通风盘式制动器的热—结构耦合分析过程复杂，而且单次仿真分析所需的时间很长，加之制动器仿真参数复杂，仿真工况繁多。所以，想通过一次或几次热—结构耦合仿真完全了解制动器的性能几乎不太可能。针对该问题，本文以通风盘式制动器为研究对象，对热—结构耦合仿真原理、正交试验设计、BP神经网络进行研究，建立起制动器的变参数工况下的热—结构耦合有限元仿真快速预测程序和方法。本文的主要研究内容如下：1)盘式制动器的热－结构有限元仿真。在Abaqus软件中建立制动器的几何及有限元模型，对制动初速度为=70Km/h，制动平均压为为=10MPa，盘／片摩擦系数为0.3的典型工况进行了数值仿真。2)通过对制动器制动过程关键参数的研究，确定了影响盘式制动器热－结构有限元仿真结果的主要仿真参数，并利用正交试验法建立四因数三水平仿真试验模型。3)利用Abaqus软件中的Python脚本语言及参数化处理的办法，对正交试验安排的既定典型工型进行批处理仿真及结果输出，缩短了多个工况逐个仿真所需要的时间，提高了多工况任务数值仿真效率。4)在Matlab中编写了遗传算法的BP神经网络预测程序，以典型工况下的仿真参数和计算结果作为样本对BP网络进行训练，并最终通过工况对比，检验了本文作建立的BP神经网络快速预测系统的有效性。研究结果表明：通过正交试验设计的制动器热—结构耦合仿真方案，其获得的人工神经网络训练样本有很强的代表性。BP神经网络可通过高效的样本训练、学习，可以较高的精度逼近未知有限元计算模型。