在零件装配过程中,为保证装配质量,需考虑材料受载变形对装配质量的影响,将零件变形作为偏差源参与装配误差的分析和选配优化,如何处理零件变形与几何误差的关系成为关键问题,对此,本文提出考虑零件变形的装配误差分析方法,包括零件变形与零件加工误差的叠加方法、变形量到几何误差的等效和传递方法,在装配生产前实现对装配质量分析。围绕零件选配,从数据建模和选配策略着手解决零件变形和零件成品率低给选配带来的问题,保证装配质量同时提升零件装配成功率。第一章论述了课题研究背景和目标,介绍了考虑零件变形给装配精度分析带来的各项问题。综述了国内外相关研究现状,包括点云分割和点云配准技术、装配误差分析方法以及多目标选配技术,最后介绍了本文的研究内容和组织框架。第二章利用点云模型和网格模型的配准,实现零件变形与加工误差的叠加。其中,利用点云模型表达实际零件的误差信息,利用有限元计算理想模型的变形量,基于主成分分析和ICP算法,分别实现点云模型与理想网格模型的预配准和精确配准。根据网格模型各节点的变形偏移量,通过三线性插值计算点云各离散点位置的变形偏移量,并与含有误差信息的坐标叠加,实现二者的耦合。第三章基于零件变形量与加工误差叠加得到的新点云模型,分割零件点云模型得到各特征点云片,针对平面特征和曲面特征,依据各特征点云片到理想网格的距离,评定零件特征的尺寸误差和形状误差。利用点云与网格配准得到的旋转矩阵和平移矩阵,计算表征特征形状误差的旋量参数,用叠加变形量的特征尺寸误差修正雅克比矩阵,使得等效为几何误差的零件变形量可以在装配尺寸链上传递,并给出变形量对装配精度影响的计算方法。第四章针对零件的选配,在零件参数数据库上增加变形量等参数,并根据装配要求、装配关系建立统一的选配信息模型。由于存在零件成品率较低的情况,在满足装配质量要求的前提下,需尽量提升零件的装配成功率,降低剩余零件数,由此基于遗传算法设计了综合强弱Pareto关系和种群密度的子代选配策略,并注意到具有装配位置多样性零件在遗传交换上的阻塞问题,增加了定向交换算子,打通该类型零件相互交换通道以提升零件选配方案组数,进一步提升了零件的装配成功率。第五章应用本文提出的各项方法解决热防护零件变形和零件成品率低给选配带来的问题,验证方法的可行性。第六章总结了本文的研究成果,并对今后的研究工作方向进行展望。