随着第四次工业革命的提出，工业生产智能化的理念逐渐深入人心。叶轮机械广泛应用于众多工业领域，其中轴流压缩机的市场需求量随着经济的发展也在不断增长。但是轴流压缩机内部流动复杂，其设计研制过程非常困难。传统的轴流压缩机设计是一个需要反复修改、不断重复的过程，且极度依赖设计者的设计经验。因此开展轴流压缩机智能化设计方法研究对于提高压缩机设计水平，推动工业智能化具有重要意义。　　实现轴流压缩机设计智能化的最大阻碍正是对于个人设计经验的巨大依赖性。而人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿，可以用来解决设计过程中的经验性问题。因此本文做了这方面的尝试，研究发展了一种基于人工神经网络的轴流压缩机设计方法。从已有成熟机型中提取大量经验数据，人工神经网络作为一种经验数据的利用方式代替了人为的经验性判断，在一定程度上减少对设计人员经验的依赖性。　　为了更好地说明本文基于神经网络的设计方法的具体原理与流程，结合某风洞压缩机的设计任务进行了详细阐述。首先从成熟机型中提取并整理了大量经验数据，建立了不同的神经网络模型用于解决不同的经验性问题。在总体方案的预估中利用神经网络快速得到不同方案的预估特性，选定合适方案进行一维设计。在一维设计中，利用神经网络预测得到叶排特性，结合一维计算程序即可快速得到一维计算特性。然后，利用传统的成熟二维设计方法完成二维设计。最后，利用CFD计算验证本文的设计结果，结果表明本文结合神经网络的设计方法具有较高准确性与合理性，可以有效减少设计过程中的盲目性，提高设计效率。对于实现轴流压缩机设计的智能化具有重要意义。