混凝土面板堆石坝由于其安全性好、适应性强、工期短、造价低等优点而得到广泛的应用。随着面板堆石坝逐渐向300m级发展,如何有效控制堆石体变形,避免或减少面板裂缝己成为面板堆石坝发展的关键问题之一。目前,面板堆石坝的变形与稳定计算均以堆石体的本构模型和材料参数为前提,所以对于给定的本构模型,其模型参数的取值对整个计算的结果起着决定性的作用。由于受到施工工艺和缩尺效应等因素影响，很难全面反映坝体材料的真实力学特性。因此，通过位移反演分析方法，根据大坝现场监测数据对堆石体参数进行反演分析，获得实际工作状态下参数值具有重要的意义。　　本文以猴子岩面板堆石坝为工程背景，运用ANSYS有限元软件建立大坝三维有限元模型，根据光纤陀螺监测系统的现场监测数据，运用基于BP神经网络的反演方法对大坝堆石体的邓肯-张E-B模型参数进行反演分析。论文主要研究内容如下：　　（1）介绍正分析和反分析的基本概念，总结反演分析的基本方法，研究BP神经网络的基本理论和在MATLAB中的实现过程，分析将BP神经网络应用于大坝堆石体材料参数反演分析的理论中。　　（2）介绍猴子岩面板堆石坝的工程概况和施工过程，介绍光纤陀螺监测系统在大坝中的应用，分析大坝桩号0+162.8m断面1775m高程的大坝沉降现场监测数据。　　（3）介绍面板堆石坝的有限元理论，运用邓肯-张E-B模型建立堆石体材料的本构模型，运用APDL参数化语言进行邓肯-张E-B模型的二次开发，生死单元技术模拟施工过程，应用ANSYS软件建立猴子岩面板堆石坝三维有限元计算模型分析大坝的应力和变形。　　（4）应用正交试验法对邓肯-张E-B模型参数进行敏感性分析，运用正交表构造反演参数的BP神经网络训练样本，根据AN SYS有限元计算模型计算对应反演参数的测点位移，其中计算测点位移为输入向量，对应的反演参数为输出向量，根据蓄水期现场监测的位移数据，运用MATLAB软件编制的BP神经网络反演程序对大坝蓄水期的堆石体参数进行反演分析。