汽车座椅作为与驾驶员直接交互的重要部件,其外形与布局参数极大地影响着驾驶时的舒适性和疲劳程度,由于不同人群的测量参数差距较大,传统的座椅舒适性设计方法无法满足客户个性化、定制化设计的需求;在汽车座椅骨架的变型设计过程中,一些造型过程复杂的零件变型设计失败的概率较大。本文基于客户的身体测量参数,对汽车座椅骨架的静态舒适性进行了分析和优化设计,满足了汽车座椅骨架个性化、定制化设计需求;本文通过剖析CATIA的建模机制,分析了汽车座椅骨架中复杂零件变型设计失败的原因,对汽车座椅骨架中复杂零件变型设计失败的消解策略进行了较为深入系统的研究。分析了在坐姿状态下人体疲劳的主要原因,得到了导致人体疲劳的三个主要因素:肌肉疲劳、脊柱内应力和环境约束的压-剪联合应力,通过在Anybody仿真软件中建立人体骨骼肌模型,模拟驾驶员驾驶环境,仿真分析了座椅高度、靠背角度、座垫角度和H点到踵点距离四个参数对以上三个因素的影响,给出了优化建议。以肌肉活动度最低为目标,建立了优化目标函数,利用响应面分析法获得了目标函数与座椅参数的响应面,分析了座椅参数对肌肉活动度的综合影响,对座椅参数进行了优化设计。通过构建规则推理模型,利用CATIA二次开发技术,设计实现了基于规则推理的汽车座椅骨架变型设计系统,以静态舒适性优化设计后的座椅参数为驱动,实现了汽车座椅骨架的快速变型设计,在提高汽车座椅骨架设计质量与设计效率的同时提升了汽车座椅的静态舒适性。以有向图的广度优先遍历算法为基础,设计了一套零件特征树赋权算法,将特征树处理为一张带权的有向无环图,以图的权重、局部边连通度、最长路三个指标评价零件的特征耦合程度,结合Ford-Fulkerson算法构造了特征树的分割算法,将特征树分割为几个子图,提出了针对不同子图的优化流程,有效降低了特征的耦合程度,降低了汽车座椅骨架变型设计的失败概率。