基于Kriging代理模型,发展了一套高效、稳定的气动外形优化方法。首先对计算气动特性的CFD方法进行了介绍,包括控制方程、空间离散方法、时间离散方法等;然后研究了优化算法中的遗传算法,针对基本遗传算法可能存在“早熟”现象,本文采用了具有自适应交叉点数、自适应交叉概率和变异概率,考虑了生存压力,引入适当扰动的自适应遗传算法;接着重点论述了Kriging代理模型的相关理论,包括实验设计方法、Kriging代理模型的构建、动态Kriging代理模型、终止迭代的条件等,考虑到当样本点数量或设计变量较多时传统动态Kriging代理模型存在因模型超参数需不断更新导致计算效率下降的缺点,发展出具有M-MUMS超参数更新策略的改进动态Kriging代理模型,使得只有当模型超参数构建的Kriging代理模型精度较低时其才会被更新;此外,介绍了气动外形参数化和动网格方法,重点论述了FFD参数化方法以及四面体非结构网格线弹性体动网格方法,同时亦对动网格方法涉及的大型稀疏线性方程组的求解方法做了简要介绍;最后,应用本文发展的方法分别对跨声速机翼和超声速升力体进行减阻优化设计,结果显示,优化后两者的阻力系数分别下降11.21%和10.26%,而作为约束条件的升力系数和容积率基本保持不变,此外,与基于传统动态Kriging代理模型的优化结果相比,本文发展的优化方法在保证搜索精度的同时亦有更高的计算效率。