现代发动机有很多指标，如可靠性、安全性、振动噪声、节油性能等等。虽然目前可靠性和节油性能都十分重要，可是振动噪声性能也越来越受到关注，成为评价发动机整体性能的重要指标之一。政府法规对发动机噪声与振动的要求也越来越高，相应的法规也已经出台，且在不断严格。　　 曲轴系统的动态特性对发动机的振动噪声有着重要的影响，研究曲轴系统的动态特性以及进行减振优化设计是发动机现代设计的重要方向。随着控制技术的发展和成本的降低、新材料的应用、测试技术不断完善、计算机软件的开发，发动机振动噪声技术的发展非常迅速。CAE软件的发展使得采用数字模型预测发动机振动与噪声成为可能。本文采用虚拟仿真技术、有限单元法、柔性多体动力学方法对轴系的扭振特性进行研究，并利用人工神经网络方法对曲轴扭振减振器进行优化设计。本文研究主要内容如下：　　 首先介绍了国内外曲轴研究方法的进展，采用有限元方法(FEM)和多体动力学(MBD)相结合的方式进行曲轴动力学研究，分析了该方法的可行性与有效性。　　 以有限元动态特性分析为基本手段，建立了X8170ZC型柴油机曲轴的三维有限元模型，并进行模态研究，分析了该机曲轴的固有频率和振型，为曲轴运动件系统动力学分析奠定了基础。　　 针对本文的研究目的建立了一个有效的曲轴系统动力学分析的虚拟样机，并详细介绍了模型的建立步骤。通过仿真分析，计算了轴系的扭振情况，通过比较计算结果与扭振实验测量结果，验证本研究方法具有较高的可靠性和实用性。　　 将人工神经网络引入轴系的动力学优化设计，用神经网络描述设计变量与扭振振幅之间的非线性映射关系。根据已有的计算结果进行样本学习，根据学习好的样本，以扭振减振器设计变量的取值区域为限制，搜索目标函数最优解。实现轴系振幅的人工神经网络修改。对优化后的轴系重新进行了扭振分析，验证优化效果，同时对改进后的曲轴动态应力和安全系数进行了评估。