发动机在工作过程中具有高负荷、高转速、高温等特性,这些特性直接导致了曲轴轴承系统产生振动噪音,主要零部件疲劳断裂、烧瓦以及拉缸等危害。主轴承润滑特性的好坏,不仅影响着发动机的正常工作,也影响了整机的经济性、可靠性和寿命。近年来,国内外学者一般采用多体动力学与弹性流体动力润滑耦合分析的方法来研究主轴承的润滑性能。本文采用数值仿真分析与人工智能技术相结合的方法对高速汽油机主轴承润滑性能进行分析及优化研究,论文的主要研究工作与创新点如下:(1)建立高速汽油机主轴承系统有限元模型,然后经过模态缩减,得到缩减后的有限元模型,实验结果验证了该模型的有效性。(2)建立高速汽油机曲轴轴承系统多体动力学模型,并通过台架实验,得到模型的边界条件。然后进行仿真计算,得到主轴承的最大油膜压力、最小油膜厚度、摩擦损失和机油流量等结果。通过对结果的分析可知,多个主轴承的润滑性能较差,并且由仿真计算出来的轴瓦最容易磨损的位置与主轴承实际磨损的位置一致,验证了仿真模型的正确性。由于主轴承在4000r/min工况的润滑最恶劣,后续的优化都是针对此工况进行的。(3)采用最优拉丁超设计算法对影响主轴承润滑性能的4个主要的轴瓦参数进行试验设计,然后采用径向基神经网络方法建立近似模型。以总平均摩擦损失功率最小与总平均机油流量最小作为优化的目标函数,以最小油膜厚度与最大油膜压力作为优化的边界条件,采用多岛遗传算法对近似模型进行多目标优化,在一定程度上改善了主轴承的润滑性能。