由于加工制造误差、测量数据不准、工况环境变化等因素的影响,实际复杂装备中存在大量不确定性变量,结构不确定性优化设计是减少这些不确定性对性能的恶化影响、提高装备整体性能及可靠性的有效手段。全局敏感性分析是度量这些不确定性变量对性能指标的影响程度、提高预测的性能指标置信度的有效手段。论文围绕随机设计变量及其分布参数同时存在不确定性开展研究,提出了不确定性变量及其分布参数的全局敏感性计算方法,在保证全局敏感性指标计算精度的同时,有效提高了计算效率,并在空分装备板翅式换热器封头结构不确定性优化设计中进行了应用验证。本文研究内容主要包括以下四个方面:(1)提出了基于无迹变换法的不确定性变量敏感性计算方法。针对仅考虑变量不确定性的情况,为了改善传统的蒙特卡洛采样法计算量巨大的问题,提出一种基于无迹变换法的敏感度分析方法,通过积分全域分割,降低了子区间性能函数的非线性程度;在每个子区间的计算中,使用无迹变换方法估计输出响应的条件期望和方差,通过单层采样来计算不确定性变量的全局敏感性指标,相比传统的双层采样的蒙特卡洛分析法,减少了循环层数及每层采样数,降低了计算成本。(2)针对同时考虑变量及其分布参数不确定性的情况,提出了一种基于方差采样的随机不确定性变量的分布参数的全局敏感性分析方法,利用乘法降维和无迹变换方法改进高斯积分公式等技术,将蒙特卡洛方法的三重循环简化为双层循环,减少了采样数目,在满足敏感性指标计算结果精度的同时,有效节省了计算成本。(3)针对复杂装备的精确设计模型计算复杂且耗时很长,导致敏感性分析及不确定性优化效率低的问题,提出了基于自适应Kriging模型的全局敏感性分析方法。基于预测区间最大化准则进行不确定性变量及其分布参数的新增样本点选取,通过自适应采样提高Kriging代理模型的精确度。并将Kriging代理模型用于敏感性分析,在工程应用复杂装备的优化问题中,同仿真模型巨大的时间成本比较,大大提高了全局敏感度的计算效率。(4)在空分装备板翅式换热器封头结构的不确定性优化设计中进行了应用验证。以封头流体分配不均匀度作为评价指标,以孔径d、挡板安装高度h和挡板长度l三个结构变量作为不确定性输入变量,利用仿真计算得到不同封头结构尺寸下封头的分配不均匀度,利用Matlab构建精度较高的Kriging代理模型;计算三个不确定性输入变量及其分布参数的敏感度,排除对输出响应影响较小的变量;以不均匀度最小作为优化目标,利用Isight软件中的NLPQL梯度优化算法进行优化,通过对比预测结果与仿真结果,验证了所提方法的精确度,得到了板翅式换热器打孔挡板封头的最佳尺寸。