【摘要】由于航空发动机装配工艺和试车工艺的复杂性，收集到的航空发动机装配数据的装配特征非常庞大，严重干扰了对航空发动机装配质量的准确预测，如何选择航空发动机装配的关键质量特征实现质量预测成为极具挑战性的问题。因此，针对航空发动机装配特征选择难题，本文提出面向多目标优化的航空发动机装配数据的两阶段特征选择方法。明确特征选择的优化目标，在第1阶段，基于最大相关最小冗余算法的相关特征选择过程，计算装配特征与试车指标的互信息值，筛选出与试车指标相关性最大的相关特征，并剔除有干扰影响的冗余特征。在第2阶段，通过引入种群初始化策略和自适应遗传算子，提出基于改进的二代非支配排序遗传算法的关键质量特征选择过程，得到航空发动机装配的关键质量特征子集的帕累托前沿。实验表明，本文所提出的两阶段特征选择方法比传统的方法有更好的适用性和有效性，实现了对航空发动机装配特征选择，提高了对航空发动机装配质量的预测准确率。