閥門雙面機床支承件作為主要承載零件，其結(jié)構(gòu)與性能將直接影響機床的加工精度。現(xiàn)有的零件結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計方法是采用拓撲優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)滿足性能要求的結(jié)構(gòu)構(gòu)型設(shè)計口。這種方法在結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中將材料屬性及切削載荷等設(shè)定一個值，屬于確定性優(yōu)化。在實際工程問題中，不確定因素(如材料參數(shù)及載荷)不可避免地影響零件性能，特別是各因素的藕合將會對其性能產(chǎn)生很大的影響。因此充分考慮不確定因素對支承件性能的影響，對于機床設(shè)計具有重要的現(xiàn)實意義。
大多數(shù)不確定性工程問題均采用概率方法、模糊集方法和非概率方法描述。由于技術(shù)手段和經(jīng)濟成本的限制，很難獲取足夠多的數(shù)據(jù)來構(gòu)造較   的概率模型。即使所構(gòu)造的概率模型偏差較小，也會給不確定性分析帶來較大偏差。利用模糊集模型解決不確定性問題，閥門機床會因決策者對問題的不同理解而采用不同形式的隸屬度函數(shù)，導致結(jié)果偏差較大，且計算量很大。在非概率方法中，采用區(qū)間方法描述不確定性問題己經(jīng)越來越廣泛的應(yīng)用，而不確定因素上下界相對容易獲取。
   早提出區(qū)間的概念來解決計算機數(shù)值截斷誤差問題。時至今日，學者對用區(qū)間方法解決工程問題進行了廣泛深入的研究，取得了較大的進展。例如：利用區(qū)間分析的方法確定并聯(lián)線驅(qū)機器人的扳手可行工作空間；困采用區(qū)間分析方法對并聯(lián)機器人進行了多目標優(yōu)化；序列化的多學科性分析方法，來解決隨機與區(qū)間不確定性共存的問題。
不確定因素影響的工程優(yōu)化問題的優(yōu)化目標會在區(qū)間內(nèi)變動。為優(yōu)化精度，需考慮優(yōu)化目標變動對結(jié)果的影響，對優(yōu)化目標進行穩(wěn)健性分析。大量研究表明，穩(wěn)健性優(yōu)化設(shè)計后結(jié)構(gòu)的性能遠優(yōu)于未進行穩(wěn)健性分析的結(jié)構(gòu)。
支承件不確定性多目標優(yōu)化需同時考慮不確定因素和優(yōu)化變量對優(yōu)化目標結(jié)果的影響，是一個非常復雜的問題。同時，由于優(yōu)化目標函數(shù)值具有區(qū)間性，   優(yōu)化結(jié)果的穩(wěn)健性。本文采用支持向量機(Support Vector Machine， SVM)方法構(gòu)造優(yōu)化目標對不確定因素和優(yōu)化變量的響應(yīng)模型，以解決不確定性優(yōu)化的關(guān)鍵問題。其次，以目標函數(shù)的均值和半徑值進行優(yōu)化的穩(wěn)健性度量；采用雙層嵌套遺傳算法實現(xiàn)硬密封閘閥機床支承件穩(wěn)健性多目標優(yōu)化，其結(jié)果表現(xiàn)出較高的穩(wěn)健性。