曲面外板加工是船舶建造的关键环节之一,其工艺设计能力与水平直接影响了整船建造质量与效率。复杂曲面外板加工难度大、工艺过程复杂,传统的工艺规划经验依赖性强、加工效率低和质量稳定性差,多点冷弯自动化加工避免了上述问题,且成形效率高、成形效果好。然而,船舶外板冷弯成形是一个高度非线性问题,由于众多参数影响导致回弹预测难度大,工艺设计效率低,现场加工人员需依据经验反复加工,极大影响成形精度和加工效率。针对多点冷弯工艺设计存在的智能化不足和预测精度不高等问题,开展面向船舶智能制造的多点冷弯加工工艺设计研究。本文综合运用数值模拟、智能算法、机器学习等技术,开发智能工艺设计系统,实现了面向船舶智能制造的船舶复杂曲面外板多点冷弯加工工艺智能设计。主要研究内容如下:（1）分析多点冷弯加工工艺,以船舶双曲面外板常用的球形板为对象,研究多点冷弯成形有限元仿真技术。首先,建立多压头凸模与凹模和板材的有限元模型;其次,设计分层冲压的成形方式并运用显式算法求解,设计无约束的回弹方式并采用隐式算法求解;最后,通过正交实验进行极差分析,结果表明:材料对最大回弹量影响最大,弯曲半径对回弹半径影响最大,板厚对两者影响均最小。（2）针对多点冷弯工艺规划经验依赖性强的问题,提出了基于智能算法的知识匹配,实现加工工艺知识的重用。首先,通过层次结构模型精确描述待加工板材的特征;其次,结合综合相似性公式和层次分析法建立相似性计算模型;最后,通过相似性计算模型优选出相似度最高的实例知识,实现工艺知识的高效匹配。（3）针对工艺实例知识积累量不足带来的知识重用性不足的问题,提出了基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型,实现回弹预测。通过数值模拟得到样本数据;进而针对BP神经网络易陷入局部最优的问题,运用麻雀搜索算法优化其权值与阈值,以此建立优化的BP神经网络预测模型,实现最大回弹量和回弹半径预测。结果表明:优化后的模型在预测精度和速度上都优于基础BP神经网络,为板材多点冷弯加工工艺知识推理奠定基础。（4）开发了板材多点冷弯加工工艺智能设计系统,设计了系统总体功能模块和业务逻辑,建立了船舶复杂曲板多点冷弯加工工艺数据库。在知识匹配和知识推理技术研究的基础上,实现了工艺知识获取、工艺知识管理、知识匹配与知识推理等功能。