该文对BP人工神经网络的算法进行了研究,对改进BP算法的方法或措施进行了讨论.简要介绍了MATLAB（MatrixLaboratory）语言中的神经网络工具箱,总结了神经网络技术的选取原则和运用工具箱进行网络设计的原则与过程.详细研究了两个仿真子系统主要模块的结构及功能,并对两相和三相复合陶瓷材料的仿真设计进行了实例分析.研究了两个子系统中网络模型的部分预测结果,结果表明,神经网络能较好地掌握训练样本的规律.探讨了计算精度对网络训练时间的影响,以及计算精度、隐层神经元数目对最终预测结果的影响.计算精度越高,训练时间越长,预测结果越精确,隐层神经元数目越多,网络结构越复杂,预测结果的误差越小,但误差减小的速度逐渐下降.利用仿真系统,对一种新型陶瓷轴承套圈材料ZrO<,2>/(W,Ti)C进行了仿睦设计,在此基础上,以Y-PSZ为基体,添加（W,Ti）C固溶体,制备了一种新型复相陶瓷材料.讨论了（W,Ti）C含量对晶粒形貌、相组成及力学性能的影响,对（W,Ti）C的含量进行了优化,发现当（W,Ti）C含量为45﹪时,综合力学性能较好,抗弯强度为656MPa,硬度为14.06GPa,断裂韧性为11.7MPa·m<1/2>,将仿真结果与实验结果进行了比较,分析了产生误差的原因.两种不同材料进行了抗磨损对比试验,结果表明ZYA30比ZYW35的耐磨性能好,两种材料的磨损机理基本相同,主要是塑性变形、粘着磨损和分层剥落.