中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1003-8639（2025）07-0161-03

Optimal Designof AutomobileCollision SafetyBased onGeneticAlgorithi

YanYanjun，Zhang Yuyu （Shanxi Institute of Mechanical amp; Electrical Engineering，Changzhi O46O11，China）

【Abstract】With the continuous growth ofcar ownership，theproblem of occupant safetyprotection intrafic accidentshasatracted much atention.The traditionalcollsionsafety design ismainly through single-objective optimization，anditisdifculttoeffectivelycoordinatetheconflictbetweensafety，lightweightandcost.Genetic algorithmprovidesanew ideaformulti-objectivecolaborativeoptimization becauseof itsglobal searchabilityand paralel computing characteristics.Therefore，thispaper discusses thesafetydesign of automobilecolision，aimingat buildingamulti-objectiveoptimization modelbasedongeneticalgorithm，providinganewmethod forautomobile safety design withboth effciencyand accuracy，and promoting thecoordinateddevelopmentof itssafetyperformance and economic benefits.

【Key words】 genetic algorithm；automobile colision safety；multi-objective optimization；lightweight design

据统计，全球每年因交通事故造成的死亡人数超过130万，其中侧面碰撞与正面碰撞事故的占比很高，为降低事故伤亡率，中国新车评价规程C-NCAP在2021版中新增了柱碰测试场景。这些变化对车身结构设计提出了更高挑战。然而，传统人工试错法依赖工程师经验，开发周期长，且基于单目标优化的数值仿真虽能减少试验次数，但难以处理多参数耦合问题，严重制约优化效率。遗传算法作为仿生算法的代表，通过模拟生物进化中的选择、交叉与变异机制，可在高维参数空间中快速定位全局最优解。文章将探索建立基于遗传算法的汽车碰撞安全优化模型方法，揭示关键结构参数对碰撞性能的影响规律，形成可复用的多目标协同优化技术体系，期望能够推动智能算法与工程实践的深度融合，助力汽车产业实现安全性能与综合效益的全面提升。

1遗传算法模型的构建

1.1参数设置与编码规则

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化算法，它通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉和变异等操作从初始种群出发，逐步产生更适应环境的个体，以寻找问题的最优解。在遗传算法中，参数决定了算法的运行效率，而编码规则将实际问题转化为计算机可以处理的数值形式。遗传算法的核心参数有四个：种群规模、迭代次数、交叉率、变异率。种群规模表示每一代中包含的个体数量，较大的种群能覆盖更多可能的解，但计算时间也会增加；……