摘要：在赛车实际行驶过程中车架会受到各种工况的考验,因此在进行车架结构拓扑优化设计时必须同时考虑多个工况下车架的拓扑优化结果.然而,在进行多工况下拓扑结构设计时往往会遇到如何分配各个工况权重比的问题,各工况权重比的分配直接影响车架最终的拓扑结构.针对此问题进行研究,通过构造模型并利用遗传算法寻找最佳权重比.首先,采用折衷规划法建立同时考虑多个工况下车架刚度的拓扑优化综合目标函数模型;接着,采用最优拉丁超立方试验设计方法采样,构造径向基函数模型,并在模型的基础上利用NSGA-II进行求解,得到各个工况最佳权重比;最后,将获得的各个工况最佳权重比代入综合目标模型中进行拓扑计算,获得同时考虑各工况下车架刚度的拓扑结构.将该方法与获得权重比常用的层次分析法（AHP）和正交试验法（OED）进行比较,该方法较其他两种方法得到的综合目标值是最优的,车架所有工况的加权柔度是最低的.结果表明,所提出的方法很好地解决了多工况下拓扑优化权重比分配的问题,并且较其他方法具有明显的优越性.

关键词：权重比 遗传算法 车架 拓扑优化 

单位：湖南大学机械与运载工程学院; 湖南长沙410082