材料工作者在长期的生产实践中，采用“试操作和误差修正法”、“加减冶金法”等研究方法，在经过反复的实验基础上，总结归纳出了大量的合适的材料成分配比和工艺参数的数据。但是，这些方法存在着一定的局限性，如果能充分利用这些实验数据，采用计算机辅助进行材料的设计和预测，为生产实际提供有价值的参考依据，将是非常有意义的工作。 本文采用SEM和光学显微镜对铝青铜的组织进行研究，用Image Tool分析了不同成分的铝青铜的组织参数，得出在成熟工艺下，其组织参数变化不大，可以将该因素的影响固定。在固定该因素的基础上，采用MATLAB人工神经网络工具箱，以BP（Back—Propagation）算法建立反映试验数据之间内在联系的数学模型。以铝青铜的化学成分作为输入参数，以抗拉强度σ_b、屈服强度σ_0.2、和延伸率δ作为输出，建立了高强度船用螺旋桨铝青铜的力学性能预测模型。计算结果表明，三项输出的预测值与实测数据接近，抗拉强度和屈服强度的相对误差在±1％的范围以内，延伸率的最大绝对误差为2.3％，明显优于多元线性回归模型±5％—±15％的误差，能较好地满足工程应用的要求，对高强度船用螺旋桨铝青铜的生产具有一定的指导意义。