随着环境污染,尤其是大气污染的日益加剧,人们正努力研发不同的设备来改善大气质量。其中射雾器已经被广泛的应用于抑尘、降尘、降雾霾等方面。轴流风机作为射雾器的核心部件,其性能对射雾器性能有着至关重要的影响。高速发展的CFD数值模拟技术在轴流风机结构优化方面的应用大大节省了轴流风机的研发成本。本文通过利用NACA四位数翼型对轴流风机叶轮进行三维建模,并通过理论分析确定轴流风机主要结构参数建立风机模型。采用CFD软件对不同叶轮结构的轴流风机模型仿真分析。主要探讨了翼型相对弯度、最大弯度位置、相对厚度、弦长以及叶片安装角等参数改变时风机性能参数的变化规律,对风机叶轮结构设计具有一定的指导意义。本文采用BP神经网络和遗传算法相结合的方式,首先建立了一个包含五个输入一个输出的三层BP神经网络,并采用L-M算法实现了对轴流风机叶轮结构与射程之间的映射关系进行拟合,在此基础上采用遗传算法对拟合成功的网络进行寻优,得出了原始风机模型的最优叶轮结构,使风机性能得到大幅提高。同时本文利用正交试验优化方法与上述优化结果进行对比,分析了各自优化结果差异的原因。