岩石蠕变是影响隧道稳定性的重要因素。目前室内岩石蠕变试验是了解蠕变特性最主要的手段,然而室内试验不是原位试验与实际岩体受力情况不尽相同。基于现场监测信息反演岩体力学参数的反分析方法成为研究岩体蠕变的新途径。本文首先研究了适于反演围岩参数的反分析优化算法,然后利用本文提出的算法来研究岩石和隧道围岩的蠕变特性,并将其应用于围岩的稳定性评估,其主要研究内容如下:1)研究差分进化模拟退火算法(SADE)。针对岩石蠕变的非线性特性,引入善于求解非线性函数优化问题的差分进化算法(DE)反演蠕变参数。为了弥补单一差分进化算法可能会陷入局部最优的不足,同时嵌入模拟退火算法(SA)中一定概率接受恶化解的Metropolis准则来增强算法跳出局部最优解的能力。用两个Benchmarks函数测试比较SADE算与DE算法的性能,结果表明:SADE算法全局搜索能力强,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法。在收敛速度和稳定性方面明显优于DE算法。将该算法应用于岩石蠕变参数的反演,通过岩石三轴压缩数值试验验证了该算法能较好的反演蠕变参数,为类似的工程研究提供参考。2)选用SADE算法对岩石的蠕变本构模型和蠕变参数作反演。首先研究岩石蠕变全过程的力学特性,介绍蠕变特征对应的本构方程,并以西原模型为例推导岩石单轴和三轴蠕变的蠕变方程,其次利用SADE算法反演岩石单轴蠕变试验的蠕变参数,然后讨论了西原模型变参数蠕变方程,并用SADE算法反演其蠕变参数,最后利用SADE算法辨识岩石三轴蠕变试验的蠕变本构方程,说明岩石模型辨识的实质仍然是蠕变参数辨识,是通过多次反演比选出最优模型。3)选用SADE算法对隧道围岩的蠕变本构模型和蠕变参数作反演。以最简单的圆形巷道为例,通过推导其解析解建立目标函数,反演围岩参数。同时将隧道围岩的等效模量作为特征量辨识围岩蠕变模型,为隧道围岩的变形预测能提供力学模型。4)研究一种改进的Burgers蠕变模型。经典的Burgers模型由线性元件组合,无法描述岩石蠕变的非线性特性。基于分数阶微积分理论改进Burger模型,采用分数阶软体元件取代Maxwell元件的牛顿体,并针对Burgers模型无法描述加速蠕变的缺陷,将非线性黏塑性体NVPB(nonlinear viscous plastic body)模型与Burgers模型串联,得到基于分数阶微积分的改进Burgers蠕变模型。推导该模型的三维蠕变方程,针对绿片岩三轴蠕变试验反演模型参数,验证该模型能较好地描述绿片岩的全阶段蠕变特征。通过模型参数的敏感性分析知:改进Burgers模型可以通过分数阶指数α描述第Ⅱ、Ⅲ阶段蠕变变形大小和增长快慢,蠕变指数n描述加速蠕变变形的增长快慢。5)研究了改进Burgers模型在FLAC3D中的自定义过程。介绍了改进Burgers蠕变模型实现二次开发的具体步骤和操作方法,给出了成功生成userburger.dll的链接图,以及将该链接同FLAC3D进行接口、调用的命令和说明。最后用一个简单数值算例验证了二次开发的正确性。6)结合以上研究成果,针对九岭隧道工程,采用SADE算法反演围岩参数,通过以等效模量做为特征量,辨识围岩等效蠕变模型,得到改进Burgers模型可以较为理想地描述围岩的蠕变特征。采用本构模型自定义方法将改进Burgers模型嵌入FLAC3D中,对隧道围岩施工阶段作蠕变特性分析,为类似的工程施工提供参考。