民用客机气动优化是型号研制的基础,优化结果的好坏对其日后的市场竞争力有巨大的影响。近年来随着计算机技术、数据库技术和优化方法的发展,人们对民用客机气动优化提出了新的发展方向,即系统化、高效化和智能化。本文针对常见的气动优化流程中存在的缺陷,提出了一种新的智能化气动优化设计系统。该系统从外形参数化、网格生成、气动优化方法和设计经验积累等四个方面分别提出改进措施,体现了系统性、高效性和智能性,符合目前民机气动优化的发展趋势。通过建立神经网络专家数据库,保存和分类整理已有的设计经验；通过改进的粒子群优化方法提升优化能力；在优化过程中采用流场数值计算辅以BP神经网络预测的方法,进一步提升优化效率。本文针对民用客机巡航外形的气动优化,主要完成了以下几方面的工作：(1)建立了分别针对翼型和机翼的三次非均匀B样条参数化方法,用尽量少的参数描述气动外形,减少优化变量的个数；(2)利用B样条方法和Delaunay网格变形技术快速生成表面网格和流场网格,在不牺牲网格质量的前提下,提高了网格生成的速度；(3)采用改进后的粒子群优化方法进行全局气动优化,提高优化能力,减小陷入局部极值的几率。在优化过程中,使用BP神经网络配合流场计算程序预测气动性能,能有效地减少花在流场计算上的时间,提高优化效率；(4)建立专家数据库保存好的优化结果,为后续优化设计工作提供便利。专家数据采用SOM神经网络进行分析和维护,能快速搜索到最接近设计目标的外形进行优化,提升优化设计的能力。在以上工作的基础上,本文分别针对翼型和翼身组合体,根据优化目标进行优化,最终给出了满意的优化结果。研究结果表面,三次非均匀B样条曲线曲面能够方便地使用较少的控制顶点较为精确地描述翼型及机翼的外形,在此基础上进行的多目标气动优化,优化效率得到了提升。最终外形具有良好的综合气动性能,说明上述方法的可行性,且具有比较高的效率。