本文用一套高效的气动力优化方法对中国标准动车组的横截面进行优化.首先,通过求解N-S方程得到强横风条件下列车周围的流场信息,利用遗传算法不断计算寻求全局最优解,利用任意几何变形技术直接改变截面形状和网格,节省重构网格的时间.本文将三者结合起来,显著地提升了优化效率,极大地节省了优化的时间.其次,优化结束后再对设计空间中的设计点进行统计分析,得到设计变量与优化目标的相关性,得到影响优化效果的关键设计变量,并对其使用Kriging代理模型进行响应面分析,得到关键设计变量与优化目标之间的关系.最后,对原始截面外形和遗传算法最优外形进行气动分析,比较二者的气动性能,得出最后的结论.利用这一整套的方法,不仅得到了在原始截面外形的基础上优化后的最优外形,还对各变量的影响程度进行了分析,并对最优外形的气动性能进行评估.