随着车身结构复杂性的提高,以及仿真模型精度的提升,传统的基于数值仿真模型的优化设计方法在效率上越来越无法满足设计优化的需求。利用高精度近似模型替代仿真模型对车身结构进行优化设计显得尤为重要。本文以某车型白车身结构声学特性优化为例,利用高斯随机近似模型开展了模型构建,偏差修正,不确定性量化和基于近似模型可靠性优化研究。结果表明,在满足汽车轻量化的同时可提高汽车的声学性能。论文的具体研究内容如下:(1)采用有限元仿真分析方法,建立车身的结构、声腔有限元模型,对结构、声腔有限元模型进行模态分析。构建声固耦合模型,并计算在悬置处激励下的声压频率响应。针对驾驶员右耳处的声压级峰值进行结构灵敏度分析,为后续的车身结构优化奠定基础。(2)研究近似模型的构建流程以及建模方法,研究多项式响应面、神经网络模型、径向基函数、高斯随机过程等近似模型建模基本原理,通过算例对比其近似模型的差异。(3)研究基于高斯随机过程的偏差修正建模方法,对近似模型的不确定性进行量化,并将模型不确定性量化应用于可靠性优化设计中。(4)针对车身的声学结构优化问题,构建基于高斯随机过程的偏差修正模型,对修正模型进行评估及量化,确认其准确性。最后基于偏差修正模型进行可靠性优化设计,在提高车身结构声学特性的同时,提高了车身的轻量化特性。本文的研究工作可为考虑不确定性下的车身声学特性优化以及板块轻量化设计提供一定的理论和技术指导,相关研究工作也可以拓展到其他结构优化设计领域,为优化效率的提升提供可行的途径。