本文的研究对象是一种用于复杂地形的无人变胞车辆,能在矿场探测、反恐防暴、地震救灾等特殊的环境下使用,提高工作效率的同时保证人员安全。传统的轮式车辆在行进控制时,方法简单,且运动速度高。但是,传统的轮式车辆并没有办法跨越类似于壕沟、阶梯地形等这样的障碍,遇到较高的地面突起、地面泥泞等情况无法良好的行驶,越障不足。履带式车辆与轮式车辆相比,地形适应能力较强,能够适应陡峭的地形和复杂的环境。但由于履带式车辆存在很大的摩擦力阻力,能耗很高,特别不适合长距离移动,同时由于履带式车辆的履带是由多个构件组合完成,行驶时不够平滑,无法进行高速运动。从理论上来讲,腿式机构是灵活度最高的运动机构,腿式地面移动系统非常适合于跨越像壕沟、台阶等障碍,但是腿式机构最大的问题在于重心过高,难于控制。本文以变胞汽车腿部结构为研究对象。基于已初步设计完成的变胞汽车腿部结构,为满足腿部结构的力学性能要求和轻量化要求,对变胞汽车腿部结构中的髋、大腿、小腿和踝等构件进行拓扑优化,对髋、大腿、小腿、踝和脚等构件进行多目标优化,并对优化后的结果进行校核分析。本文首先使用Adams创建无人变胞车辆整车多体动力学模型,通过仿真,获得车底板与髋连接处、髋与十字筒连接处、十字筒与大腿连接处、膝关节、小腿与踝连接处、踝与脚连接处以及脚底板与地面接触处在变胞汽车重构过程中的受力曲线。然后基于变密度法的基本理论,使用Hypermesh中的Optistruct模块进行拓扑优化,优化完成后,对拓扑优化结果进行特征辨识,并根据辨识结果重新设计腿部各构件。对重新设计的腿部结构,本文选取质量和应力为优化目标,选取壁厚为优化变量,进行多目标优化。多目标优化过程包含试验设计、仿真获得结果、建立近似模型、寻优等环节,最终得到帕累托前沿。然后根据本文提出的权重选择法,从帕累托前沿中选取理想的最优解,并根据选择的最优解,对构件进行第二次重新设计。最后对再次重新设计的腿部各构件进行强度分析,并与优化前数据进行对比。对于从帕累托前沿中选取最优解这一过程,本文提出了一种全新的、程式化的方法,很大程度上改善了以往最优解选择过程中主观性太强的问题,使最优解的选取更加规范化,同时更加准确,更加理想。