本发明的风洞缩尺模型叶片气动外形多目标智能优化设计方法，通过设计一款风力机模型，使该风力机模型的翼型在不同风速下以及不同攻角变化范围下的升阻比(低雷诺数)与原足尺模型翼型的升阻比相近，并通过Viterna方法来解决设计翼型的升阻力系数；采用叶素理论与多目标遗传算法联合的方法来解决极端风况下风力机大桨距角风洞试验风荷载准确评估，保证风力机模型叶片整体升力、阻力系数与原型一致，从而可以保证风洞实验中风力机叶片的气动荷载与实际结构一致；最终能够通过风洞试验精确评估风力机叶片的风荷载，为实际工程中准确评估风机叶片的风荷载提供了理论基础。本发明还公开了一种风洞缩尺模型叶片气动外形多目标智能优化设计系统和存储介质。