现代工业产品越来越要求朝着包含机械、电子、液压、控制、信息化等多领域系统融合方向发展，因此对于复杂机电产品的优化设计通常是多目标性的，若采用费时的仿真模型对目标函数进行优化设计，将导致数量巨大的仿真估值次数。为降低多目标优化设计过程中对费时的仿真模型的优化迭代次数，代理模型技术已被成功运用在复杂机电产品的分析和优化当中。但是目前代理模型技术还存在着模型精度不高和建模效率低下的问题，针对该问题，本文提出了一种利用连续多模态特性探索的自适应 Kriging模型构建方法。　　为验证本文提出的代理模型构建方法应用在多目标优化设计过程中的有效性，对电涡流缓速器这一涉及多个学科领域的机电产品进行了应用分析。其作为一种新型的车用辅助制动装置，还存在着制动力矩不够理想、产品热衰退严重以及整体体积较大等问题。通过对在电涡流缓速器作用下的车辆制动过程进行分析，可得到有关于缓速器制动系统的多目标优化模型，最后利用本文提出的Kriging代理模型构建方法成功构建出目标函数的代理模型。　　由此，本文提出了一种基于 Kriging代理模型的电涡流缓速器制动系统的多目标优化设计方法。它主要采用MWorks软件平台对电涡流缓速器制动系统进行建模，然后利用最优拉丁超立方采样方法结合模型仿真分析求解得到模型的输入、输出值，从而构建出目标函数的Kriging代理模型，最后运用 NSGA-II多目标优化算法求解出符合工程实际的一组相对最优解。结果表明，基于本文提出的方法不仅能获得高精度、高效率的代理模型和有效提高多目标优化求解效率，还能大幅改善电涡流缓速器制动系统的性能，优化后的结果使得车辆制动距离和电涡流缓速器整体体积分别降低了12.42％和7.72%，而且优化求解效率相比仿真方法也提高了35.1%，这较好地解决了电涡流缓速器制动系统多目标优化设计问题，同时对其它复杂机电产品的优化设计也具有借鉴作用。