61t集装箱专用平车车体多目标结构优化设计是在减轻车体重量基础上同时考虑车体的动态性能。在解决此类多设计变量多目标的结构优化设计问题时传统的多目标优化算法由于其本身存在诸多缺点而面临许多困难。针对多设计变量多目标的结构优化设计问题,在对非劣排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithms)进行讨论后,发现其存在:非劣排序的计算复杂性高、缺乏精英保留、需要特殊的共享参数σshare等缺点。在本论文中采用非劣排序遗传算法的改进算法精英保留的非劣排序遗传算法NSGA-II。NSGA-II通过密度对照方法来保持非劣解的多样性。由于对照的是所有解的密度距离,所以在这一过程中不会产生额外的类似在NSGA算法中出现的σshare参数。对于多参数多目标的结构优化设计问题一般的商用软件已经无法完成优化目标,本论文采用iSIGHT多学科优化平台。论文中通过对61t集装箱专用平车车体进行有限元计算,获得在初始设计变量条件下车体的质量和一阶弯曲频率,并以此作为在iSIGHT优化平台中的初始优化点,采用NSGA-II算法,以61t集装箱专用平车车体的质量和一阶弯曲频率为目标函数,以各个板材的厚度为设计变量,以车体的强度和刚度为约束条件,对车体进行结构优化设计后,得到一组Pareto解,为设计人员对多目标的权衡提供了有用的信息及对多种设计方案的选择。本文对大型工程结构多目标优化设计的深入研究和应用提供了参考。