作为常用矿山设备,搅拌浸出槽的浸出率一直以来都是设计开发人员所关注的重点,探究的关键点在于如何用更小的功耗使固相颗粒在槽体中更均匀的悬浮,以尽可能地增大固相颗粒与液相反应物的接触反应面积,由此来提高浸出效率。在对搅拌浸出槽进行优化设计时,由于可调整的结构参数和运行条件较多,导致优化设计的成本较大。为了减少优化设计的时间和经济成本,本文基于近年来在复杂工程优化问题中广为采用的响应面法,对固体含率较低工况下的搅拌浸出槽进行流场仿真,拟合出相应的代理模型,并在此基础上利用智能优化算法对浸出槽进行优化设计。本文具体研究内容概括如下:（1）在综述国内外搅拌浸出槽发展现状的基础上,结合流固耦合、响应面法以及智能优化算法的原理,提出了本文的优化设计流程。（2）选取当前工程实践中广泛采用的直叶桨式搅拌器,基于计算流体动力学软件XFlow,确定浸出槽内固相介质和液相介质的数值模拟方案,然后利用模型实验与仿真进行对比,以此来验证数值模拟方案的正确性。（3）从影响搅拌浸出槽性能的各项参数中选择搅拌器直径、搅拌器离底高度、桨叶数目、桨叶厚度、桨叶高度、桨盘直径和搅拌器转速这7项作为试验设计变量,以设计变量的取值范围和搅拌器的经济性为约束,以稳定搅动情况下搅拌器的功耗和固相颗粒的起底加速度为优化目标,使用最优拉丁超立方试验方法进行采样。（4）根据各组样本点的结构参数建立仿真模型并进行流场仿真,响应面的函数形式选择含交叉项的二次多项式,根据试验结果拟合出响应面代理模型,并对其进行显著性分析。（5）基于Pareto最优思想进行多目标优化,结合建立的响应面代理模型,利用遗传算法迭代得出搅拌浸出槽的多目标优化结果。根据最优解的结构参数建立仿真模型并进行流场仿真检验,再与前期试验过程中相近的数据进行对比。结果表明,优化过后的搅拌浸出槽能够实现在降低功率消耗的同时提高固相颗粒的起底加速度。本文采用将响应面法与智能优化算法相结合的优化设计思路,通过流场仿真验证了不同工况下的优化效果,为搅拌浸出槽的优化设计提供了参考,具有实际应用价值。