在车型的正向开发流程中,传统的串行式方法是首先建立CAD详细模型,然后就该模型进行CAE分析,根据分析结果对原始CAD模型进行修改后,再次进行CAE分析,循环该过程,直到仿真效果符合设计要求,因此整个设计流程的周期较长。为了减少正向开发过程中对结构的修改次数,缩短设计周期,可在概念设计阶段即考虑结构性能并在此阶段完成60%的分析优化工作,以达到“分析指导设计”的目的。而国内基于分析指导正向结构设计的研究相对较少。本文基于参数化以及车身结构模块化的设计理论,对车身正面碰撞半车结构进行了参数化设计,并利用车身结构的碰撞安全性能指导了前防撞梁与吸能盒模块的结构优化。具体研究内容如下:1)论述了正面碰撞过程中车身结构的主要吸能部件,包含前防撞梁、吸能盒、前纵梁中对碰撞安全性能具有的影响意义。对三个子部件中对性能具有主要影响的结构参数,包含形状、尺寸、材料参数进行了总结归纳,并将其配合到参数化建模的过程中。2)建立了车身正面碰撞半车结构的各子模块参数化模型。通过整车碰撞实验与半车仿真模型碰撞结果的对比,证明了半车参数化模型的分析意义。基于参数化设计以及车身模块化理论对白车身结构进行模块划分与结构设计,建立结构模块设计数据库,并通过调用各子模块搭建半车白车身参数化模型。3)搭建了通用性结构优化平台。对参数化结构模型进行正确的分析设置,对仿真分析文件进行了基于碰撞性能分析的拆分与重组。该平台可以根据设计参数完成CAD模型的自动修改、对材料库材料的调用,可变形焊点参数的修改,完成真实仿真模型的分析计算,实现结构件形状、尺寸、材料的协同优化。4)对前防撞梁、吸能盒子模块参数化模型进行了几何变量、材料变量的录制,对各参数变量进行了灵敏度分析,对变量进行筛选以及变量范围的确定。进行了基于通用性结构优化平台的结构优化设计,以总吸能量为约束,加速度和总质量最小为优化目标对子模块进行结构优化,调用较少次数的真实模型即可实现在提高结构总吸能量的同时将结构加速度峰值降低40.8%,同时子模块减重34.8%。5)基于低成本、少计算量的优化目的,本文研究了用较少样本点拟合高精度近似模型的方法。通过径向基神经网络近似模型以及欧几里得最大距离判断原则,对近似模型进行修正点的添加,逐步修正近似模型。并通过第二代非支配排序遗传算法进行近似优化求得一系列Pareto最优解,为结构设计提供不同的备选方案。本文基于SFE CONCEPT支持的隐式参数化建模方法,对车身结构子模块进行了参数化结构设计,对分析文件的拆分与重组,实现了通用性车身结构优化平台的搭建,对参数化模型进行变量的录制同时利用结构优化平台,实现了形状、尺寸、材料协同优化,大幅提高车身结构碰撞性能以及轻量化目标。