在当下以5G为引导的互联网时代,伴随无人驾驶与新能源电池技术的不断革新,汽车智能化迎来大跨步式的进步,同时人们对于汽车各项性能的要求也逐渐提高。不过在汽车传统性能方面的关注度却逐渐降低,其中就包括与汽车安全性和驾乘体验息息相关的汽车操纵稳定性。汽车的操纵稳定性能决定于整车各个系统间的相互配合,甚至细小的零部件安装位置变化都会对整车的操纵稳定性带来较大的改变,那么如何系统全面的将操纵稳定性能下放到各个子系统及零部件,对底层零部件级别参数如何调整能最高效的为整车操纵稳定性能带来优化提升,这二者逐渐成为当前汽车操纵稳定性能否与时俱进的关键点。本文通过建立了一套基于国标操纵稳定性能试验与评价标准的汽车操纵稳定性能分解体系,并结合广义逆推理论与NSGA-II遗传算法组成区间寻优方法,借助MATLAB与多体动力学软件Motion的联合仿真技术,实现了整车操纵稳定性能各项指标的优化,提升了各项操纵稳定性能试验评分。其中,对于目标车型操纵稳定性能评分中的“短板项”,稳态回转试验和转向回正性能试验的优化效果尤为显著,二者分别由最初的76分和67分提升至89分和80分,这也进一步验证了该全局优化方法的有效性与针对性。（1）本文结合汽车系统动力学理论与汽车操纵稳定性能评价方法,明确整车操纵稳定性能评价指标与车身各个系统及零部件间的影响关系;进一步,嵌入操纵稳定性能国标试验方法中的评价计分准则,将这种影响关系直观的转化为评分,将整车操纵稳定性能客观评价体系嵌套在传统操纵稳定性能理论分解体系中,从而建立一套汽车操纵稳定性能树状分解图。（2）通过建立用于研究车辆操稳性能的整车多体动力学模型,在确认整车模型仿真结果置信度的基础上,依据GB/T 6323-2014汽车操纵稳定性能试验方法,逐项次的开展多项操纵稳定性能仿真试验。依据QC/T 480-1999汽车操纵稳定性能限值及评价方法,分别计算各项试验评分,便于后续将优化前后的操纵稳定性能评分作对比,直观的审视该套分解体系及优化方法为目标车型操纵稳定性能带来的提升。（3）在上述分解完成后的汽车操纵稳定性能分解树状图中,涵盖了5项试验共计13项评价指标,共分解出22项影响参数,这为后续的优化设计带来极大工作量。因此,本文采用引入伴随变量的灵敏度分析计算方法,筛选出对各个试验各项评价指标中有显著影响的参数（显著影响因子）,既提高后续整个优化过程的效率,也避免了过多的影响因子可能会导致的优化结果不收敛及精度低等问题。（4）结合前人的研究可以看出,无法找出共有影响因素的合理取值使各项指标都达到最优,成为优化过程中的又一痛点。因此,本文采用广义逆推方法中求解设计变量最优区间的思想,将求解共有影响因子的最优取值转换为求解共有影响因子的最优区间,使优化后的操纵稳定性能最优评分转化为最优评分区间,用工程化的思想解决这一痛点。