悬架系统是汽车的一个非常重要的总成。悬架系统设计的成功与否是决定整车设计水平的关键因素之一。随着数学、力学、计算机信息科学等学科的发展而发展起来的多体系统动力学和智能控制理论为解决汽车悬架的分析、设计和控制问题提供了有力的工具。 论文综述了多体系统动力学理论的发展、现状及其建模方法的特点，指出应建立多体系统模型进行整车和悬架系统的分析、设计和控制研究：总结了不同的控制方法在汽车半主动悬架控制中的应用，提出将基于遗传算法的模糊神经网络策略应用于半主动悬架控制中的思想。 研究了悬架系统运动学分析方法。应用多体系统运动学理论对双横臂独立悬架进行了运动学分析；提出了基于运动学仿真的双横臂独立悬架导向机构的布置设计的方法和思路，首次将多体系统运动学和遗传算法理论应用于双横臂独立悬架导向机构的布置这一多目标优化设计问题中，利用所编制的软件进行了分析和设计。相关的实验结果证明了所提方法的正确性。 提出了解决多体系统动力学方程求解过程中的违约问题的一种新方法，并给出了相应的动力学方程求解的算法；建立了双横臂独立悬架的动力学模型，研究了独立悬架动刚度的计算方法，并进行了仿真研究；研究了非独立悬架中钢板弹簧简化方法，建立了其多体系统动力学模型，并对其动特性进行了仿真研究。台架实验结果表明仿真结果正确。 进行了不同形式的动力学方程所描述的多体系统响应的灵敏度分析，推导了相应的公式；建立了汽车主要总成的多体动力学模型，并整合成整车的多体模型，建立了道路输入模型，进行了整车的动力学仿真；提出了基于动力学仿真的汽车悬架CAD的思路，针对具体车型，在优化悬架特性参数的基础上，进行了钢板弹簧的结构改进设计，将改进后的钢板弹簧装车进行了平顺性和操纵稳定性实验，结果显示出提出的设计思想的正确性。 建立了汽车中常见的多体系统力学元件的非线性力学公式，导出了常见汽车模型的状态方程表达式；将基于遗传算法的神经网络自适应模糊控制策略应用到汽车半主动悬架的控制中，采用变斜率等优化方法来优化神经网络的权值，遗传算法用来优化模糊神经网络系统的参数和结构，进行了多体动力学模型下的汽车半主动悬架控制的仿真研究，进行了半主动悬架的台架实验，结果反映出所提模型和控制策略的合理性。