轴承作为旋转机械的关键部件,其可靠性问题直接影响机械系统的整体性能。尤其在航空航天等尖端领域,航空发动机主轴轴承的dn值为了达到3.0×106mm?r/min,轴承将面临高速、高温以及重载等更加恶劣的工况条件。因此,主轴轴承的材料设计和可靠性分析方法需要在现有理论基础之上进一步创新发展,材料基因工程中的高通量实验和高通量计算可以实现材料快速制备与物性参数表征。在航空发动机主轴轴承的可靠性分析中,润滑状态恶化是其主要失效原因。结合润滑材料物性参数以及工况条件等因素,快速预测轴承的润滑状态,确定轴承的服役性能是重要环节。为了精准地判断轴承的润滑状态,轴承的力学分析和接触微区的润滑分析缺一不可。然而,两大分析方法虽然都已日趋完善,但是复杂的数值计算过程难以直接实现无缝集成。另外,针对不同工况,润滑分析模型的求解方法不尽相同。所以,建立一种实现轴承动力学分析和润滑分析的统一集成框架,是亟待解决的重要问题。本文建立了人工神经网络模型,从热弹流润滑分析数据中学习内在映射规律,将速度、载荷、温度以及材料特性等相关的无量纲参数作为神经网络模型的输入,预测最小膜厚、摩擦系数等关键润滑状态参数,并且采用改进粒子群算法对神经网络进行优化。用训练完成的神经网络模型替代热弹流润滑分析模型,可以直接集成到轴承拟动力学计算过程之中。同时,构建了与集成计算相关的数据库,形成了完整的集成算法框架。通过实例计算,验证了集成算法的准确性,可以满足实际工程需要。另外,集成方法直接从数据中学习,减少了数值计算中调整求解参数的试错过程,不再涉及润滑分析中的迭代收敛问题,提高了轴承拟动力学和热弹流润滑分析相结合的计算效率。