随着航运事业的发展，对船舶效率和节能等的要求越来越高，从而对船舶螺旋桨的要求也越来越高。从而对船舶螺旋桨的效率、空泡性能提出了更进一步的要求，因此在船舶螺旋桨设计时需要考虑多种因素，综合考虑，得到新桨的设计方案。重新设计桨消耗大量的人力物力，人们开始将群智能优化算法引入螺旋桨设计领域，基于原型桨进行螺旋桨的优化设计，并得到不错的结果。由于优化设计既简单又能得到比较理想的结果，引起了船舶螺旋桨设计人员的广泛兴趣。　　本文详细的介绍了面元法并验证了面元法的可行性；同时详细的介绍了群智能粒子群算法及其改进方法，并选择非线性权重改进方法进行改进；同时介绍了多目标粒子群算法，并提出一种基于线性加权策略的多目标粒子群算法。对上述单目标粒子群算法和多目标粒子群算法进行函数验证，验证算法进行优化的可行性及有效性。　　首先将单目标改进粒子群算法应用到翼型剖面优化，并与基本粒子群算法进行优化的翼型进行对比分析。翼型的表达方式不同也将影响优化结果，在优化过程中，分别选取不同的翼型表达方式优化，并对结果进行分析。将本文提出的基于线性加权策略的多目标优化算法结合面元法进行翼型剖面的多目标优化，以升阻比和最小负压力系数为目标，选取不同的翼型表达方式，并对优化结果进行分析。　　针对螺旋桨单参数优化设计，本文分别基于螺距、纵倾、侧斜为优化变量，以螺旋桨的敞水效率为目标，进行螺旋桨优化设计。在优化过程中，优化变量的表达方式也会影响优化结果。本文采用不同的变量拟合方式拟合优化变量，并针对变量的不同拟合方式进行详细计算及分析，验证基于以上变量进行螺旋桨优化设计的可行性。　　本文尝试进行螺旋桨多参数优化设计，选择弦长、螺距、纵倾、侧斜、拱度为优化变量，分别确定优化范围，以螺旋桨敞水效率为优化目标，并对优化结果进行分析。本文分别选取了4382桨及ka系列导管桨为母型桨，验证螺旋桨多参数单目标优化的可行性，也为以后进行螺旋桨多参数多目标优化奠定了基础。