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纯电动轿车已成为汽车产业的重要发展方向,由此带来的诸多道路交通事故对其安全性能提出了越来越严格的要求。车身结构作为影响汽车碰撞安全的重要因素,其耐撞性能的好坏直接关系到车内乘员的伤害程度,故针对其进行优化设计具有重要价值。然而,传统的确定性优化设计仅将设计变量视为固定值,并未考虑到设计变量的不确定性带来的影响。当工程实际中的大量不确定性因素导致设计变量产生波动时,所获得的确定性优化方案通常无法得到保障,因此需要进行不确定优化设计。基于上述原因,本文采用确定性优化设计及不确定性优化设计(包含可靠性优化设计、稳健性优化设计)方法,对某纯电动轿车的碰撞安全性能进行优化。本文首先对车身结构耐撞性的研究现状进行了分析,随后建立了某纯电动轿车40%前部偏置碰撞的仿真模型,并对该模型进行了试验验证。结果表明:仿真结果与试验结果的吻合程度较高,可以使用该模型代替实车试验进行优化设计。在所建立的仿真模型的基础上,本文进行了结构耐撞性的确定性优化设计。为了提升近似模型的预测精度,本文使用最小二乘支持向量回归(Least squares support vector regression,LSSVR)模型来拟合设计变量与输出响应之间的关系,同时使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)来优化LSSVR模型的参数。随后,本文使用非支配排序遗传算法II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)进行优化设计,优化结果表明:相比于初始设计,关键件的质量降低了10.44%,吸能提升了3.84%,同时车身的峰值减速度和防火墙侵入量也满足了设计要求。基于确定性优化方案,本文进一步讨论了设计变量的不确定性对优化结果的影响。为了提升系统的可靠性及稳健性,本文采用可靠性优化及稳健性优化方法对该轿车的车身结构进行不确定性优化设计。通过比较不同的可靠度/稳健度要求以及不同类型的稳健性优化模型所获得的设计方案,本文从中选择出最适宜作为工程应用的最优解,并通过有限元仿真对其进行了验证。结果表明:虽然相比于确定性设计,不确定性设计在优化目标上略有下降,但优化后的车身性能依然能够满足工程开发需求,同时系统的可靠性和稳健性也有效地得到了保障。