收敛速度、计算精度等方面性能更好。从以上两个工程案例可以说明人工蜂群算法可以用来解决有关混凝土徐变问题，在解决实际问题中具有较高的精度和较快的收敛速度。