随着计算机技术的不断提高，机械产品大多借助于CAD、CAE来进行设计研发。而目前由于有限元技术的日趋完善，运用有限元对产品的性能进行仿真分析，在一定程度上减小了实际的物理实验所需时间较长的缺点。然而在面对产品的结构设计时，有限元模型过程较为，网格划分繁琐，分析时间较长等一系列问题，仍然困扰着设计者。而合理的实验设计方法的运用以及恰当的近似模型的选择，能够在保证分析精度的同时，减少实验次数，降低计算成本。本文针对机械产品的结构优化设计问题，从实验设计方法和近似模型技术两个方面入手，构造机械产品的结构优化设计模型，并对实验设计方法以及近似模型技术的相关术语以及方法进行简单分析：针对空间填充实验设计中对于空间填充度以及两两因素间的相关性的要求，改进了拉丁超立方设计，将其与均匀设计相结合，参照正交化以及最大最小值设计，并运用ILS方法，寻找较优的拉丁超立方设计样本点，通过数值算例与Hammersley序列采样进行分析比较证明此种方法提高了样本点的质量；运用对SVR模型中的核函数中的参数2与惩罚因子C的值，运用GSA、GA、PSO以及运用改进拉丁超立方设计初始化的PSO对SVR模型中的核函数中的参数与惩罚因子C的值进行优化，使得SVR近似模型在相同样本点的情况下，构建精度较高的近似模型；并结合28米立式铣车床立柱内撑板的结构设计实例，将文中方法进行实例验证。通过结果可以看出，本文的方法能够在较少的样本点的情况下，能够保证近似模型的精度，有效的进行结构优化设计，为后续设计人员进行结构优化设计工作提供参考。