随着工业技术发展、结构日趋复杂化,汽车结构可靠性与安全性问题,在工程结构设计中越来越占有重要地位。由于实际工程结构承载的环境极其恶劣,各种不确定性普遍存在于设计参数中,使得结构频繁出现故障,引起灾难性事故,良好的可靠性设计能够避免这些事故的发生,保障结构设计应有的性能特征。结构可靠性分析及优化设计是基于不确定变量下以结构可靠性作为目标函数或约束条件,求解最优设计变量的方法。该方法比传统的结构设计方法能够获得更好的结构特性与经济效益,具有重要研究价值与工程意义。高昂的仿真计算成本使得精确且有效的可靠性分析与设计优化成为迫切需要解决的问题,特别对存在多维变量且非线性的情况下,进行可靠性研究仍然存在效率与精度上的不足。本文对结构可靠性分析及其优化设计方法以及拓扑优化进行了系统研究,提出了基于数据驱动的汽车可靠性设计流程框架、基于改进下山单纯形算法插值响应面算法的结构系统概率可靠性分析模型、基于局部有效性约束下的近似模型可靠性优化设计方法、基于Chebyshev多项式的非概率可靠性拓扑优化模型、基于概率-非概率混合变量的可靠性优化设计模型在汽车结构中的应用。主要研究内容及结论如下:1)针对汽车结构被动安全系统缺乏可靠性设计问题,提出了基于数据驱动的汽车结构参数不确定性可靠性优化设计流程。基于当前结构系统可靠性理论知识,分析了不确定性概率模型、非概率模型的基本理论,梳理了随机性、区间性运算基本规则。为了结合汽车实际工程应用,给出了可靠度分析方法、可靠性优化设计方法以及结合有限元运算的代理模型可靠性优化设计算法,并通过描述总结了当前可靠性分析及优化设计存在的缺陷,引入了汽车结构考虑不确定性的分析方法与优化设计流程,并对所提的设计流程进行了深入探讨与分析,为实际工程提供一种可靠性设计流程框架。2)提出了结合自适应移动实验点策略和响应面法(RSM)的混合方法,使用下山单纯形算法描述一种新的响应面法用于高效地评估结构可靠度。由于计算效率较高,响应面法已被广泛用于结构可靠性分析中。然而,由初始实验点组成的响应面函数很少能够完全适合极限状态函数,从而导致了不正确的设计点。对于高度非线性的极限状态函数,由于可靠性失效概率的近似精度主要取决于设计点,致使传统RSM评估可靠性出现误差。基于效率与精度之间的平衡问题,本文提出了改进策略。其原理主要是通过改变基本下山单纯形算法的搜索策略,并将改进的下山单纯形算法所具有的直接搜索优势与响应面可靠性分析机制相结合,重建了RSM近似模型。通过实例分析表明,对于修改的RSM全局优化算法具有良好的收敛能力与高计算精度。3)针对近似模型在结构可靠性优化设计中存在精度问题,提出了基于代理模型的局部有效约束可靠性优化设计方法。代理模型方法由于低成本的计算过程已广泛用于考虑不确定条件下的结构可靠性优化设计中,该方法的主要局限性在于难以量化由代理模型近似引起的误差,导致可靠性评估的优化结果不准确。通过分析输出响应存在不确定性的根源问题,以提升工程中不确定性性能为目标,识别重要性区域与可行性区域,引入局部高效性思想,用以解决可靠性优化设计问题。为了提高算法的效率,在搜索迭代过程引入约束有效性,避免概率约束出现无效时在设计优化进程中重复调用。最终以汽车实例论证表明,所提方法能够有效的解决工程应用问题。4)针对结构拓扑优化设计变量存在的不确定性,基于多椭球凸模型的非概率可靠性量化结构参数的变化,提出了存在不确定但有界的参数连续体结构拓扑优化设计方法。考虑材料特性以及载荷大小均为不确定性条件下,应用区间Chebyshev零点多项式逼近归一化随机变量的真实极限状态函数,并利用单环可靠性算法计算相应目标可靠性指标下的最佳设计点值,从而使得非概率可靠性优化问题可以转化为确定性优化问题。算例优化结果表明,与确定性的结构拓扑优化设计比较,考虑变量具有随机性的可靠性拓扑优化能够获得更加可靠的拓扑结构。5)针对汽车结构碰撞安全系统的轻量化设计问题,提出了基于考虑随机-非概率混合变量条件下的汽车碰撞安全-轻量化可靠性优化设计方法。不确定性参数普遍存在于汽车结构设计中,汽车结构的碰撞安全性、可靠性是汽车安全设计的重要环节之一,因此,考虑不确定性的结构设计是汽车性能设计研究的必然性。当变量存在部分可知分布特征与部分不完全可知信息时,此时有必要考虑混合变量模式的不确定性模型。通过Chebyshev采样分布,引入均匀性采样优化样本点。在对高度非线性的汽车碰撞进行仿真模型分析基础上,以车身重要零部件为研究对象进行轻量化设计,获取可靠性约束下碰撞安全性能良好的优化设计方案。最终结果表明,优化后的关键零部件总质量减轻了13.44%,并且可靠性约束也满足了给定的可靠度指标,实现了碰撞安全可靠性与结构轻量化均衡设计。