随着机械行业的快速发展，将最优化原理和计算技术相结合应用于设计领域的方法成为一个重要发展方向。由于工程优化问题的日趋大型化、复杂化，许多大型系统优化问题都具有很高的非线性和非连续性，采用传统的优化设计方法，通常很难找到全域最优解。粒了群算法是一种新型的优化算法，与传统方法相比，具有可调参数少、容易实现和收敛速度快的优点，尤其在搜索全局最优解方面具有较好效果，在工程设计中具有广泛的应用前景。　　本文首先基于PSO算法的基本原理，分析了惯性权重参数、加速因子参数以及变异策略对PSO算法搜索表现的影响。　　然后通过对自适应惯性权重调整策略和PSO算法的变异策略进行研究，提出了一种改进的自适应惯性权重粒子群优化算法(AIWPSO)。并使用CEC基准函数测试了算法的性能，同时在搜索精度和收敛速度两个方面对不同算法的搜索性能进行了比较分析。　　最后，使用改进的AIWPSO算法应用到机械工程中较为常见的二级斜齿轮减速器的优化以及圆柱螺旋压缩弹簧的优化两个实际问题中，并实现了一个应用，达到了寻找机械优化设计过程中最优方案的目的。