张忠元，李 明，杨昌海，张起勋

(1.吉林大学汽车工程学院，吉林 长春 130025;2.长春工业大学机电工程学院，吉林 长春 130012;3.吉林大学机械与航空航天工程学院，吉林 长春 130025)

1 引言

车身耐疲劳程度始终是评价车辆性能[1]的重要指标，疲劳结果破损主要体现于车辆关键零部件的失效，直接关系到车辆安全以及企业信誉和经济效益。

车身耐疲劳结构稳健优化问题通常采用实验的方式解决，例如车辆道路实验等，但是传统车身耐疲劳工程仍然存在许多弊端，比如未为将实际行驶过程中动态装载特点考虑其中，所构建的耐疲劳结构优化不能应用于实际；其次，实际车辆耐疲劳结构相关实验需使用大量的人力、物质及时间资源，成本较高，较难及时发现车身关键问题。因此，对车身耐疲劳结构进行稳健优化是十分重要的。

赖晨光[2]等人提出基于智能算法的汽车气动外形参数多目标优化，以汽车关键外形参数为设计变量，对汽车气动外形相关耐疲劳结构进行多目标优化设计，用数据挖掘技术对设计变量与3个目标函数的影响关系进行评价，选取优化后的换件模型进行风洞实验。该方法多目标优化设计精确、先进，但过程繁琐。石军[3]等人考虑载荷大小和方向的不确定性，将结构平顺度去往和方差加权之和作为目标函数、结构提及和结构位移作为约束函数，提出了考虑多约束和载荷随机性的稳健结构拓扑优化设计相关耐疲劳结构。该方法具有可行性，但在进行车身耐疲劳结构稳健优化参数估算时，所得优化参数估算结果稳健性低。……