复合材料构件因为性能优异被普遍应用于航空航天领域当中,但是其在固化加工产生的翘曲变形却难以预测,限制了进一步的推广使用。究其原因,是设计制造中材料性质、几何度量、边界载荷等不确定性因素使得固化构件的翘曲变形具有一定的参数随机性。因而,需要对复合材料固化制造过程中影响最终变形的参数不确定性进行表征,从而实现固化翘曲变形的预报和优化。本文对复合材料不确定性的分析基于“表征-分析-优化”的总体思路,提出了基于参数不确定性因素的翘曲变形预报优化的总体框架。从构件的几何随机性出发,再到性能随机性,对不确定性进行概率框架下表征、量化和传播分析。本文首先对复合材料的设计制造分析过程进行描述,分别从宏观表征、细观铺放与微观纤维角度建模,完成了基于概率模型的几何参数不确定性表征。复合材料构件翘曲变形预报过程借助于贝叶斯学习实现参数不确定性的量化传播,实现固化有限元前处理。基于复合材料固化变形本构,确定其内部各参数之间的影响关系,建立规范化层次贝叶斯网络。通过MCMC混合采样完成几何参数的后验学习,构建分层贝叶斯模型,完成物理参数分层先验确定,贝叶斯推断完成后,将物理后验同几何参数后验一起,共同借助参数化有限元模型实现不确定性传播计算,验证了不确定性影响下翘曲变形预报的鲁棒性。基于响应面方法构建复合材料构件的翘曲变形优化模型后,本文利用IAGAEPSR算法完成其优化求解。利用Metamodel理论对固化过程进行描述,将整体固化过程分解为温度固化场与应变场两个元模型,两者共同组成整体响应面。翘曲优化模型基于响应面代理模型完成构建,考虑到基于响应面的目标函数的高维特征,对遗传算法的交叉变异概率与种群数量进行自适应缩减,有效提高了算法收敛性,验证了优化模型的准确性。开发了针对复合材料构件的翘曲变形预报优化软件系统。该系统以MATLAB为算法内核,借助Abaqus求解器进行有限元计算,实现了不确定性参数概率表征、基于贝叶斯理论的翘曲变形预报和响应面代理模型变形优化的集成,并以机翼蒙皮层合板构件为例验证了翘曲变形预报优化分析的正确性。