概念设计阶段可以对车身结构性能进行预估分析,这对车身整体结构的确定以及规避详细设计阶段可能出现的风险具有重要意义。在概念设计阶段需要确定车身的整体布置和装配方案,方案的优劣将决定最终整车的结构性能和工艺成本等。本文在课题组的工作研究基础上,在考虑车身制造成本和装配成本以及整体结构性能的前提下,应用遗传算法、图分解算法、广度优先搜索算法,采用NX/OPEN二次开发工具,以车身概念设计VCD-ICAE系统为依托开发了车身装配结构优化设计模块,并结合Nastran求解器对车身的装配结构性能及成本进行了求解得到最优装配方案。本文首先研究了课题的背景、系统平台的关键技术、所采用的算法及汇编语言的特点,然后进行整体优化模块的开发,主要工作包括：对车身装配结构模型进行预分割并转化为与之相对应的拓扑连结关系图；建立与拓扑连结关系图相对应的数据结构及分割向量,并对拓扑连结关系图进行编码控制；利用遗传算法中的算子操作将该拓扑连结关系图分割为一组工程约束下的单连通不交叉子图集；以拓扑连结关系图中的边为设计变量,以满足车身承载所需刚度、制造成本、装配成本等为设计目标,应用Nastran求解器进行迭代求解计算来获得最终优化后的车身装配结构；通过二次开发工具及程序的编写最终实现了车身装配结构优化模块的设计与开发。研究中采用Pareto最优作为子代筛选的准则,因此迭代计算后所得终代并无严格最优个体,而是获得一个最优的群体,然后通过对个体三个目标值的对比及实际工程需要的综合考虑,可以得到终代相对最优个体,由此可以表明本优化方法和优化模块的有效性和可靠性。本优化模块实现了在保证车身整体结构性能的同时,对车身刚度、可装配性和可制造性的优化,并且在概念设计阶段给出车身的整体装配结构方案,对后期装配与制造具有重要意义。