设计高性能的燃气轮机和蒸汽轮机,同时降低设计成本、缩短设计周期,是叶轮机械领域技术研发的一个重要目标。透平叶片作为叶轮机械中的关键部分,担负着热功转换的重要任务,它的造型好坏很大程度上影响透平的气动性能,所以要提高叶轮机械的性能,叶片的优化设计技术很值得研究。本文采用全三维叶片参数化造型技术、多种优化算法和先进CFD求解技术相结合的策略,构建了叶轮机械叶栅自动优化设计平台。该设计平台采用了两种优化方法,一种借助实验设计和统计学分析的商业软件,对变量进行实验设计(DOE)和采用响应面方法(RSM)近似建模,之后采用基于随机的搜索方法对该响应面进行寻优;另一种采用遗传算法,直接评估种群个体的适应度值并进行寻优。论文的主要工作及取得的成果包括:1将NURBS曲线及节点插入算法应用到透平叶栅的二维参数化造型,可以兼顾造型参数的实际物理意义和型线调节的灵活性,将NURBS曲线用于构造叶片径向积叠线,并通过编程实现了优化过程的自动进行;2基于DOE和RSM的优化方法所需计算的样本个体少,计算开销也低。分别采用D-optimal实验和中心复合实验方法对单排叶片和单级透平进行了积叠线和二维叶栅型线优化,每次只安排30～40次实验,取得了良好的优化效果;3采用改进的轮盘赌选择法、Pareto多目标优化技术、遗传算法的自适应和精英保存策略等,对基本遗传算法进行了改进,发展了一种适用于透平叶栅气动优化的多目标自适应遗传算法,并对单级透平进行了积叠线和二维叶栅型线自动优化。结果表明,采用遗传算法得到的结果更加可信,是获得近似全局最优解的有效途径。