为实现制造强国的战略目标,我国正以《中国制造2025》行动纲领为战略支撑和保障,通过“三步走”使制造业转型升级。而汽车工业是国家制造业的标杆,随着社会对节能环保的要求越来越高,新能源汽车行业的发展进而愈加迅猛。为了更好地满足用户的心理需求,对汽车造型设计方法的探索成为了行业的研究热点。本文以新能源SUV车型设计为例,以汽车造型元素与用户意象为基础,结合多目标进化算法与计算机辅助设计工具,研究汽车数字化造型的优化设计方法。首先收集新能源SUV车型初始样本,通过形态分析法将造型以“特征面”与“特征线”相结合的方式进行拆解,将分解的造型部位从四个维度详细统计汽车样本造型特征,并用SPSS软件进行聚类分析得到代表性汽车造型样本;将获取的初始车型意象词汇库,经过语义差异法配对成互斥意形容词对,利用因子分析法提取主成分因子形成代表性车型意象形容词对。其次,基于数量化Ⅰ类理论,对代表性意象语义形容词对与典型SUV样本进行语义匹配度评价,对结果进行三角模糊数处理。将意象形容词得分与特征造型元素编码构成综合感性评价矩阵,运用MATLAB与SPSS软件,得到汽车造型部位与代表性形容词对的偏相关系数与线性模型,以及造型元素与意象语义的贡献关系。再次,通过带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)进行汽车造型元素与多个意象语义的形态优化设计。以“特征点”作为造型特征划分方式,通过不同部位关键控制点的位置信息传递造型特征,随后通过BP神经网络得到造型特征点位置与意象词汇的映射关系。将贡献值最大的车身类目造型组合作为初始样本,根据NSGA-II算法对多目标意象进行染色体编码及解码,得到车头、侧身及车尾最优进化造型方案集。最后,将进化后的最优方案集组合,进行了整车造型的TOPSIS方案评价,运用ALIAS软件对最优方案进行了数字化建模与渲染。评价结果证明基于用户意象的数字化造型设计方法是行之有效的。