通过在高速度列车端部的多胞吸能结构中加入纵向开孔方案，来提高结构的耐撞性能。研究通过有限元软件LS-DYNA建立开孔结构的有限元模型，并通过动态冲击试验验证该模型的准确性。在此基础上，提出使用径向基函数代理模型（Radial Basis Function，RBF）和深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）结合构建吸能结构的混合代理模型。采用多目标遗传算法对开孔的位置、大小以及结构的厚度进行参数优化设计，以峰值力（Peak Crash Force，PCF）和比吸能（Specific Energy Absorption，SEA）为优化目标，寻找最佳的开孔参数。研究结果表明：在多胞结构中进行纵向开孔设计能够有效提高结构耐撞性能，尤其在结构的峰值力和比吸能上有着较好的效果。此外，对比RBF代理模型和混合代理模型的耐撞性指标的拟合精度，RBF代理模型在经过DBN优化后，吸能量（Energy Absorption，EA）代理模型的最大相对误差和平均相对误差分别从12%和8%降低到4%和2%。比吸能代理模型的最大相对误差和平均相对误差分别从9%和5%降低到5%和2%，说明混合代理模型能够进一步提高RBF代理模型的精度。和初始开孔设计相比较，优化后的开孔方案在保持原有吸能量的基础上，使结构的比吸能从提高2%到提高6%，峰值力从降低3%到降低7%，优化后的开孔参数更为合理。