摘要：目前颗粒流计算方法中所采用的细观力学参数,均需根据岩土体宏观力学参数试验结果反复调试获取,调试效率很低且有较大的盲目性,因此,急需引入一种新方法,建立岩土体宏观力学参数与细观力学参数的关系。基于PFC3D程序,采用BP（back propagation）神经网络方法,建立宏观力学参数与细观力学参数的非线性模型,通过输入宏观力学参数,即可快速、准确地反演岩土体细观力学参数。研究结果表明：（1）根据BP神经网络模型反演确定的细观力学参数,输入数值模型计算其宏观力学参数,结果与试验值相比,精度一般高于90%;（2）当模型最小尺度上的颗粒数RES=10、隐含层含6个神经元时,BP神经网络模型的反演性能最佳。实例计算表明,BP神经网络模型对于岩土体细观力学参数的确定具有良好的反演性能,该方法为颗粒流理论的推广应用提供了新的技术手段。

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