军用车辆的底部防护技术是在爆炸环境下保护乘员安全的重要研究内容,在战场环境下,面对地雷和简易爆炸装置的威胁,底部防护组件为车辆抵御爆炸冲击的第一道防线,可有效降低爆炸冲击对乘员的威胁。研究了国内外防护型车辆、防护组件和优化设计的研究现状,提出了本文所研究的内容,包含底部防护组件的设计方法和底部防护组件的优化方法。分析了爆炸环境下冲击载荷结构的响应和应力波的传播特性,用于指导防护组件的设计,在优化设计中,为提高优化精度,研究了基于神经网络的高精度代理模型的建立方法,并分析了非支配排序遗传算法（NSGA-II）、多目标模拟退火算法（MOSA）和多目标粒子群算法（MOPSO）的原理和算法流程。结合爆炸试验台架和相关的材料试验,建立爆炸试验台架有限元模型,提出底部防护组件的设计方法和流程。应用爆炸试验台架模型,分析底部防护组件各个子结构的防护特性,包含面板结构、夹心结构和背板结构,指导底部防护组件设计。根据整车试验台架模型,建立有限元模型,对比分析有限元仿真和试验结果,验证有限元模型的精度和爆炸流场的准确性。以此整车试验台架模型为研究对象,结合底部防护组件的设计方法,设计底部防护组件,应用神经网络模型修剪算法、模型精度评估算法和模型筛选算法,获取应用在此环境下的高精度代理模型。应用三种优化算法,结合所建立的代理模型,获取pareto最优解集,通过有限元仿真验证,获得最优解集,指导防护组件设计,并进行整车试验台架试验,所优化目标满足限值要求。