列车在高速运行时所产生的诸多空气动力学问题已成为制约列车进一步提速的主要因素之一。通过合理的优化列车气动外形,可以有效提高列车的空气动力学性能。本文以某型城际列车为研究对象,采用CFD软件建立仿真模型,通过比选优化、多目标优化等方法对城际列车底部结构、头部流线型形状、车身截面形状、车高、车宽等气动外形设计变量进行了优化分析。主要有以下几方面的研究成果：1.通过对比不同底部结构形式对城际列车在不同运行工况下气动性能的影响,发现采用设备舱形式底部结构的列车更适合在明线和侧风工况下运行,而采用裙板形式底部结构的列车则在会车和通过隧道时具有更好的气动性能。2.建立了基于遗传算法NSGA-Ⅱ的列车头型直接优化方法和通过多种近似模型的间接优化方法,并对不同近似模型的预测精度进行了比较分析,得到了适合列车气动外形优化的计算策略。3.建立了基于Hicks-Henne型函数的城际列车三维参数化模型,并以列车在侧风下的头车倾覆力矩和整车阻力为优化目标,通过遗传算法-神经网络相结合的方式对列车的气动外形进行了优化分析。优化后列车的抗侧风性能得到了较大提升。同时建立了列车侧风气动性能与列车运行速度、风速之间的响应关系。4.对列车在多种路况下运行时的气动外形优化方法进行了探索。同时以城际列车明线行驶阻力以及侧风下运行时的头车倾覆力矩为优化目标,对城际列车气动外形进行了综合的优化分析。提高了列车在平地和侧风工况下的气动性能。