钣金零件广泛应用于航空、航天、汽车、兵器等领域,钣金成形技术是一个国家制造业国际竞争力的重要影响因素之一。将有限元分析工具与优化算法相结合,对成形工艺参数进行优化设计,可以提高钣金零件的成形质量,并使人们从繁重的试错仿真工作中解脱出来,但贯穿成形过程的不确定性因素制约了钣金零件成形工艺优化设计的深化应用。本文全面考虑钣金零件成形过程中的认知不确定性、异常样本点、参数不确定性因素的影响,对钣金零件成形有限元数值模拟、稳健优化模型建立、稳健代理模型构建、稳健优化求解等关键问题开展研究,形成钣金零件成形工艺稳健优化技术路线,在低成本条件下保证成形质量的稳定性和可靠性,从而降低废品率,节约制造成本。取得了如下相关研究成果:研究了一种基于轮廓曲线特征的复杂零件匹配算法,提高了有限元模拟的自动化、智能化程度,为钣金零件成形工艺的稳健优化提供初值解。基于多尺度滤波、特征段提取、Hausdorff距离划分等价类、ISODATA聚类分析方法的三维零件轮廓曲线匹配算法,提高了匹配算法的准确性、容错性及鲁棒性,可在成功仿真零件数据库中检索到待仿真零件的最佳匹配相似零件,借鉴匹配的相似零件的成功仿真经验,可快速进行待仿真零件的前置处理设定,缩短待仿真零件的有限元模拟周期,并且匹配零件的工艺参数为稳健优化提供了初值解,可减少优化过程迭代次数。研究了一种基于灰色关联及试验设计的钣金零件成形工艺参数对成形质量指标影响显著性分析方法,提高了稳健优化的效率及可行性。通过计算钣金零件成形工艺参数和成形质量指标之间的灰色关联度,分析钣金零件成形质量的主要影响因素,进而更客观、更准确的筛选出稳健优化中的设计变量及噪声参数。从而减少钣金零件成形质量影响因素认知不确定性对优化模型构建的影响,将凭经验、类比法等处理实际问题的传统做法向数据化、智能化转变。改进了支持向量机稳健代理模型构建方法,研究了支持向量机稳健代理模型快速训练算法,提高了代理模型鲁棒性以及训练效率。采用支持向量机方法构建了钣金成形优化代理模型,解决了传统代理模型非线性表达能力不强及精度不高的问题;基于均值为med{ei}的正态分布概率密度函数确定权值方法,削弱了样本冗余数据造成的“过度拟合”,并且采用回归误差的中值作为计算加权值的衡量标准,增强了最小二乘支持向量机代理模型稳健性,从而减少异常样本点这一不确定因素的影响,提高代理模型的预测精度;利用矩阵关系进行前后两迭代步的矩阵求逆递推计算,避免了重新求解线性方程组,减少计算量,缩短了稳健代理模型的建模时间。研究了基于区间分析的非嵌套稳健优化方法,降低了稳健优化对不确定性信息数据的依赖,提高了区间型稳健优化效率。基于区间理论将不确定目标和约束函数转化成确定性目标和约束函数,结合代理模型技术及多目标遗传算法构造了基于区间分析的非概率稳健优化方法。大大降低了稳健优化对原始数据的要求,拓展了稳健优化的研究对象和应用范围。并基于函数最佳一致逼近的方法,代替内层嵌套优化过程求得区间函数响应的上下界,避免了双层嵌套优化,极大的降低了优化过程的计算量。应用该方法对多边形坯料形状进行稳健优化,与确定性优化结果相比,降低了成形质量的波动,减少了废品率。在上述关键技术研究的基础上,提出了橡皮囊零件成形工艺稳健优化技术路线,结合某型飞机橡皮囊成形零件,开展了橡皮囊成形工艺稳健优化,并进行了工艺试验验证,获得了成形质量较好的零件。