Предложен метод решения задачи выбора закона регулирования поворотными направляющими аппаратами в многоступенчатом осевом компрессоре с целью обеспечения максимальных кпд вдоль линии рабочих режимов при заданных запасах устойчивости в условиях неопределенности входных данных. Рассматриваемая задача относится к классу многокритериальных задач стохастической оптимизации (МЗСО). Разработан эволюционный метод решения МЗСО, основанный на использовании генетического алгоритма. Рассмотрен пример реализации предлагаемого метода при выборе закона регулирования поворотными входным и направляющими аппаратами первых четырех ступеней многоступенчатого осевого компрессора современного турбореактивного двигателя для вертолета. Решена задача о назначении допусков на углы установки венцов компрессора в целях обеспечения заданных доверительных интервалов по интегральным характеристикам.

Предложены методология и реализующая ее компьютерная система поддержки принятия решений при формировании облика элементов технических систем "Concept_Pro_St" в условиях стохастической природы входных данных. Рассмотрены математические модели и методы решения задач стохастической оптимизации. Идентификация нейросетевых моделей осуществлена методом стохастической аппроксимации на основе овражного метода сопряженных градиентов. Синтез нормального решения задач модификации в стохастической постановке со смешанными условиями осуществлен с помощью метода регуляризации А. Н. Тихонова. Управляющие переменные, соответствующие желаемым критериям качества, определены эволюционным методом.

Рассмотрена постановка нелинейной задачи расчета конструкторских размерных цепей в условиях параметрической априорной неопределенности. Предложена методология синтеза решений многокритериальных задач стохастической оптимизации со смешанными условиями (MV-задач). Разработан эффективный меметический алгоритм синтеза решений MV-задач. Представлены результаты решения задачи робастного оптимального проектирования радиального вентилятора с загнутыми назад лопатками рабочего колеса в условиях стохастической природы входных данных, полученные с помощью интерактивной компьютерной системы поддержки принятия решений "Concept_Pro_St".