在机械加工中,夹具用来定位、夹紧以及支撑工件。由于传统的基于经验的夹具设计已经越来越不能适应生产的需要,因此,本文基于遗传算法和有限元法,提出了一种同步优化夹具布局和夹紧力的装夹优化技术。具体的研究内容如下：首先,建立了基于定位原理的数学模型,推导出关于定位正确性的6个判定推论。通过求解某一定位方案中的定位雅克比矩阵的秩,可以对该定位方案的定位正确性进行判定。同时,基于装夹稳定性的三个约束条件,建立了工件—夹具系统装夹稳定性的数学模型。采用线性规划技术,给出了工件装夹稳定性的判断准则,分别实现了无摩擦和有摩擦装夹稳定性模型的求解。其次,论述了遗传算法及其在装夹优化中的应用方法。提出将夹具布局和夹紧力的值同时作为设计变量的编码方法,以获得全局最优解。采用自适应的遗传算法以改善进化过程中的早期收敛和后期搜索迟钝现象。同时,对改进装夹优化速度的方法以及遗传算法与有限元分析软件ANSYS的接口问题进行了描述。再次,研究了利用ANSYS进行工件装夹变形优化的关键技术。提出利用弹簧代替工件与夹具元件间的接触,并采用连续插值的方法将弹簧转移到接触点周围的一个或几个节点上,以加快优化速度和防止不收敛现象的发生。同时,把刀具与工件间的圆柱面接触简化为台阶面接触,将切削力均匀作用于台阶面中的待切削面上,并采用单元生死技术对工件材料的去除过程进行了模拟。最后,基于遗传算法和有限元相结合的方法,以最小化工件加工点处的最大变形值为目标函数,建立了工件的装夹优化模型。提出在遗传算法中引入线性规划技术,使装夹优化既满足了稳定性,又缩短了优化时间。基于该方法的算例结果表明优化得到的设计优于经验设计,是一种有效的夹具装夹优化方法。