环境是人们赖以生存和社会经济可持续发展的客观条件和空间,随着近现代工业的快速发展,环境污染也日益加剧,而在环境污染中,大气污染又是环境污染中危害范围最广,影响程度最大的一种,改善大气质量已经成为目前研究的热点,其中射雾器已经广泛应用在降尘、抑尘的场所,轴流风机与喷嘴作为射雾器的核心部件,很大程度上影响着射雾器的性能,因此对风机与喷嘴参数进行合理优化,对提升射雾器性能至关重要。通过实际测绘构建射雾器轴流风机三维模型,利用CFD仿真技术对射雾器性能进行分析,利用单一变量法分析叶片个数、导流叶个数、喷嘴个数、喷嘴角度、雾滴颗粒直径对射雾器性能的影响,确定各参数最优取值范围,为后续建立多目标数据库奠定基础。在各参数取值范围内,选取适当值建立正交实验表为BP神经网络提供数据样本,确定网络输入输出层的神经元个数、隐含层层数和隐含层神经元个数以及学习速率和传递函数,建立合理的BP神经网络,并对网络的拟合程度进行测试。同时为了提高模拟精度,采用BP神经网络与模拟退火算法协同优化的方式,利用模拟退火算法对系统进行全局寻优,获取射雾器最佳性能及对应参数组合,最后对优化组合进行仿真验证,分析与原始射雾器在性能参数上的差异。