针对轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接优化问题,提出一种结合人工神经网络和遗传算法的优化方法.通过MATLAB提供的神经网络工具箱,将S型正切函数当成输入层神经元传递函数,将S型对数函数当成输出层神经元传递函数,将正交实验中的样本数据当成训练样本,通过三层人工神经网络对螺杆连接有限元分析的实验样本进行学习与训练,为后续轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接优化提供基础.对轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接设计进行调整,将最大应力与构件质量当成优化目标,通过加权组合的方式把两个目标函数转换成一个,对解空间的解数据进行编码处理,描述成遗传空间的基因串结构数据,通过适应度函数完成解的优劣性的评价,在获取最高适应度个体的情况下结束计算,将其当成最优解输出.经验证,所提方法可有效增强轨道交通车辆踏面制动闸调器螺杆连接强度,同时减少重量,增强了结构的整体性能.