内燃机因其具有高效的能源转换与强劲的动力输出特性,受到了各国交通运输企业、国防军工部门和能源动力部门的广泛关注。论文以高性能内燃机缸套为研究对象,针对缸套珩磨表面Rk粗糙度集预测、珩磨加工参数优化、缸套磨损量预测和缸套服役可靠性评估等相关问题进行了研究。为高性能内燃机关键部件的精密加工和整机服役性能的提高提供相关参考。论文的主要内容如下:（1）基于人工神经网络（artificialneural network,ANN）建立了缸套珩磨表面粗糙度Rk、Rpk 和 Rvk 的反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）和广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）预测模型,设计了三因素三水平的全因子试验进行了模型的训练与验证,并对GRNN预测模型里的光滑因子进行优选。结果表明:GRNN模型预测结果的决定系数均值为0.959,BPNN模型预测结果的决定系数均值为0.829,GRNN预测模型对粗糙度的预测结果更加精确,证明了 GRNN粗糙度预测模型的可行性和有效性。（2）基于响应面法（response surface methodology,RSM）建立了粗糙度 Rk、Rpk 和Rvk的响应回归模型,以三个粗糙度值同时相对最小为优化目标,结合带有精英策略的非支配排序遗传算法（elitistnon-dominated sorting genenietic algorithm,NSGA-Ⅱ）多目标优化算法对珩磨加工参数进行了优化,获得了粗糙度的Pareto前沿。结果表明:基于RSM建立的粗糙度多元回归模型具有较好的拟合效果。各珩磨参数对粗糙度影响的显著性顺序为:对于 Rk:V旋>P>V往;对于 Rpk:P>V旋>V往;对于 Rvk:P>V旋>V往。（3）基于灰色系统理论建立了缸套磨损量的灰色预测模型GM（1,1）,通过数据驱动优选了权重。结果表明:磨损量预测值与实测值之间的平均相对误差为4.8%,最大相对误差为7.1%,模型具有较好的预测精度,且优选权重的GM（1,1）预测误差更小,预测精度提高了 44.2%。（4）基于Wiener过程建立了考虑不同因素的缸套服役可靠性评估模型,分析了缸套服役可靠性的动态演变规律。结果表明:基于Wiener过程的模糊可靠性曲线变化趋势要比考虑漂移系数随机性的Wiener退化过程可靠性曲线陡峭一些,而比不考虑漂移系数随机性的Wiener退化过程可靠性曲线平缓很多。