本文以空气射流真空器为研究对象，采用FLUENT软件对其内部流场进行数值模拟，得出空气射流真空器内部流场的速度和压强的分布云图。分析了在一定的工况下，面积比、吸入段锥角、喉嘴距、喉管长度、扩散段锥角五个结构参数对空气射流真空器吸入室残余压强的影响情况，得出了一组影响曲线，并通过分析得到较优的结构参数取值范围。 在数值模拟结果的基础上，建立残余压强与五个结构参数之间非线性映射关系的BP神经网络模型，利用训练后的BP神经网络进行结构参数的优选，实现空气射流真空器的结构优化设计。 利用优化设计的结果和尺寸相似性原理，设计、研制了一台空气射流真空器的试验装置，该装置可以实现对吸入段锥角、喉嘴距、喉管长度、扩散段锥角等参数的改变。利用该试验装置系统测试了结构参数变化对空气射流真空器性能的影响。利用正交试验，分析了最优的结构参数组合。在正交试验提供的训练样本的基础上，建立起残余压强与吸入段锥角、喉嘴距、喉管长度、扩散段锥角这四个结构参数之间非线性映射关系的BP神经网络模型。利用训练后的BP神经网络，预测了各结构参数变化对残余压强的影响。最后通过BP神经网络与遗传算法相结合的方法，对空气射流真空器结构参数进行了优化分析，得出了一组空气射流真空器最优的结构参数。