谷先广，高梦琳，王笑乐，黄岳竹

（1.合肥工业大学汽车与交通工程学院，合肥 230009；2.合肥工业大学智能制造技术研究院，合肥 230009；3.太航常青汽车安全系统（苏州）股份有限公司，苏州 215100）

前言

据世界卫生组织《2018年全球道路安全现状报告》统计［1］，全球的道路交通死亡人数仍居高不下，每年约有135万人死于道路交通事故。目前，道路交通伤害是全球所有年龄段人群的第八大死因，是5-29岁儿童和年轻人的主要死因。当碰撞发生时，乘员约束系统作为汽车安全系统的重要组成部分，可以有效限制乘员位移，减轻乘员损伤［2］。因此，在汽车安全性设计中，有必要对乘员约束系统进行优化设计，通过提升约束系统的防护性能来进一步降低乘员损伤风险。

在约束系统优化过程中，传统的确定性优化设计方法未考虑设计变量或参数的不确定性，由于乘员约束系统的复杂性和高度非线性，在实际工程应用中，确定性优化设计得到的最优解可能会不满足约束条件，而可靠性优化设计方法可以弥补确定性优化设计的不足，使优化解远离失效边界，提高设计方案可靠度［3-4］。因此，在确定性优化设计基础上开展可靠性优化设计具有重要的工程意义。

目前，乘员约束系统的优化方法主要是仿真模型与优化算法相结合，然而优化过程中直接调用仿真模型进行计算，效率低下。通过构建近似模型来代替仿真模型，可以提高优化效率，相比传统的响应面（response surface model，RSM）和径向基函数（radical basis function，RBF）近似模型，克里金（Kriging，KRG）近似模型不仅可以描述高度非线性过程，同时也能去除数值噪声和光滑目标响应，现已普遍应用于乘员约束系统优化设计中［5-6］。……