五轴联动数控机床是当下用于解决复杂曲面零件加工的最常用手段,更是为航空发动机叶片、重型发电机转子等零件提供了一种无可比拟的高效加工方式。其中五轴联动数控缓进给磨床不仅能进行高精度和表面粗糙度极小的磨削,还能进行高效率的强力磨削,广泛用于精度要求高、形状复杂的成型曲面零件加工。而实现高效、高精地完成复杂零件的一次成型加工需要磨床具有良好的动静态特性,这对磨床的设计提出了较高的水平要求。本文针对现有的九轴五联动数控缓进给磨床存在的运动环节多,其刚度要求难以保证造成的床身等铸件变形、加工精度失准以及磨床设计过程中设计目标繁多及改进优化需要反复验证改进使得生产研发周期长等问题,研究了一种九轴五联动磨床动静态特性分析与结构优化的方法。通过有限元分析软件对磨床关键零部件及整机的动静态特性进行了分析、改进及优化验证,并采用基于Adam算法的神经网络搭建了机床动静态特性预测模型,使得原有复杂且耗时长的分析验证环节能够得到很好的简化、降低设计研发周期。本文主要研究内容如下所示:（1）建立了所研究磨床的参数化模型,在合理简化三维模型降低有限元分析时间成本的同时,选取结构尺寸参数作为后续分析的可变量,再利用Ansys Workbench软件分别对机床关键零部件及整机进行动静态特性分析,对各参数进行了灵敏度分析,验证了各选取参数的有效性。（2）结合有限元分析及灵敏度分析的情况,针对原有结构问题进行了结构改进,得到了各关键零部件新的设计方案,并选取改进部分的结构参数作为后续整机多目标优化的变量,再对零部件改进后整机的动静态特性进行了分析,结果表明在仅分别对各零部件进行优化的同时,机床整机各性能也会有一定程度提升。（3）以整机一阶固有频率和最大静变形为优化目标函数,其质量为约束条件,运用多目标优化理论及响应曲面法对整机改进部分的设计参数进行寻优,通过对比优化得出的三组解集,选定了最终优化方案,验证了多目标优化的有效性。（4）结合优化过程中建立的样本集,采用神经网络算法,建立了机床的动静态特性预测模型,用以预测不同参数选择下机床改进方案的动静态特性结果,通过随机对比验证得出,该预测模型的预测误差小,时间成本低,能为实际机床优化提供很好的参考。