风扇/压气机作为航空发动机中的重要部件，其性能的改进对发动机有着至关重要的影响。随着数值模拟技术的不断成熟，基于优化理论的气动设计方法逐渐兴起并吸引了众多学者进行研究与应用。本文的工作就是从这一方面着手，建立可用于叶轮机械的全三维气动优化设计体系。　　本文首先开发了可用于叶轮机械流场计算的基于三维N-S方程的流场求解程序，出于对优化所需时间的考虑，采用常规 H型网格、中心差分格式、B-L湍流模型，时间推进采用四阶龙格-库塔格式，并加入局部时间步、隐式残差光顺、多重网格等加速收敛措施。应用该程序对NASA Rotor67和NASA Rotor37进行了流场数值模拟，得到了细致的流场结构，详细地分析了跨声速风扇/压气机转子中的流动特点，并与实验数据进行了比较，进而验证了所开发程序的准确性，也为优化体系的建立打下了基础。　　本文采用小生境技术、精英策略对简单遗传算法加以改进，然后通过无需罚因子的罚函数法的引入，使其能有效地处理有约束优化问题，这一方法对无法通过多次调试来获得罚因子的耗时气动优化设计问题尤其有用。针对气动设计问题多是多目标、有约束问题的特点，开发了基于Pareto方法的求解多目标有约束问题的遗传算法。对另一种具有良好全局寻优能力的智能优化算法-模拟退火算法进行了研究及改进，有效地提高其寻优速度。通过对概率接收公式的改进，可以使其有效的求解多目标优化问题，从而满足叶轮机械气动优化设计的需要。更进一步的改进概率接受公式，可以不需要任何参数的处理有约束的多目标优化问题，并且显示了其与遗传算法相比更好的寻优能力。　　采用B样条曲线对叶轮机械叶片进行参数化，通过将其转换为约束问题，与上述的遗传算法、模拟退火算法结合，可以方便、准确地反求 B样条曲线控制点，保证拟合精度，为进行叶轮机械的改型气动优化设计做好准备。　　考虑到单纯采用遗传算法或模拟退火算法寻优的流场评估次数数量巨大，提出了基于改进拉丁超立方体实验设计的响应面模型方法与遗传算法、模拟退火算法结合构成的高效、准确的具有全局寻优能力的气动优化设计体系。先采用Q3D优化问题对其优化性能与单纯采用遗传、模拟退火寻优结果进行了对比，证明了其良好的寻优能力，然后将其应用于NASA Rotor67、NASA Rotor37两套转子的三维气动优化设计。分别考虑了中弧线、厚度分布、三维积迭形式对跨音风扇/压气机动叶性能的影响。构造了不同形式的三维叶片，并对其性能进行了详细分析。采用该优化设计体系进行了三维叶片的总压比、绝热效率等总体性能参数的多目标优化设计，并与单目标优化结果进行了对比，表明了多目标优化设计的重要性。更进一步，考虑到叶轮机械实际工作需要良好的变工况特性，而单一工况点的设计无法保证，采用该优化设计体系初步进行了多工况点的优化设计，并进行了分析。　　在本文的最后一章，考虑到叶轮机械不可避免的多级相互作用的固有特性，指出了孤立单排叶片优化设计的不足。对一跨声速单级压气机进行了定常级环境下的动叶掠、倾斜与静叶弯曲等自由度的复合优化设计，分别进行了单工况点及多工况点的三维级气动优化设计，重构了三维动叶与静叶，并对其性能进行了分析。结果表明动叶前掠与静叶向压力面侧弯曲的设计可以在保证变工况性能的同时使级效率有明显提高。