摘要：针对前悬架确定性优化没有考虑参数不确定性时存在的问题，提出了一种考虑不确定性因素的前悬架不确定性优化方法。应用ADAMS／Car建立了某轿车麦弗逊式前悬架模型，在ADAMS／In—sight中进行了悬架设计硬点参数的灵敏度分析，针对灵敏度较大的设计硬点参数和所考虑的不确定性量，建立了车轮定位参数在车轮跳动过程中的Kriging近似模型，简化了优化过程。针对该近似模型进行了动力学分析，运用经过改进的非支配排序遗传算法（NSGA—Ⅱ）和隔代遗传算法（1P—GA）进行了多目标不确定性优化求解。优化结果表明，该不确定性优化方法具有较高的有效性和精确性。与确定性优化结果的对比表明，不确定性优化具有更好的鲁棒性。

关键词：不确定性优化 灵敏度分析 kriging近似模型 多目标优化 

单位：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室; 湖南410082