论文从选材入手，综合考虑各种影响因素，选定四种无机纳米粒子(氧化铝、氧化钛、氧化硅、氧化锌)填充改性超高分子聚乙烯(UHMWPE)，利用自行研制的成型装置，采用模压成型的方法制备复合材料。考察了复合材料的摩擦学特性，从复合材料的四种纳米粒子不同含量的诸多配方中优选出一种摩擦学性能优异且制备成本低廉的UHMWPE复合材料增强方案。探索了载荷和滑动速度对复合材料摩擦磨损性能的影响规律。研究表明：填充纳米粒子可显著改善UHMWPE的摩擦学性能，尤以纳米粒子含量为15％左右的复合材料摩擦学性能比较理想，以含15％ZnO的复合材料为例，其摩擦系数降低了3.5％，磨损量降低了83％；随着载荷和滑动速度的增大，复合材料摩擦系数均有所减小，而磨损量却均有所增大；在本次试验的条件变化范围内，复合材料在低载荷(120N～200N)条件下磨损机理主要为粘着磨损，在高载荷(240N)条件下磨损机理为粘着磨损和疲劳磨损。而滑动速度无论是低速还是高速，复合材料的磨损机理主要还是粘着磨损。采用正交试验设计理论，通过BP神经网络技术对数据结果进行处理，建立了预测UHMWPE复合材料摩擦系数和磨损量的神经网络分析模型，该模型具有良好的泛化能力，预测结果与实际结果相比有较好的吻合性，基本达到摩擦学分析的精度要求，为复合材料摩擦学性能研究提供了有效的数学计算工具。