车辆等复杂装备或零部件的参数反求或精细化模拟分析中通常存在包含噪声和冗余信息的高维数据,严重影响其计算效率、精度及稳定性等。虽然主成分分析法的主成分独立性强的优点、标准自编码器的可实现线性和非线性降维的优点等在一定程度上为数据降维方面奠定了理论基础和技术手段,但尚存在降维信息的完整性及降维数据质量等难以得到有效保证等问题。因此,本文结合主成分分析法和标准自编码器的优点,提出基于数据驱动的限制自编码器降维方法,力求在高维数据信息降维及工程应用方面做出一些卓有成效的尝试和探索。本文开展和完成的主要研究工作如下:（1）提出了限制自编码器降维方法。基于主成分分析法和标准自编码器的理论基础,研究了权值关联、权值正交,无关性特征和单位化等限制类型,融合了标准自编码器与主成分分析法,探究了多种限制类型混合策略。基于限制自编码器的网络结构特点,研究了限制自编码器的网络结构和参数对重构高维数据的作用及其对降维效率和质量的影响规律,设计和优化了网络结构和网络参数,从而提高了限制自编码器神经网络的计算精度和计算效率。（2）研究了限制自编码器线性降维。基于限制自编码器的研究,将限制自编码器线性降维应用于车身复合材料参数反求。基于筒子神经网络基础理论,研究了网络结构及参数对网络拟合的作用及其对反求精度的影响规律,从而对筒子神经网络的网络结构和网络各项参数进行了设计。将限制自编码器降维方法线性降维用于反求复合材料层合板的材料参数,并与其它线性降维方法的反求结果进行对比分析。研究结果表明基于限制自编码器线性降维方法反求精度最高。（3）探究了限制自编码器非线性降维。基于限制自编码器的研究,将限制自编码器非线性降维用于车身复合材料参数反求。基于多种非线性激活函数理论基础,结合限制自编码器的网络特点,研究了非线性激活函数对网络拟合的作用及其对反求精度的影响规律,为选择合适的非线性激活函数奠定基础。将限制自编码器非线性降维方法用于反求复合材料层合板的材料参数,并与其他非线性降维方法的反求结果进行对比分析,研究表明基于限制自编码器非线性降维方法反求精度更高,充分证明该方法的有效性和优越性。