随着社会的进步和发展,汽车已成为人民生活中不可缺少的交通工具。司机和乘客往往要在车中呆上较长时间,旅途中常感到很疲劳。因此,选取合适的设计参数,从而提高车辆运行的平顺性和乘客舒适性是十分必要的。车辆行驶时,路面不平度是车辆振动的基本输入,具有明显的随机性。在随机激励条件下,以平顺性为目标函数的车辆优化由于存在大量的重分析,有过程分析复杂、计算规模庞大的难点,同时,目标函数和约束条件的非线性使对于设计变量求梯度变得很困难,传统的基于梯度的优化方法难以应用于该类问题的求解。本文应用虚拟激励法进行随机振动响应的计算,大大简化重分析的过程,在此基础上提出了一种求解灵敏度信息的快速、精确方法。此方法在采用虚拟激励法对结构进行动力分析,根据响应信息对结构振动方程关于设计变量进行求导,可得到与原振动方程结构一致的灵敏度方程,同时选取基于非线性拟合和灵敏度的移动渐近线方法,较好地解决了车辆平顺性优化问题。在已有的研究中,通过有限元模型解决复杂的随机振动问题在以前是难以实施的,存在计算量巨大,计算效率低下等问题。为避免随机振动问题繁重的计算量,往往采用刚体模型来模拟车辆系统的振动。由于车辆结构较复杂,刚体模型可能造成较大误差,难以准确地反映车体振动的状况,如果要考虑局部高应力区的疲劳寿命,则更需要建立有限元模型。本文紧密结合工程实际,以有限元模型模拟车身系统,尽量使模型接近实际结构,从而达到分析结果符合实际的目标。车辆模型动力学计算采用随机振动分析的高效方法虚拟激励法,使计算步骤大大简化,并能得到与传统随机振动分析方法一致的结果,较好地实现了对有限元车辆模型的优化设计。