高速动车组列车自上世纪末进入我国以来,短时间内迅速发展,目前已经在铁路客运,甚至是整个交通行业内中起着举足轻重的作用,如今已经成为中国形象的象征和名片。为了积极响应全世界节能减排的号召,提高能源的利用效率,如何使车体在满足性能要求的同时降低车体的质量成为车体轻量化研究的重要内容。本文通过分析现役的CRH380B型动车组的整车特性和构造,对车体的整车结构进行模拟以及简化处理,使用Hyper Mesh有限元前处理工具完成有限元模型的创建。以车体底架作为主要研究对象,总质量为最终优化目标函数,综合考虑建立近似模型的多种方法,确定了以响应面模型（RSM）为主要方法完成近似模型的建立。采用Isight平台内置的基本算法和第二章提出的改进算法两种优化方法进行探讨,选取三种评价指标对两种算法的结果进行评价,选择最优方法,制定车体优化策略。本文研究的主要内容如下:（1）将线性调节函数融入粒子群算法,构造一种改进算法。针对粒子群算法在迭代过程中容易出现“早熟”现象、收敛速度慢、鲁棒性差以及精度低等问题,本文提出构造线性函数,用粒子的适应度值来动态调节学习因子,使得算法在搜索初期收敛速度加快,搜索后期降低搜索速度,使算法在最优值附近的寻优能力最大化,降低时间成本,提高解的精度和质量。（2）对车体的整车结构进行模拟以及简化处理,使用Hyper Mesh有限元前处理工具生成车体主要结构的有限元模型。使用壳单元对车体的板材结构进行模拟,重新简化整车实体模型、连接方式以及车上、车下等附件,省略非承载部件,抽取中面模型,选择相对应的单元类型,对简化后的车体进行离散化处理,对离散化后的模型进行网格质量评价和尺寸检查,得到有限元模型。并以有限元模型为基础,参照EN12663:2000等国内外相关标准,选取14种组合工况,对刚度、模态以及强度等进行校核分析,证明了有限元模型的合理性。（3）建立近似模型,制定优化策略。选用Isight平台,首先创建设计变量的样本空间,使用主效应分析、帕累托分析和交互效应分析等方法解析各设计变量的灵敏度,得出各个参数对不同工况的影响程度,且各设计参数之间不存在交互性;利用响应面模型方法建立车体相应的近似模型,通过分析近似模型的精度和误差,得到该近似模型与有限元模型之间的误差在规定范围内。（4）基于近似模型进行车体的轻量化设计。依靠上文建立的近似模型,以刚度、空车状态下的模态共振频率、静强度、扭转刚度为边界条件,目标函数为不包含车上和车下所有设备的空车质量,设计参数为型材各截面厚度,构造车体优化的数学模型,针对该数学模型,分别采用Isight平台内置粒子群算法和本文第二章讨论的改进算法两种优化方法进行探讨。采集两种方法的结果并进行对比,在满足列车正常运营的前提下,两种算法的结果均能满足要求,但后者迭代次数更少,寻优能力更强,根据该方法制定了优化方案。