为了更好地提高B柱的轻量化和耐撞性能，本文提出了一种将改进的粒子群优化算法（MPSO）和基于理想解的相似性优先排序技术（TOPSIS）与主成分分析方法相结合的混合方法。 PCA)已应用于汽车B柱结构外板的多目标轻量化优化设计。首先，通过数值模型研究了侧面碰撞情况下H点的耐撞性指标，与实验结果吻合较好。其次，构建了钢-铝B柱，通过将实验设计方法与基于数值模型的代理模型相结合构建近似模型，采用MPSO算法对B柱进行多目标优化设计和Pareto解定了。最后，TOPSIS 结合PCA 方法可以获得最佳折衷解。观察到，在冲击速度达到峰值的前提下，B柱的重量减少了20.7%，峰值侵入变形分别提高了23.5%和41.7%。此外，优化设计与原始模型的比较表明，所提出的混合方法在B柱结构的多目标轻量化优化设计中具有优越的性能。