作为汽车制造行业的一项重要技术,车辆设计的轻量化备受关注。其节能减排效果突出。轻质材料的应用通常被用作减轻重量的主要方式。然而,材料选择通常受多角度性能特征的影响,例如机械和社会特性,因此,需要一种有效的多标准决策 (MCDM) 方法。本文提出了多角度指标的系统层次结构,以优化轻量化材料选择,包括机械、耐久性、社会和技术特性。将灰色关联分析和基于与理想解相似度的订单性能技术(TOPSIS)相结合的混合评估方法(G-TOPSIS)被应用于评估轻量级材料替代方案并获得最佳替代方案。进行了一个案例研究,即 17 种轻质材料,以验证分层结构和 MCDM 方法。此外,还进行了敏感性分析以监控解决方案排名对变化的稳健性。结果表明,该方法为汽车应用的最佳轻量化材料选择提供了有效的决策工具。