多学科设计优化是复杂工程系统全局优化设计的先进技术，已经显示出强大的生命力和广阔的发展前景。应用多学科设计优化和CFD相结合的方法对船体线型进行优化是国内外研究的热点，同时也是实现船舶节能的有效手段之一。目前,船体型线的优化主要是通过水动力性能的优化来进行的,存在优化时间过长、优化船型难以保证全局最优的问题。利用近似理论来构造船舶水动力性能的近似模型能够减少计算量，降低优化模型复杂程度并提高优化效率，已成为解决上述问题的有效手段。近似理论的本质是利用统计学理论及最优化理论对复杂问题的特性进行整理归纳，进而构造出复杂问题的显式模型或易于计算的隐式模型，通常称之为近似模型。建立高精确度的近似模型是船型优化得以成功实现的基础，而近似模型精确度的影响因素主要由样本点的选取方法和近似模型的形式两方面决定。本论文主要针对不同的变量空间形式，就如何选取有代表性的样本点，提高样本点的利用效率，构建高精确度的近似模型进行了理论研究。具体研究内容如下：1.立方体空间中样本点选取方法基于径向基函数的船体曲面修改方法的变量空间为立方体空间，变量之间没有约束关系。针对这类变量空间形式，通过对现有选点方式进行比较，选择稳健性好的均匀设计作为样本点选取方式。从中心化L2-偏差CD2达到下限的条件及大计算量问题两方面分析了均匀设计存在的难题，在此基础上提出了基于遗传算法的大样本点数均匀设计方案构造方法和基于切割法的多变量小样本点数均匀设计方案构造方法，解决了立方体空间中样本点均匀分布方案的构造难题。2.单纯形空间中样本点选取方法基于NURBS的融合方法的变量空间为单纯形空间，变量之间要满足∑nCi1i=1=的约束条件。现有的单纯形—格子设计和单纯形—中心设计的选点方法对样本点数量有严格限制并且大部分样本点在变量空间的边界上，对于构建船舶性能近似模型来说是很不利的。论文将逆变换方法和立方体空间中样本点均匀分布方案构造方法相结合，提出了基于遗传算法的单纯形空间大样本点数均匀设计方案构造方法，并成功应用到船型兴波阻力优化中。3.基于相关性原理的动态样本点选取方法目前的样本点选取方法仅考虑变量空间，将变量空间与性能空间割裂开来，没有考虑变量空间特性对样本点分布的需求，不能实现样本点的“按需分配”，属于静态样本点选取方法。本论文提出了一种利用性能空间反馈信息的动态样本点选取方法，实现了船舶性能空间对变量空间样本点分布的指导。通过测试函数的比较，动态样本点选取方法较静态样本点选取方法在构建近似模型方面更具优势。最后将该方法应用到船型阻力性能优化中，进一步验证了该方法的有效性。