本发明公开了一种基于贝叶斯网络和重要度的涡轮发动机性能优化方法，该方法采用贝叶斯网络完成关于目标变量功率和温度的性能优化模型的构建，建模过程简单。其包括采集发动机试验数据；选取变量进行离散化处理，统计概率分布并确定优化目标；基于朴素贝叶斯网络构建性能优化模型；进行后验概率推理，找出属性变量的初始状态组合；通过重要度分析得出属性变量各个状态的重要性排序；从初始状态组合出发，按重要性顺序依次迭代，找出功率的最优解集；求出温度的最优解集，得到功率和温度的联合最优解集。结合贝叶斯网络和重要度分析，可精确选择发动机相关设计参数，使发动机动力性和安全性指标满足要求，实现对涡轮发动机性能优化。