摘要：为改善高速列车的横风气动性能，建立高速列车流线型头型的多目标优化设计方法，以横风下高速列车的侧力和升力为优化目标，对高速列车流线型头型进行多目标自动优化设计。建立高速列车流线型头型的参数化模型，提取出5个优化设计变量，利用计算流体动力学方法进行高速列车流场计算，并结合多目标遗传算法，实现横风下高速列车流线型头型的自动寻优设计。通过相关性分析，得到影响侧力和升力的关键优化设计变量，并进一步研究关键优化设计变量和优化目标之间的非线性关系。经过多目标优化设计，获得一系列的Pareto最优头型，这些头型的横风气动性能均得到明显改善。同时为保证无风环境下高速列车的基本气动性能不发生恶化，最终筛选出8个Pareto最优头型。对于这8个Pareto最优头型，相对于原始头型来说，横风下的侧力最多可降低3.06%，横风下的升力最多可降低19.60%，无风时的气动阻力最多可降低4.51%，无风时的气动升力最多可降低9.68%。

关键词：多目标优化 高速列车 遗传算法 参数化模型 横风 

单位：青岛大学机电工程学院 青岛266071 西南交通大学牵引动力国家重点实验室 成都610031