直升机旋翼动平衡调整是直升机日常维修中一项重要工作，也是保持直升机可靠性、维修性和保障性的重要技术手段。降低旋翼振动，从而抑制振动激励载荷，是控制直升机振动水平的主要技术途径之一。因此，开展旋翼动平衡调整技术研究具有重要的理论意义和工程应用价值。作为复杂的旋转机械系统，旋翼是直升机的主要振源之一，必须对其采取相应的减振措施，以降低直升机振动，确保直升机飞行安全。本文基于旋翼动平衡试验，建立旋翼动平衡调整模型，应用优化算法对旋翼动平衡进行优化，从而有效降低直升机振动。本文的主要工作是：(1)了解旋翼动平衡调整的基本方法。基于旋翼动平衡试验，分析了旋翼动平衡调整参数对直升机振动的影响。(2)结合神经网络建立旋翼动平衡优化模型。分析旋翼动平衡调整原理，利用广义回归神经网络建立旋翼动平衡调整映射关系，从而建立旋翼动平衡优化模型。(3)在传统算法的基础上，基于混合算法对旋翼动平衡调整模型进行优化分析。通过混合算法与单一算法的对比，表明混合算法收敛速度快，优化精度高，有效提高旋翼动平衡调整效率。(4)在旋翼动平衡试验基础上，通过粒子群-遗传算法和粒子群-差分算法对旋翼动平衡进行比较分析，结果表明基于粒子群-遗传算法的旋翼动平衡调整性能优于基于粒子群-差分算法旋翼动平衡调整。可知，粒子群-遗传算法更适合应用于旋翼动平衡调整方面。