随着各国对节能环保问题管控力度的加大,轻量化设计已经成为汽车领域的研究热点。碳纤维复合材料因具有优异的材料特性（低密度、比强度高及可设计性强等）而广泛应用于汽车轻量化设计。本文以某汽车座椅为研究对象,基于碳纤维复合材料对其靠背骨架结构进行一体化设计,并结合有限元仿真和实际试验对其进行多目标优化设计。同时提出了一种基于组合代理模型的多响应加权自适应采样方法,有效地提高了优化设计效率。首先,根据相关安全性能法规要求建立了有限元模型,并通过对试验结果与仿真结果进行对比,验证了有限元模型的准确性。其次,在钢制汽车座椅的基础上,将碳纤维复合材料应用于靠背骨架结构,并对其进行一体化设计。基于碳纤维复合材料/钢制靠背骨架座椅的安全性能试验的仿真结果对比,发现碳纤维复合材料靠背骨架座椅在满足相关安全性能法规要求的同时靠背骨架质量减轻了1.69kg（39.12%）。然后,针对目前的自适应采样研究大多仅适用于单响应问题,而复杂的工程优化问题大部分是多响应系统问题。本文提出了基于组合代理模型的多响应加权自适应采样（Multi-response Weighted Adaptive Sampling,MWAS）方法,并通过数值算例和工程案例对该方法的可行性进行了验证,为后续的碳纤维复合材料靠背骨架汽车座椅多目标优化提供了低成本高精度的代理模型。最后,展开了铺层层数和铺层顺序对碳纤维复合材料靠背骨架汽车座椅安全性能影响研究。以碳纤维复合材料靠背骨架汽车座椅的安全性能指标为数据基础,结合MWAS方法、组合代理模型和遗传算法对碳纤维复合材料靠背骨架结构进行铺层顺序优化。优化前后结果对比表明,在安全性能得到改善的同时,优化后的碳纤维复合材料靠背骨架结构较优化前减重了0.49Kg（18.63%）,进一步验证了基于MWAS方法可以有效的提高优化效率。