气动外形设计是飞行器设计的重要内容,对总体性能具有重要影响。随着飞行器性能要求的提高,飞行器设计更趋复杂,对气动布局精细化设计提出了更高要求。传统气动工程估算模型在很多场合难以适用,高精度数值模拟势在必行;传统进化算法寻优通常需要上千次迭代,对计算耗时的高精度仿真模型无法接受,近似优化方法应运而生,以期达到气动设计精度与效率的平衡。本文以序列近似优化方法为基础,围绕提高气动外形设计效率展开研究,研究提出气动外形设计序列近似优化改进方法,对高精度流场仿真模型产生的大量流场数据进行有效利用,以提升气动优化效率。提出约束域空间优化拉丁超立方试验设计方法。在常规优化拉丁超立方实验设计基础上,对可行域和不可行域进行加权区分,综合考虑可行采样点均匀性和个数,构造适用于约束域优化拉丁超立方实验设计的采样准则,使用优化算法进行优化,有效解决了气动外形优化中约束域的均匀采样问题,避免了无效采样点的采样和仿真计算。提出径向基函数和混沌多项式混合近似模型,显著提高了近似模型精度,在此基础上提出混合近似模型灵敏度指标直接求解方法,显著降低了灵敏度分析计算量。通过改进近似建模技术,实现对模型仿真结果充分利用,提出与飞行器气动优化问题深度耦合的流场近似模型,减少序列近似优化方法高精度模型仿真调用次数,使工程优化问题的优化效率大大提高。引入储存优质样本点的样本精英集,借助样本精英集实现对近似模型的非精确搜索采样,避免前期非精确近似模型对优化过程的误导和过度搜索造成的计算资源浪费,节省随机算法寻优时间成本和劣质采样点CFD流场仿真计算,提高序列近似优化方法收敛速度和整体效率。通过序列近似优化方法关键技术的创新融合,提出基于高精度流场预测的气动外形优化方法。通过与常规序列近似优化方法和随机进化算法比较,验证本文方法的有效性和高效率。本文工作对飞行器气动外形精细化设计具有重要应用价值。