针对在机械产品开发过程中,机械结构的建模仿真过程中耗时过多的问题,以磨床床身的静力学形变量为目标,磨床床身总体结构参数为设计变量,建立了磨床床身的有限元静力学模型,采样抽取研究样本点,探索并综合比较多种算法的建模方法与预测精度,选取各个预测值的最优算法,并将其融合,其预测准确率较高,效果较好,为机械产品结构的静力学分析,机器学习算法数据模型构建提供了参考与指导。首先,建立了磨床床身精细网格模型,探讨了磨床床身在正常工作过程中负载载荷与边界条件并为其建模,在此基础上建立了磨床床身的有限元静力学模型,计算得到结果并进行后处理和计算分析。其次,针对建立数据集的策略,采用拉丁超立方体设计方法抽取训练样本与测试样本,保证了样本点均匀分布,随机性强的空间分布,并在此基础上进行磨床床身有限元静力学分析,获得了相应结构参数的磨床床身形变量,并根据各个输出值之间可能的相关性,提出了三种数据模型的先验估计方案。然后,针对三种不同的数据模型方案,分别研究了支持向量机、BP神经算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法等机器学习算法建模技术,参数特征选取方法,及参数特征的选取对算法模型预测精度的影响,通过10折交叉验证的方法将数据重采样,并引入一种优化数据模型指标来评估数据模型性能并将其优化,有效提高了数据模型的泛化能力。在综合考虑模型的稳定性和预测准确性的基础上,选择最优的机器学习算法构建数据模型。最后,通过最优数据模型对测试样本的有限元分析结果对比,验证了利用机器学习算法构建的数据模型,在解决机械产品结构设计问题上具有有效性与较好的准确性。