各类船舶的外表面大多是由不可展的、复杂的三维空间曲面构成，把船用钢板通过无模成形的方法加工成船体外表面的弯曲形状，目前世界各地船舶工业普遍都采用线加热（Line Heating）工艺。但是长期以来针对此项工艺，国内造船厂都是依靠有经验的工人手工作业实现，目前还未有成熟可靠的自动化设备得到广泛应用。随着现代造船技术的发展和造船模式的转变，手工经验型的工艺模式无论在速度上和质量上都已远远满足不了现代造船生产的需要，这已变成明显约束船舶建造质量和周期的一个“瓶颈”问题。　　本文围绕船体外板曲面线加热成形工艺，开展了船体外板线加热工艺有限元数值模拟建模、船体外板表面变形神经网络预测模型、实验验证、智能决策支持系统和“变速度”及“双重”新的线加热模式等五大研究内容。本论文所做的主要工作和取得的研究成果如下：　　（1）船体外板线加热工艺有限元建模研究　　本文首先在线加热工艺变形机理数学模型的基础上，通过ANSYS有限元分析软件建立线加热工艺有限元计算模型，然后通过求解该计算模型得到大量仿真算例，在此算例数据基础上分析了温度场和变形场，从中发现了“不均匀变形”现象和“单”线加热变形效果较小的现象。　　（2）船体外板变形预测模型的研究　　本文通过整合对船板残余变形有影响作用的多个加工工艺参数，提出了两个旨在更好表征气体热源面输入效果并能综合体现多个参数整体作用的复合变量，很好地解决了多个工艺参数与残余变形量之间拟合难度较大的难题。通过分析处理大量有限元数值仿真计算得到的三种不同板厚的船板变形数值仿真数据，提取神经网络建模所需的学习样本和测试样本，并利用多输入多输出支持向量机（MIMO-SVM）建立复合变量和船板残余变形量之间非线性关系的船板变形预测模型。以有限元数值模拟数据和神经网络预测数据为基础建立了综合数据库，为下一步实现智能决策支持系统提供了数据来源。　　（3）船体外板线加热工艺的实验研究　　本文描述了作者项目团队研制船体外板曲面线加热成形自动化设备样机的基本情况，并借助该设备开展了线加热工艺的实验研究。制定实验方案验证有限元模型和神经网络预测模型的有效性和可靠性，同时也证明了“不均匀变形”现象和“单”线加热变形效果较小现象的客观存在。　　（4）船体外板线加热成形工艺智能决策支持系统的研究　　本文将智能决策引入到船体外板曲面成形领域中，构建了智能决策支持系统，包括知识库和推理机。知识库由船板特征信息库、工艺规则库及方法库和资源库组成。其中在构建知识库船板特征信息库时应用了特征建模技术建立了特征元和加工元等知识单元。工艺规则库包含船厂线加热工艺实操人员以规则形式存储的经验知识，方法库包括本文提出的不均匀划分船板展开方法。资源库则包含船板加工所用的加热头、重块、夹具、数控机床行走机构以及测量设备等各种资源。然后给出了推理机的推理过程，建立了线加热工艺评价指标体系，根据实际生产要求采用蚁群算法寻找最优的加工方案。最后编制相应软件，建立基于C＃、Matlab和SQL Server等软件的智能决策支持系统软件平台，实现了为工艺实操人员提供优化的线加热加工方案的目的。　　（5）“变速度”和“双重”新加工模式研究初探　　本文针对船体外板曲面成形加工过程中出现的“不均匀现象”和“单”加热线变形较小的现象，提出了“变速度”和“双重”线加热的新加工模式，并通过建立了相应的有限元模型仿真计算获得了新加工模式下的温度场和变形场的有限元数据，表明两种新的加工模式能分别有效的消除“不均匀变形”现象和提高船体外板曲面的变形量。