汽车的设计问题是涉及多个学科的复杂大系统工程问题。本文引用一种可以有效解决这类问题的优化方法——指标分解(Analytical Target Cascading,ATC)。该方法可以对汽车进行层解分析,依次解决每一层的设计问题,从而实现对整辆汽车的优化。本文在指标分解方法的基础上,提出了一种指标分解扩展方法。这种方法适用于利用ADAMS/Car建模的汽车优化问题。本文通过两个工程实例分别对指标分解方法和扩展方法进行了验证。首先利用指标分解方法对一辆SUV的平顺性和操纵稳定性进行优化设计问题。SUV的整车层采用半车模型作为平顺性问题的设计模型,采用自行车模型作为操纵稳定性设计问题的设计模型。子系统层分为了四个子系统,前、后悬架设计问题采用在ADAMS/Car中建立的多体悬架模型作为设计模型,轮胎垂直刚度设计问题采用轮胎垂直振动数学模型作为设计模型,轮胎侧偏刚度设计问题采用轮胎侧偏数学模型作为设计模型。整个优化过程是在iSIGHT与MATLAB、ADAMS/Car的联合仿真优化平台上完成的。为了顺利的执行指标分解的扩展方法,本文引入了ADAMS/Car中的概念悬架模型,并利用概念悬架模型和多体模型,结合指标转换过程,完成了该方法应用于某轿车的优化设计问题。在优化过程中,本文利用筛选试验选取了灵敏度较高的设计变量,再通过拉丁方试验设计建立了二阶响应面,最后运用模拟退火和序列二次规划的组合优化方法实现了优化。