传统的润滑油大多数以矿物油作为基础油，矿物油存在着可生物降解性差等对环境和健康构成威胁的问题。随着人类环保意识的增强，以矿物油作为基础油的润滑油必将被环境友好型基础油所替代。面对环保要求和汽车齿轮润滑发展的趋势，开发研制环保型汽车齿轮润滑油势在必行，进行环保型汽车齿轮润滑油的润滑性能基础研究就显得十分必要。本论文研究多种极压抗磨添加剂在偏苯三酸酯、三羟甲基丙烷油酸酯、新戊基多元醇酯中的摩擦学规律，并分析润滑作用机理。为了更好的揭示添加剂间相互作用的内部机理，利用BP神经网络理论建立了多种添加剂在新戊基多元醇酯中的摩擦学性能神经网络模型。研究成果如下：1选择多种硫系、磷系添加剂与偏苯三酸酯、三羟甲基丙烷油酸酯、新戊基多元醇酯配制油样，对每种油样进行不同质量分数摩擦磨损测评，对比不同添加剂与基础油复配油样的摩擦学性能，试验表明，磷系与硫系添加剂能明显提高酯类油的润滑能力，但没有一种类型添加剂可以同时满足不同润滑性能的需要，应复配使用。2硫磷型添加剂有着优异的极压抗磨性能，硫系添加剂表现出了非常好的抗烧结能力。最大无卡咬负荷Pb与添加剂的含硫量有关，含硫量越高最大无卡咬负荷Pb越高。边界润滑中化学吸附膜的形成能力与硫含量有关。在结构相似的添加剂中，硫含量越高，越容易形成化学吸附膜；润滑油的烧结负荷Pd与添加剂的活性硫含量有关，活性硫含量越高，烧结负荷Pd越高。3分析了边界润滑中反应膜的形成过程，阐述了硫系、磷系添加剂的极压抗磨机理。4BP神经网络摩擦学行为仿真模型，能客观准确地反映添加剂在基础油中摩擦学特性。润滑性能指标和添加剂含量建立起了非线性映射关系。BP神经网络节省了人力财力，是一种行之有效的润滑油配方优化方法。