本发明公开了一种本发明提供的基于机器学习的材料抗疲劳优化设计方法是基于机器学习理论进行数据间相关性与影响关系分析，从数据的角度进行材料抗疲劳与结构设计优化，首先通过设计试验获取机器学习时所需的原始试验数据；然后基于有限元进行试验过程分析获得试验过程的各种详细数据，丰富数据类型和数量；最后基于试验与计算的输入与输出数据类型构建适合抗疲劳设计的机器学习算法，并最终应用到材料抗疲劳设计与结构设计优化中。因此，可以说本发明所提出的方法可以实现材料抗疲劳与结构优化设计的工程应用需要。