近年来,制造业对零件寿命的研究设计已经不止步于纯粹的高耐久性,如何保证零件寿命与产品总体寿命保持一致,实现零件与产品同时报废、大量节省资源降低其成本,成为零件疲劳寿命研究方向的关键点。由于传统方法难以构建零件结构参数与其疲劳寿命的函数关系,而随着数据思维的出现,利用数据挖掘产品与技术之间的深层关系,为构建它们之间的函数关系提供了可能。因此,在保证零件定寿命的前提下,提高零件使用、维护的经济性,从数据驱动的角度研究零件的结构优化设计,提出一种基于数据驱动的零件疲劳定寿命结构优化设计方法。针对本文提出的零件结构优化设计方法,所做主要工作如下:(1)利用人工神经网络的强大的非线性映射能力,模糊研究对象的结构参数与疲劳寿命值之间的复杂关系,结合神经网络自身参数的不断调试得到较为适宜的参数值,建立零件结构参数与疲劳寿命之间的映射关系,构建了人工神经网络寿命预测模型。由于零件结构参数与疲劳寿命之间的关系较为复杂,且神经网络约束函数模型没有具体的函数表达式,传统优化方法难以对其寻优,利用遗传算法快速随机搜索寻优的特点,在不知道具体约束函数表达式的情况下确定了零件几何参数优化求解模型的建模流程和方法。(2)利用OPTIMUS集成UG几何建模、ANSYS试验仿真、MATLAB数值仿真几大模块,缩短了几何建模、试验仿真的繁琐过程,实现了零件参数化建模,数据整合,数值结果分析的流程化。(3)基于数据分析了神经网络预测模型与非线性回归预测法的预测精度,并且以人工神经网络预测模型为约束函数,通过遗传算法结构参数优化求解模型,对曲轴定寿命下的三个结构参数变量实现优化设计,并验证了该方法的有效性。本文提出的基于数据驱动的零件定寿命结构优化设计方法可以极大地节约资源,降低成本,符合零件的结构优化设计理念。