本成果解决了车体结构板件参数多、数量大，现有商业软件难以开展车体优化设计等难题，实现了车体结构的快速建模、高效模态分析和轻量协同优化设计，计算效率较商业仿真软件大幅度提高。同时，本成果还具有以下创新点： 1.研究车体结构材料的形状和构成特性，提出了基于图像识别的车体智能建模方法，关键节点的精准度可保持在95%以上，提高了车体结构在横截面维度建模的效率和便捷性。 2.研究车体截面的几何特性，采用向量化的计算方式对车体截面实现了特性表征，提高计算效率的同时也为后续轻量协同优化提供了支持。 3.探究车体结构的变形特点，提出CUF高阶梁理论的截面降阶和动刚度法轴向降阶方法，在保证精度前提下最大限度减小自由度，进一步提高了建模和计算效率。 4.研究车体结构的力学特性，结合机器学习等高效优化算法，构建结构尺寸、形状、拓扑优化设计模型，实现大规模多设计变量的轻量化及动力特性优化研究，计算效率与传统优化方法相比提高3个数量级，优化效果可提升10%左右。 5.本成果所用框架和算法均采用PYTHON语言编写完成，具有完全自主知识产权，可突破国外限制。