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为了考虑中主应力及材料剪胀性的影响，并验证堰体填筑材料参数，运用遗传神经网络对堰体填料进行参数反演，引入修正D—P模型进行围堰施工模拟．修正D—P模型采用非相适应的流动法则，可以模拟材料的各向同性硬化／软化及中主应力的影响，并可以考虑流变；遗传神经网络具有很强的非线性映射能力及全局优化功能．在运用遗传神经网络对堰体材料进行参数反演的基础上，利用修正D—P模型对三峡二期围堰填筑过程进行了模拟．实例分析表明，遗传神经网络能准确反演材料的力学参数；修正D—P模型适合分析围堰材料的力学性能；两者结合分析土石围堰时