飞机在制造过程和实际飞行中存在许多不确定性,材料本身的物理特性具有不确定性,制造误差也会导致实际制造出来的气动外形和结构尺寸与这些参数在设计时设定的值之间有偏差。而且飞机每次所载有效载荷可能不同,在飞行中燃油量不断消耗,所以飞机巡航飞行时的各项参数也是一直在变化的。飞机研制出来之后往往要对其进行不断的改型,总体参数也会作适当调整。如果在设计阶段就考虑到这些不确定性,则可以使研制出的飞机具有稳定可靠的性能。为此,本文从稳健优化设计和基于可靠性的优化设计两个角度,以及这两种优化方式在飞机设计中的具体应用出发,进行了系统综合的分析研究。论文的主要内容如下:1)在分析和总结现有的基于不确定性的优化设计的理论框架及优化策略基础上,指出基于近似模型不确定性分析方法是一种非常具有潜力的实用方法,尤其是对于产品设计中需要用到计算流体力学和结构有限元分析等长耗时数值模拟的问题,更具优势。2)提出了一种高精度且计算量合理的渐近全局代理模型。采用逐步加点的方式控制布置样本点数量,并确保模型在全局和局部的精度满足要求。数学算例表明此模型的精度及其在稳健优化中应用的有效性。3)将提出的基于渐近全局代理模型的稳健优化设计应用到飞机概念设计和翼型气动设计之中。客机总体参数优化结果表明:当设计参数存在不确定性时,这种新的优化方法能显著提高满足设计要求的概率,远远优于传统的确定性优化方法所获得的结果,降低了风险性。高亚声速翼型的气动性能对飞行条件比较敏感,在考虑飞行条件变化与制造误差的基础上,对翼型参数进行气动稳健优化设计,这不仅使目标值阻力系数具有稳健性,而且力矩系数的约束也具有稳健性。4)提出了基于支持向量机(Support Vector Machine)和MPP(Most Probable Point)的可靠性分析方法。用SVM在MPP位置替代原极限状态函数,并充分利用了MPP所在位置的极限状态函数的梯度信息,使SVM模型穿过MPP并与原函数在MPP处相切,再基于SVM采用重要抽样法计算失效概率。算例验证结果表明此方法比FORM精确又比蒙特卡洛法高效,而且比重要抽样法稳定。5)将SORA(Sequential Optimization and Reliability Assessment)与基于SVM的可靠性分析方法相集成,提出了新的可靠性优化策略。充分利用了SORA将传统的双循环可靠性优化算法解耦为单循环的优势,并通过基于SVM的可靠性分析方法修正了SORA中由于线性近似带来的误差,保证了最优设计点可靠度的精度。悬臂梁的算例证明该方法具有精确度高和计算量适度的特点。6)将基于SORA与改进的SVM的可靠性优化算法应用于飞机结构设计中。在考虑到飞机结构中材料属性存在不确定性、制造加工与装配过程中存在误差、飞行时承受的载荷等均存在不确定因素的情况下,以某小型飞机的机翼结构设计为例,应用基于SORA与改进的SVM的可靠性优化算法,得到了重量小于初始设计且满足确定性与可靠性约束要求的最优设计。