载人潜水器服役期间承受着不断变化的循环载荷,相应的疲劳破坏模式是载人潜水器耐压壳面临的主要威胁。就目前的大多数研究来看,人们在做耐压壳结构优化的研究时,往往只考虑了强度和稳定性的校核,忽略大深度载人潜水器在下潜工作过程中会承受循环载荷而引起的疲劳破坏。本文研究如何把载人潜水器耐压壳的疲劳寿命也作为约束条件,以结构净体积最小为目标进行优化。具体的研究工作如下。确定耐压球壳的初始设计参数。对耐压球壳进行强度校核;基于线弹性断裂力学理论计算球壳表面裂纹的应力强度因子;采用单一曲线模型预报深潜器耐压球壳在极限下潜工况下和随机下潜工况下的疲劳寿命。结果表明:两种工况下的耐压球壳疲劳寿命都满足设计要求,并且两种工况下副观察窗的疲劳寿命都低于主观察窗。采用Matlab自编程方式分别构建标准粒子群算法、惯性权重改进的粒子群算法和学习因子改进的粒子群算法程序,选取测试函数对比验证自编算法程序的准确性、可靠性、收敛性和鲁棒性等。结果表明学习因子改进的粒子群算法在求解大多数函数最优值问题时效果较优;针对三维有约束优化问题,研究相关控制参数对算法性能的影响,给出合理的控制参数值,为耐压球壳观察窗窗座的优化问题提供参考。对耐压球壳各观察窗窗座参数化建模,有限元计算不同参数组合的窗座疲劳寿命;选取窗座上底半径、下底半径、高度为设计变量,结构净体积为目标函数,分别以极限下潜工况下的疲劳寿命和随机下潜工况下的疲劳寿命为约束条件,基于结构优化原理,寻求满足疲劳寿命要求且体积最小的设计尺寸。优化结果表明:极限下潜工况下,耐压球壳的主观察窗窗座和副观察窗窗座体积分别减少了14.19%、8.29%;随机下潜工况下,耐压球壳的主观察窗窗座和副观察窗窗座体积分别减少了13.83%、7.09%。