煤矿巷道狭长密闭,且环境复杂,在矿井发生事故后,现场存在大量有毒、易燃易爆气体,救援人员若直接开展救援工作可能会出现不可预估的后果。目前针对矿井巷道的探测工作大多数采用轨道式探测机器人,但是灾后的环境中,轨道机器人无法满足实际需求,由于无人机的结构简单,可以垂直起降并且机动性较高,本文将以四旋翼无人机作为设计基础,设计一款可以满足井下飞行环境的小型无人机。目前无人机被广泛的应用在军事和日常生活中,由于巷道密闭没有导航信号且空间较小,几乎没有将无人机应用在矿井工作面的案例。基于传统的结构优化设计过于依赖理论计算和设计人员的经验,主要是通过大量的有限元仿真对无人机的结构进行实验,这样的传统优化方式既耗时且精度低,设计方案的优劣完全取决于设计者的经验。因此,本文提出使用代理模型代替实际的有限元模型,并采用进化优化算法对无人机方案进行求解,为井下无人机的设计提供了科学依据,确保设计方案的科学、可行、精准且高效。本文完成的主要工作如下:本课题以四旋翼无人机结构为主要研究对象,合理的无人机设计方案能够满足实际的工程需要,对实际的救援、气体检测工作起到至关重要的作用,不合理的无人机方案可能会存在二次事故的风险。针对整体的结构设计,主要是要保证无人机的飞行平稳、成本低且结构稳固。煤矿巷道狭长,影响无人机在井下飞行的因素有许多,我们主要从无人机自身的外观结构来评价方案的可靠性和经济性,整个无人机结构优化只应用于整体机架与动力系统,不包括无人机的机载设备。故选取无人机结构内部的8个参数作为决策变量,将无人机的优化目标定为无人机质量、无人机升力和无人机成本。无人机质量和无人机成本可以直接建立数学模型,而对于无人机升力,与决策变量之间存在高度非线性关系,选取代理模型来替代昂贵的有限元模型。本文介绍了多种代理模型方法,选取目前较流行的Kriging法和径向基法进行构建代理模型,对代理模型中的关键参数进行选取与分析,选取精度较高的代理模型构建无人机升力模型。实验证明,选取的代理模型可以替代有限元模型,提高了优化的效率。针对四旋翼无人机结构这一多目标问题,将无人机质量、无人机成本和无人机升力构建多目标数学模型,采用多目标进化优化算法NSGA-Ⅱ求解多目标优化问题,获得整体优化的Pareto最优解集。通过与多目标粒子群算法进行对比验证,证明NSGA-Ⅱ算法的可行性,在Pareto最优解集中根据实际工程需要,对方案进行制定。选取可以均衡多个优化目标的最优解,并通过有限元仿真方法对设计方案进行验证,分析模型的预测精度。实验证明,无人机结构整体优化效果明显,能够满足实际工程需求。本文通过构建代理模型,NSGA-Ⅱ算法实现了对煤矿井下四旋翼无人机结构的智能优化设计,为设计人员提供科学的设计方法,对今后的井下探测与救援工作有一定的指导意义。论文共有图29幅,表15个,参考文献76篇