人类最早发明的轴承是滑动轴承，它具有形状简单、生产廉价、寿命长和容易使用等优点。如今，滑动轴承种类丰富，依然广泛应用在中小型卧式水电机组、中高档汽车增压器、内燃机曲轴、舰船螺旋桨、甚至低温火箭发动机涡轮泵中。面向不同的工况和要求，滑动轴承形状变得日益复杂，涉及的材料也延伸到合金和非金属材料等，制造过程通常还需要特殊的工具和技术等。在环境、能源和材料消耗问题日益突出的大背景下，滑动轴承技术发展需要同时兼顾性能可靠、易于维护、减少润滑剂用量、降低能源消耗、最大限度发挥材料和制造技术的潜在能力。滑动轴承的设计分析一直是工业摩擦学研究的重要内容之一，理论上已经基本建立了轴承性能与使用工况之间的数值计算关系，形成了可行的设计分析方法，如有限差分法、有限元法和计算流体力学方法，但是这些方法在工业界应用依然存在收敛问题和准确性判断问题，而且，随着工程设计和应用对滑动轴承的复杂计算精度要求越来越高，这些问题会更加突出。本文主要利用现代数值方法和计算技术来快速设计和优化流体动力润滑滑动轴承，实现设计流程规范快速可靠，特别是在充分发挥润滑剂、制造能力和材料性能潜力的基础上，对现有轴承产品进行系列化优化和改进过程中，建立高效快速可靠的计算方法和流程，依然具有十分重要的理论意义和实用价值。论文首先用有限差分法来求解流体动压滑动轴承的性能，建立了一种新的简化的对角矩阵方法来求解非线性方程，获得了轴承性能参数的边界可行域；然后利用人工神经网络、遗传算法和人工蜂群算法，建立了轴承润滑剂流量、功率消耗的多目标优化模型，利用此模型，在不更改润滑剂流变参数的前提下，以材料极限性能、制造表面粗糙度和最大温升为控制变量，获得了优化的轴承结构参数，有效降低了轴承流量和功率消耗；接下来利用计算流体力学软件，对经过优化的径向滑动轴承，建立了包含轴承尺寸参数和润滑剂进口几何结构的仿真分析模型，获得了进油口数目、结构形状、尺寸参数与轴承内部温升、润滑剂空化、贫油和入口处润滑剂逆向流动之间的对应关系，为进一步优化轴承结构和参数提供了依据。为验证仿真分析和优化结果，设计制造了滑动轴承性能的试验测试装置，通过试验收集了大量关于轴承工作温度和转矩的数据，理论计算和试验测试结果吻合良好，并用于仿真结果对比和校正仿真分析模型。最后结合真实滑动轴承案例进行了多目标优化分析，再次验证了这些方法和模型能够较大幅度降低轴承功率消耗、润滑剂流量消耗和轴承温升，阐述并给出了清晰的优化流程，将极大地方便滑动轴承工业领域的快速设计、优化和应用。虽然现有独立的轴承性能优化函数模型在理论上是可行的,但是工程应用极为不便；而且因为多个目标函数独立优化，没有建立关联关系，优化结果很难同时满足多变量多目标优化函数，从而导致优化失败。而本文建立的方法成功解决了这一问题，可以实现全局最优，缩短了试验和实际工况应用的距离,使得系列轴承产品的优化不仅高度可行,而且价格低廉。