围岩的稳定性是岩体工程中的重要研究课题,围岩分级方法是评价围岩等级的有效手段。但由于高原隧道地质条件复杂多变,应用现有的围岩分级方法很难准确的判定高原隧道的围岩稳定性。目前还没有一种合理的分级体系对高原隧道围岩等级进行准确判定。本文以西藏地区高原铁路某隧道为依托,对高原隧道围岩等级的判定方法进行研究,建立了一套相对完整的高原隧道围岩分级方法,构建了高原隧道围岩分级系统,并通过实际工程案例验证了系统的可靠性与准确性。本文主要的工作和成果为:（1）分析了常用围岩分级方法对高原隧道岩体的适宜性,并引入Mathews稳定图作为评判围岩稳定性的辅助工具,分析高原隧道的赋存环境因素,采用水压致裂试验测量高原铁路某隧道的初始地应力数据,通过理论分析与计算,获取能够反映高原隧道围岩特征的主要参数。（2）构建了高原隧道围岩分级体系,确定以RQD、岩体强度参数、岩体完整性系数、节理方向、地下水渗流、地应力及岩爆参数共7个影响因素作为高原隧道围岩分级的分类指标,并根据岩石力学理论和对高原铁路某隧道应力数据的回归分析,给出了高原隧道围岩分级参数的快速确定方法及其经验公式。（3）运用MATLAB软件构建了高原隧道的KNN神经网络模型与BP神经网络围岩分级模型,将高原铁路某隧道的岩体数据分为训练样本和测试样本对各网络的性能及准确度进行测试,测试结果表明BP神经网络的稳定性优于KNN神经网络,模型判定等级与工程实际情况具有较好的一致性,选取BP神经网络模型用于高原隧道围岩的快速级别判定。（4）采用Python编程语言,开发了可视化高原隧道围岩分级系统可视化操作界面,构建了高原隧道围岩快速智能分级系统。通过API接口编程技术,将MATLAB与Python两种语言结合起来,使系统可以自动调用MATLAB建立的高原隧道神经网络围岩分级模型,并将判定得到的围岩等级返回到用户界面中。（5）论文将高原隧道围岩分级系统应用到康定隧道的工程稳定性计算中,通过计算结果与隧道的实际围岩等级的对比分析,确保系统能够准确稳定的计算围岩等级。