张忠元，张 召，矫承轩，张起勋

(1.吉林大学汽车工程学院，吉林 长春 130025；2.吉林大学机械与航空航天工程学院，吉林 长春 130025)

1 引言

在汽车公司投资成本中，汽车的制作费用约占60%，整车在空载状况下消耗在车身质量上的油耗为70%左右，因此在整车轻量化中车身轻量化是主要构成部分，在汽车工业领域中也是研究的热点[1-4]。当前白车身多目标轻量化方法存在模型精准度低和优化效果差的问题。

吕天佟等[5]提出基于分析驱动设计的白车身多目标轻量化方法构建隐式参数化白车身模型，并模块化设置有限元模型，集合模块化和参数化模型实现车身功能，通过NSAG算法实现白车身的多目标轻量化设计，该方法构建的有限元模型误差较大，模型精准度低。王震虎等人[6]提出基于响应面模型的白车身多目标轻量化方法通过灵敏度分析方法获取轻量化设计变量，结合一阶响应面模型和试验方法构建一阶弯扭模态、弯矩刚度和白车身质量的近似模型，通过非支配排序遗传算法实现白车身的多目标轻量化设计，该方法优化变化率较低，优化效果差。兰凤崇等人[7]提出基于径向基函数神经网络的白车身多目标轻量化方法，该方法将近似模型方法引入车身结构的优化设计中，对车身结构的灵敏度进行分析，确定设计变量，通过近似模型实现白车身多目标轻量化的全局优化，该方法优化效果差。

隐式参数化建模方法是在几何本质角度的基础上对结构特征进行解析，淡化零部件概念，关注结构特征。……