在中国新世纪的快速发展下,优化技术得到了广泛的应用,而工程中的优化问题常常因存在多个需要优化的目标,并且目标之间相互矛盾难以统一,所以增加了解决问题的难度。传统的单目标优化方法无法满足此类问题,基于智能算法的多目标优化方法应运而生。智能算法可以在不考虑问题具体特征的前提下对优化结果进行搜寻,适用于处理工程中的多目标问题,但受到模型数据规模和收敛速度的影响而需要较多次数的迭代计算。在实际工程中许多目标无法通过显式表达,因此基于代理模型的多目标优化方法被提出。通过代理模型的应用可以大幅度降低调用真实模型的次数,加快求解问题的效率。但是代理模型种类繁多,构建过程也十分复杂,部分代理模型受其中参数影响而无法准确求解。近年来发展的自适应代理模型可以通过不断优化来提高模型精度。因此,本文对基于自适应代理模型的多目标优化方法进行研究,研究将从以下几个方面来开展:首先,针对代理模型构建中有关径向基函数的形参数问题,提出了一种成本低、精度高的计算方法,再结合局部加密法和微型多目标遗传算法来获得多目标优化问题的非劣解;其次,提出一种基于自适应代理模型的模型误差预测方法,进一步降低非劣解的误差;最后,将基于自适应代理模型的多目标优化设计方法应用于重型卡车的驾驶室结构安全设计。本文的具体研究内容如下:1、提出一种基于自适应代理模型的多目标优化算法。首先,构建多目标优化问题的数学模型,为了提高计算效率将代理模型引入到多目标优化问题中,并提出逆向形参数法对代理模型进行精确重构;然后,通过局部加密方法和微型多目标遗传算法求解代理模型,并通过真实模型计算误差,获得满足误差要求的非劣解;最后,通过一个对比的数值算例表明本方法相对于传统方法的优势,通过一个多目标不确定性优化算例表明本方法同样适用于不确定性问题中,再通过工字梁算例和齿轮结构优化设计算例对本方法进行证明。2、提出一种基于自适应代理模型的模型误差预测方法。首先,应用径向基函数与逆向形参数方法构建多目标优化问题的代理模型;然后,通过局部加密法在迭代初期进行加密,当代理模型具有一定精度后,对最后一步的非劣解进行模型误差预测;最后,通过工字梁和齿轮结构优化设计两个算例证明了本方法的有效性。3、将基于自适应代理模型的多目标优化设计方法应用于重型卡车的驾驶室结构安全设计。首先,基于现代辅助设计软件对驾驶室数值模型进行有限元模型建模;其次,针对重型卡车驾驶室结构安全优化设计问题,选取驾驶室质量和碰撞压缩距离作为优化目标,并以车身板材厚度为设计变量,构建驾驶室结构优化设计问题的数学模型;再次,结合拉丁超立方采样技术和逆向形参数法构建上述多目标优化问题的代理模型;最后,运用局部加密法和微型多目标遗传算法进行求解,并基于模型误差预测方法对非劣解进行预测,从而获得最终优化问题的非劣解。