混凝土面板堆石坝因其对地形、地质、气候等条件具备较强的适应性,在设计与施工等方面取得了广泛的应用和深入研究,近年来高面板堆石坝更是得到设计人员的优先选用。而由于受到实验室测试条件以及缩尺效应等的影响,很难全面反映坝体材料的真实力学特性,因此通过位移反演分析理论,依据原位观测资料,确定合理的堆石本构模型以及流变模型等参数将具有非常重要的意义。本文首先介绍了基于人工神经网络和演化算法的土体位移反演分析方法,该法以具有较强非线性映射能力的神经网络模型代替有限元计算提高效率,并采用高效全局收敛的演化算法代替普通的优化算法进行神经网络的优化、训练和参数反演分析。对天生桥一级面板堆石坝坝体变形等原型观测结果进行了分析和总结。着重对原位观测结果与计算结果间的差异进行了分析,分别讨论了实验室参数可靠性、流变变形、湿化变形等影响因素,论述了进行位移反演分析的重要意义。本文重点对高面板堆石坝位移反演分析方法进行了详细研究,应用人工神经网络和演化算法对面板堆石坝材料模型参数进行反演分析,同时结合天生桥一级面板堆石坝,对目前存在的传统反演方法进行了评述。针对流变模型参数提出了将施工变形与流变变形进行同时计算的耦合反演方法,并与实测位移变化过程曲线相对比,从而更加全面地反映堆石变形发展的全过程。另外还分别针对邓肯-张E-B模型和沈珠江双屈服面模型进行了参数反演,并与实测资料进行对比,总结和验证了两种常用堆石本构模型的特点。并分别结合三(四)参数、七参数流变模型对流变产生的机理与发展规律进行了研究,对流变模型的适用性也做了一定说明。依据反演分析得到的本构模型及流变模型参数,进行了天生桥一级面板堆石坝三维有限元计算,系统地研究了流变对面板、接缝应力变形以及坝体应力变形的具体影响,对面板存在的实际工程问题进行了一定分析和论述。