二战之后，航空武器装备的研制和生产发展迅速，项目管理的作用也越来越重要。先进的项目管理方法成功运用于一些大型航空武器项目，极大的提高了项目研制和生产的效率。同时航空武器的发展也推动着项目管理方法的研究和革新。因此，提升项目管理技术是我国发展高科技航空武器的前提和保障。本文重点研究航空武器装备研制过程中风险分析和智能优化的方法。首先，论文介绍了各时期项目管理方法，同时分析了现代航空武器装备项目的特点，如高复杂性，并行性等。介绍了我国基于网络计划的项目管理方法存在的问题。为了弥补这些不足，提高项目管理方法的优化能力，引入了设计结构矩阵（DSM）方法。随后，基于设计结构矩阵，对航空武器研制过程进行建模。在模型基础上，论文设计了基于离散事件的航空武器研制过程仿真方法，提出了面向过程的联合风险分析方法。为了控制风险，论文首先采用传统DSM优化的方式对航空武器装备项目进行重构，实现了降低返工风险的效果。然后针对传统优化方法适用范围小、无法多目标寻优等弱点，设计了基于遗传算法的群智能优化方法。该方法创新性地使用了联合编码方法，解决了原有方法在任务组合聚类时出现的问题。根据组合聚类结果，将任务分为多个“耦合任务带”，同时考虑航空武器项目约束较多的特点，基于文化遗传算法设计了具有约束条件下的带内排序方法，进行智能优化。最后本文基于上述方法，进行了实例验证，指出了方法在航空武器装备研制过程中的有效性。同时，在VC++平台上开发了航空武器装备研制过程管理决策支持系统，为将论文提出的方法应用于航空武器装备的研制和生产的决策和优化提供了良好的平台。