从摩擦焊接技术的发展需要出发，对摩擦焊接工艺，进行了相关的机理研究分析，同时研究了摩擦焊接各工艺参数对焊接接头质量的影响规律。在对异种金属摩擦焊接接头形成过程的分析和实验的基础上，用BP网络建立了焊接接头质量(抗拉强度)的预测和评价系统。 在BP网络训练数据样本的采集中，提出了用正交试验设计的方法来安排实验，制订了详细的实验方案、实验方法，以不同焊件直径下各工艺规范参数组合对应的拉伸强度值，作为接头质量预测神经网络的训练样本。数据处理采用极差分析法，并用实例进行了验证，基于Matlab语言进行了编程计算。保证了获得训练样本的可信度与代表性。在神经网络的训练中，分析了各种快速BP算法的基本性能，并用实例进行了仿真，在分析比较的基础上选用牛顿法做核心算法。实验结果表明，建立的神经网络对异种金属摩擦焊接头抗拉强度的预测与评价的相对误差在10％以内，符合实际生产的要求。 异种金属的摩擦焊接接头质量与摩擦压力、摩擦时间、顶锻压力、顶锻时间及焊件直径等都有直接的关系，这些因素又具有一定的模糊性。而在实际生产中，对焊接质量通常以单纯的“好”或“坏”来做定性评价，不能定量评价，缺乏合理性。利用模糊数学的知识可对焊接质量进行量化评价，克服了定性评价的局限性，对实际生产具有指导意义。