近年来,各大中城市为了缓解交通拥挤的状况,对提升城市地铁的运力的有更高的要求。地铁A型车较B型车有更大的运载能力和运行速度,但地铁在曲线通过性能上相对B型车较差。同时提高车辆的蛇形运行稳定性和曲线通过能力是存在矛盾性的。因此需要对车辆的蛇形运行稳定性和曲线通过性能进行均衡优化。本文以地铁A型车辆为研究对象,基于Simpack软件建立地铁A型车蛇形运行稳定性与曲线通过性动力学模型,并基于径向基函数的方法,建立了地铁A型车的各动力学指标的代理模型。基于NSGA-II多目标遗传算法,以车辆的非线性临界速度与轮轨磨耗指数为优化目标,进行了多目标优化。取得以下研究成果。基于Python编程环境,集成Simpack动力学软件,建立了多进程的Python的批处理命令流,提高了Simpack的仿真效率。通过参数试验的方法,研究了地铁A型车各动力学指标对车辆关键悬挂参数的灵敏度。并根据灵敏度作为车辆悬挂参数初始优化空间选择的依据,避免了参数优化空间选择的盲目性。基于采用径向基函数方法建立的地铁A型车各动力学指标的近似模型,通过蒙特卡罗模拟的方法,得出了地铁A型车悬挂参数对蛇形运行稳定性和轮轨磨耗指数的贡献率。并根据悬挂参数的贡献率确定了多目标优化悬挂参数优化空间。本文的研究内容可以对通过改变地铁A型车车辆的悬挂参数的方式来提升车辆的动力学指标提供一种优化方法。同时采用批处理的仿真方式,有助于提升仿真的效率。采用蒙特卡罗模拟的方法,也为轨道车辆关键悬挂的识别提供了参考。图64幅,表14个,参考文献50篇。