随着经济与科学技术的发展，发动机事故也越来越多。引起事故的重要原因之一即由管路的振动而引发的管路破裂。而管路支撑对其性能影响极大，对卡箍布局进行优化设计，能有效地避免管路故障的发生。多目标遗传算法是通过种群的迭代与更新来搜索全局最优解的算法，以其较强的鲁棒性和搜索能力，可运用到管路卡箍布局优化设计中。但现有的多目标遗传算法在分布性保持上人为决定因素太多，不能保证全局最优解分布的均匀性，不利于最优解的获取。本文针对现有多目标遗传算法分布性方法的不足，提出基于最小二乘法的拟合均分保持策略的多目标遗传算法。并将该算法运用到管路卡箍布局的优化设计中，对管路卡箍布局进行优化设计。本文研究内容如下：（1）基于多目标优化设计理念及管路故障机理分析，通过建立管路卡箍布局的优化设计目标函数、提取优化设计变量和优化设计的约束条件，对管路卡箍布局进行优化设计建模。比较分析优化设计方法的优缺点，将多目标遗传算法运用于管路卡箍布局优化设计中。针对优化设计目标函数的结构参数复杂性，结合限元分析计算，实现优化设计变量和适应度函数值在遗传算法程序和有限元分析中的数据交换。（2）将基于最小二乘法的角度拟合均分策略运用到多目标遗传算法中。通过比较分析常用的分布性保持方法，得出各自的优缺点。在此基础上，对现有多目标遗传算法进行改进，并通过测试实例将该算法与目前分布性能较好的两种算法在综合性能、分布性和收敛性上进行比较，验证了改进后算法的分布性。（3）对管路卡箍布局优化设计并进行仿真实验。通过实验分析管路的外部支承对管路的影响，然后运用遗传算法对管路卡箍的多目标优化设计进行描述，得出管路卡箍布局的优化设计方案集，通过模态分析对管路卡箍设计方案集中最优解进行仿真验证，从而为管路卡箍布局优化设计提供新的思路。本文对多目标遗传算法做出改进，并应用于发动机管路卡箍布局的优化设计，初步实现了基于多目标遗传算法的管路卡箍布局优化设计，提高了管路卡箍布局的设计效率。