随着我国西部旅游交通事业的迅猛发展,隧道工程的优势日益凸显。我国西部山脉高险,公路路况复杂,致使行车事故频发,为了安全通过这些险要山脉,隧道工程的兴建就日益增多,而防止施工事故突发和保证施工运营安全尤为重要。由于有繁多的因素影响隧道的围岩变形,对复杂的隧道围岩开挖变形和稳定性研究仍然是目前重要的课题。本论文以川黄公路雪山梁隧道为工程背景,以人工神经网络、遗传算法和数值分析为理论基础,对隧道围岩变形、预测和稳定性进了分析研究。研究内容及取得的主要结论有:结合雪山梁隧道的具体工程情况,对影响雪山梁隧道围岩变形的各种具体因素及其相互作用进行了详细分析。研究表明,岩体力学性质、岩体结构特征及完整程度、高地应力、地下水对雪山梁隧道围岩稳定性影响比较突出。采用遗传算法优化的BP神经网络建立围岩变形预测模型,在MATLAB中对同地质条件下的围岩变形进行训练预测,并将预测结果与传统BP神经网络进行了对比分析。分析结果表明,遗传算法优化的BP神经网络预测结果较接近实测值,在监控量测的数据分析使用中具有更高的实用价值,能更加准确地反映出围岩变形的非线性演化规律,及时显示出围岩和支护结构的稳定趋势,为地下工程监控量测反馈和工程优化设计提供更高效、更有力的方法。采用数值分析方法动态模拟了雪山梁隧道围岩的施工过程,研究分析了不同等级围岩在不同开挖方法和支护条件下的变形特点,得出了施工过程中三类围岩变形与各自开挖步之间内在的变化规律。研究发现,围岩断面的拱肩、侧壁和拱脚处水平位移在变形过程中会出现不同程度的回弹,下台阶的开挖对拱顶处的应力重分布和下沉量影响较小,Ⅴ级围岩开挖进洞处和Ⅳ、Ⅲ级围岩隧道纵向中部的围岩位移分别地受12m、18m、12m范围内的围岩开挖影响最大,Ⅲ级围岩采用全断面法开挖能避免围岩的二次扰动,围岩应力重分布和变形快速连贯,有利于围岩稳定。本论文的研究成果对隧道围岩的变形预测和类似隧道施工开挖的稳定性分析具有应用和参考价值。