随着无人机技术的发展,对于无人机的动力装置有了更多的更为严格的技术指标。小型航空活塞发动机具有动力足、结构形式简单、价格便宜的特点,在民用和军用小型无人机中都拥有着极大的市场份额。我国无人机的发展一直受制于动力装置,为了尽快摆脱长期依赖进口的局面,很有必要开展对小型航空活塞发动机的研究和国产化工作。装配作为生产制造的重要流程之一,极大影响着产品的生产质量、生产效率以及使用性能。伴随信息技术与制造业深度融合,国内生产制造企业不断向数字化、信息化、智能化迈进,航空活塞发动机的装配可以实现计算机辅助选择装配,利用开发的相应软件系统消除装配过程不可控带来的诸多不利影响,摆脱人工装配成功率低、效率低等困境。选配算法作为高效的选配方法是计算机辅助选择装配技术的关键,深入论证不同方案的算法的独有特点,解决算法的应用难点,将使航空活塞发动机的装配环节得到更大优化,有效提升航空活塞发动机在国际上的产品竞争力。本文旨在解决航空活塞发动机缸体与活塞快速精确选配的算法,提高产品装配合格率与选配效率,降低生产成本。通过算法的模型分析、规则分析、实例仿真等手段,研发更适合缸体与活塞选配的算法,主要内容及成果如下:（1）以提高装配成功率为目标,建立了缸体与活塞的缩距法选配模型以及选配问题的网络流模型,证明Dinic算法求解选配的思路是可行的。提出排序方法以及按邻接节点最少的节点优先增广的方法可以解决Dinic的不足。设置两种增广方式进行对照的选配应用方案,实例证明方法对于提高装配成功率有效。（2）利用启发式算法的随机编码并进化的优点,避免计算量成指数倍增长的情况。分析遗传算法的三种编码方式,结果显示了直接编码形式最优。然后对遗传算法参数设置规则进行实例仿真。遗传算法选配仿真选配结果波动明显,在遗传算法基础上升级算法规则,考虑启发式算法规则主要包括两个部分重复应用:编码的操作、编码的评价。首先对编码评价的规则优化,分别进行了混合遗传模拟退火以及带进化逆转算子的多种群遗传算法的实例分析。证明引入两种算法规则后在小批量时选配成功率更优,但是算法的复杂度大大增加,运行效率低。然后设计了以汉明距离来操作编码的新的优化分析,这种编码操作规则与萤火虫算法的思路十分契合,将遗传算法升级为萤火虫算法,并引入可变邻域搜索的更新机制得到混合型的离散萤火虫算法并进行应用分析,结果证明该算法既提高了装配成功率也加快了运行效率。（3）结合航空活塞发动机缸体与活塞的装配成功率和质量平衡的优化,开展了多目标优化的选配算法研究。对SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm2）算法进行规则以及改进分析,证明SPEA2的适应度评价和环境选择的有效性以及优化内循环搜索的方向性是问题的难点。利用SPEA2算法进行选配,得到结果分布趋势好,证明SPEA2算法适合航空活塞发动机缸体与活塞的多目标选配。最后将本文的研究算法编制成选配应用软件,供生产使用。本文的研究为实现真正高效的适应性强的选配算法提供了解决思路,对于拓展算法应用范围,实现航空活塞发动机批量生产的生产质量和生产效率的提高都具有重要意义。