本研究基于基于熵的灰色关联分析（EGRA），对车身前端结构进行多目标轻量化优化，车身前端结构作为承受冲击力和保护乘员免受正面碰撞伤害的主要组件。首先，建立车身的基本噪声、振动和平顺性（NVH）模型和车辆的耐撞性模型，然后通过相应的实际实验进行验证；因此提取了轻量级控制配额。接下来，贡献分析方法确定轻量化优化的最终部件，同时考虑连续厚度变量和离散材料变量。随后，采用最优拉丁超立方采样（OLHS）方法进行实验设计（DoE），考虑车身总质量和扭转刚度，防火墙上的最大侵入变形，下端的最大冲击加速度B 柱，以及所选优化部件的总材料成本作为五个相互竞争的优化目标。之后，使用EGRA确定优化零件的厚度和材料参数的最佳组合，并通过与理想解的相似性（TOPSIS）的顺序偏好技术确认。最后，将原始设计与轻量化后的优化设计进行对比，进一步验证了轻量化优化的有效性。结果表明，在保证其他相关机械性能的基础上，车身进行了轻量化优化，质量减少了4.98kg。因此，EGRA可以很好地应用于汽车车身的多目标轻量化优化。