全局优化设计的应用研究已在船舶设计领域广泛展开。一方面，研究者不断改进优化设计方法论以提高方法本身的适用性和优化能力；另一方面，人们充分发挥数值计算的优势，以高精度的数值仿真方法预报产品性能，集成于优化方法之中，形成了性能驱动设计（Simulation based design，SBD）的优化设计理念。数值方法在性能预报中的应用显著提高了优化结果的可靠性，但精确的数值计算结果往往以高额的计算负荷为代价。尤其是在全局优化设计中，性能预报的模型数量更是数以千计。因此，为了进一步发展基于高精度数值计算的全局优化方法，寻求降低计算负荷的简化方法或近似策略迫在眉睫。　　本研究以提高采用喷水推进方式的Delft双体船的快速性为优化目标，开展高精度全局优化方法的研究。优化过程分解为光体阻力优化和喷水推进器推进性能优化两个阶段进行。第一阶段以减少船体在静水中以 Fr=0.5的速度拖曳运动时的阻力（计及船体纵倾和下沉姿态变化）为目标，根据不同的几何约束条件，分别建立Delft双体船光体阻力优化问题A（总体尺度不超过原型，排水体积不变）和B（总体尺度不超过原型，排水体积和垂线间长Lpp不变）。采用参数化自由变形技术（Free form deformation，FFD）分别构造出20维的初步设计空间，再进行Karhunen-Loève（K-L）展开分析，在保持原始设计空间95％以上几何变形效果的前提下，将20维的初步设计空间转化为低维的正交线性空间。线性空间的各个基底对应一个船体几何外形，通过基底几何外形的线性叠加可实现船体几何重构。经维数缩减，优化问题A和B的设计空间的维数分别减少为4维和6维，由此在不影响设计空间几何变形能力的同时极大的简化了优化问题。　　为了近一步减少数值计算量，两个光体阻力优化问题的求解均采用基于代理模型的粒子群算法。代理模型能近似表达设计变量与性能指标之间关系，对目标函数的预报接近直接调用高精度数值仿真的计算结果，但计算过程简易得多。代理模型的训练以设计空间内有限个样本点的信息为依据，样本点位置（即设计变量）由Hammersley采样方法确定，样本点对应的船体几何外形的阻力特性由基于重叠网格的高精度 URANS数值方法计算得到，数值计算同时计及自由液面和船体姿态变化。研究中分别训练了8种代理模型，粒子群算法设置6组不同的参数，每种代理模型与每组参数设置的粒子群算法一一搭配，分别对优化问题进行全局寻优，共得到8×6=48个优化解。根据48个优化解在设计空间的分布，确定局部的精细采样区域，添加采样点，重新构造代理模型以提高近似精度。重复以上基于多代理模型的多 PSO优化求解过程，再次求解出48个优化解。优化解的分布十分集中，取所有解的平均值作为最终优化结果，经URANS数值仿真验证，问题A和B的优化模型的单位排水量总阻力相对于原型分别减少了9.663%和6.924%。　　第二阶段的优化目标为减小船体在静水中以Fr=0.5速度自航运动（计及船体纵倾和下沉姿态变化）时的动力需求，喷水推进器装配在上一阶段得到的阻力优化船体模型上，几何重构对象为喷水推进器导管。为了研究采样方法对基于代理模型的优化方法的影响，对比了Hammersley采样和迭代式拉丁超立方采样两种方法在优化问题中的应用效果，结果显示 Hammersley采样点构造出的多代理模型在多 PSO优化求解中表现更稳定。最终得到的船体+喷水推进器综合优化方案，经URANS自航运动仿真，预报出泵有效功率相对于原始模型在同等条件下的功率需求减小了17.164%，推进效率相对于原型提高了8.786%　　本论文涉及船体参数化建模、设计空间维数缩减、多代理模型、粒子群全局优化技术和计及姿态变化的船体快速性高精度数值预报等方法的研究，最终形成了一套高效的高精度全局优化方法体系。该方法体系有效解决了全局优化方法的寻优能力与数值计算量之间的矛盾，提高了船舶水动力性能高精度优化设计方法的可行性和可靠性，提升了“性能驱动设计”方法在复杂工程领域的应用水平。