碳纤维增强树脂基复合材料具有质轻高强、降噪减振、易于成形等优点,在汽车车身覆盖件等结构的轻量化设计时具有较明显的应用优势。然而,碳纤维复合材料车身结构在汽车碰撞等冲击过程中处于复杂的复合应力状态,对其进行准确的仿真分析,需要基于准确的材料参数。由于电测法等传统测量技术存在测量点个数少、受环境影响大等局限性,不能准确获得复合材料拉伸试验试样表面的全场位移场变化,难以获悉准确的本构参数。因此,有必要研究一种适用性广泛的方法作为识别复合材料本构参数的途径。本论文针对上述技术难点开展了相应地研究,其主要工作如下:(1)提出一种基于数字图像相关测量技术的车用碳纤维复合材料本构参数反演方法。首先,通过数字图像相关测量系统获得碳纤维拉伸试样的全场位移场;其次,根据试验环境和试样几何尺寸构建正问题有限元模型与反问题优化模型;最后,让仿真结果逐步逼近所有测量点的试验测量值,使得二者在最小二乘形式的差值最小,此时有限元模型的本构参数值最为接近真实值,从而一次性获得复合材料的所有本构材料参数。本文在参数反演的反问题模型优化时,采用归一化处理方法,减少优化后期搜索方向发生的偏差;引入先全局后局部的搜索策略,将随机优化方法和梯度优化方法相组合,以实现反问题优化的求解精度与收敛速度的平衡。(2)对所提出的反演方法进行了试验测试和验证。首先制作碳纤维拉伸试验的散斑试样,获得试样表面多个测量点的平面位移响应值;其次应用本文提出的材料参数反演方法,研究了本构参数个数对反演效率与精度的影响;最后将反演结果应用于碳纤维波纹板的冲击仿真分析中,并通过落锤试验验证了有限元模型的准确性。(3)最后提出一种基于代理模型的正问题分析方法,对一般复合材料反演方法作一定改进,以降低参数反演的计算量。通过试验设计方法、代理模型技术,以及全局灵敏度分析,获得碳纤维材料的全部本构参数。计算结果表明,该方法在提高反演计算速度的同时,反演结果较为准确,对快速反演复合材料的多个材料参数具有一定指导意义。