《Materials Today Communications》：A comprehensive review on advanced materials and testing techniques for passenger vehicle frames
汽车工业正在经历向可持续性、能源效率提升与安全性增强转型的关键阶段，这一转型主要由车辆车架材料与测试技术的创新所驱动。该综述探讨了车架材料由传统低碳钢向先进轻量化材料的转变，包括铝合金、镁合金、碳纤维增强聚合物（CFRPs）以及多材料混合结构；这些材料具有更优的比强度、耐腐蚀性和耐撞性能（crashworthiness）。上述材料不仅能够满足纯电动与混合动力车辆的结构需求，而且对燃油经济性提升和排放降低具有显著贡献。然而，高生产成本、可回收性挑战以及大规模制造受限，仍然是其广泛应用的主要障碍。此外，论文强调了计算工具的发展，如人工智能（AI）驱动的多目标优化、拓扑优化以及有限元分析（FEA），这些方法能够提升碰撞性能并加快设计流程。通过实时传感器集成和虚拟碰撞仿真等现代测试技术，可确保车辆满足安全标准。智能材料、循环经济理念、低成本制造以及可持续材料解决方案的集成，构成未来研究的主要方向。随着市场向电动化与无人驾驶出行模式转变，这些发展对于满足消费者对高强度、长寿命及环境友好型汽车的需求，以及符合国际法规要求，具有重要意义。此外，该综述通过将候选材料与特定应用需求、性能权衡、验证方法、制造约束、可回收性及全生命周期可持续性相联系，为未来材料研究提供了关键的指导性框架。
1. Introduction
文章首先指出，汽车工业在安全、性能、能效与环境可持续性要求的共同驱动下，持续推进乘用车车架设计演进。车架作为整车承载骨架，不仅支撑发动机、悬架与车身面板，而且在碰撞过程中承担冲击能量吸收与耗散任务，因此其材料与结构设计直接关系到乘员保护。围绕这一背景，研究人员强调，传统依赖物理样机和经验设计的方法正在被先进材料、计算建模与新型测试方法所重塑，车架设计目标正由单纯满足强度要求转向兼顾轻量化、法规符合性和环境责任。
文章随后回顾了传统钢材向轻量化材料转型的总体趋势。普通钢因强度、可获得性、制造性和成本优势长期占据主导地位，但随着更高燃油经济性、更低排放和更优碰撞安全的需求增加，铝合金、镁合金和碳纤维增强聚合物（CFRPs）逐渐成为关键替代材料。其中，CFRPs）凭借极高比强度与比刚度受到广泛关注，但其高成本及规模化制造困难仍限制普及。为克服这些障碍，树脂传递模塑（RTM）和纤维缠绕等工艺被视为重要方向。与此同时，石墨烯基复合材料和生物复合材料等替代体系也被纳入研究视野。
在设计方法方面，文章指出有限元分析（FEA）已显著改变车架开发流程。通过在样机制造前模拟冲击、振动与疲劳响应，FEA）使车架开发更具预测性并降低成本。进一步地，形状优化、尺寸优化与拓扑优化使工程人员能够在减少材料用量的同时最大化关键力学性能。人工智能（AI）与机器学习（ML）则进一步扩展了优化空间，可用于材料行为预测、结构性能评估及多目标权衡设计。
1.1. Scope and positioning of the present review
本节明确界定了综述的研究范围与学术定位。文章指出，既有轻量化综述多围绕单一材料类别、连接工艺或一般性汽车轻量化展开，缺少面向乘用车车架系统的集成化材料选择视角。与以往研究不同，本文专门聚焦乘用车车架与底盘框架结构，强调材料必须在耐撞性、刚度、疲劳寿命、耐腐蚀性、可制造性、可连接性、测试验证、经济性、回收性和生命周期可持续性等维度上进行综合比较。
作者提出，该综述的独特贡献在于将材料演进、当前车架应用、计算设计与优化、测试方法以及未来研究指南整合到同一分析框架中。这种“框架级”视角并非仅介绍新材料，而是讨论其在车架应用中的适配性、验证问题及在电动车、自动驾驶汽车和可持续车辆中的未来适用趋势。
2. Evolution of material utilization for vehicle frames
本部分按历史脉络梳理了车架材料从
20世纪初至今的演化过程。早期汽车多采用木质框架，其优势在于易得、易加工且延续了马车制造传统，但随着车辆功率提高，木材在腐朽、承载和耐损伤方面的局限逐渐显现。至
1910年代，钢材因其更高强度与耐久性开始取代木材，并在
1920年代后基本成为主要结构材料。
在
20世纪中期，车身-车架分离式结构（body-on-frame）成为主流。该结构采用独立刚性钢制底盘，便于共享平台和发展多种车身形式，但其缺点在于质量较大、燃油效率较低且操纵性能不及后续一体化结构。到
20世纪后期，一体式车身（unibody）逐渐兴起，车身与车架合为一体，从而提升了结构刚度、操纵性与安全性，并显著减轻了整车质量。
进入
21世纪后，轻量化和可持续性成为核心目标，铝合金、镁合金和CFRPs）迅速发展。铝密集结构和铝空间框架展示了轻量化潜力，镁合金则在铸造和成形技术进步推动下逐步应用于更多部件。与此同时，CFRPs）在高端与高性能汽车中成为高比性能代表材料。此外，多材料结构的发展也推动了胶接、激光焊、搅拌摩擦焊等新型连接技术的普及。
3. Recent material utilization in vehicle frames
本章系统讨论当前车架材料体系的应用现状，认为现代乘用车车架已由单一材料设计走向多材料协同。铝合金、镁合金、先进高强钢（AHSS）、碳纤维增强聚合物（CFRPs）以及若干新兴材料，共同构成了现代车架轻量化与安全设计的核心物质基础。
3.1. Aluminium and magnesium alloys
该节指出，铝合金和镁合金是当前最重要的轻金属车架材料。铝合金具有约2.7 g/cm
3的低密度，显著低于钢材，可在维持结构性能的同时实现显著减重，特别适用于车身骨架（BIW）、罩盖件、加强件和吸能构件。文章强调，铝在车架中的广泛使用可带来整车质量降低、燃油消耗下降和CO
2排放减少等综合收益，并具有良好的耐腐蚀性。
但铝合金也存在弹性模量低的问题，约为70 GPa，远低于钢的约200 GPa，因此在实际设计中往往需要增大截面或增加局部加强来弥补刚度损失。此外，其较高热膨胀系数也可能在多材料结构中引发连接耐久性与疲劳问题。
镁合金密度约为1.74 g/cm
3，比铝更轻，具有更高减重潜力，但室温成形性差、强度储备有限且易发生腐蚀，因此目前主要用于非主要承载件或半结构件。文章进一步从机理层面指出，镁合金的六方密排（HCP）晶体结构限制了室温可激活滑移系数量，其塑性变形依赖基面滑移、非基面滑移和孪生机制，因此晶粒尺寸、织构与合金化控制对其强塑性至关重要。
3.2. Advanced High-Strength Steels (AHSS)
文章将先进高强钢（AHSS）视为当前乘用车车架中最具工程现实性的核心材料之一。与普通低碳钢相比，AHSS）具备更高屈服强度和抗拉强度，因此可通过减薄构件厚度实现轻量化，同时保持甚至提升结构安全性。其在A柱、B柱、门槛梁、侧碰梁、车顶纵梁和溃缩区等碰撞关键区域中具有显著优势。
从冶金机制看，双相钢（DP）依靠铁素体-马氏体双相组织在强度和成形性之间实现平衡；相变诱导塑性钢（TRIP）通过残余奥氏体在变形过程中的应变诱导马氏体转变来提高延性与能量吸收；孪生诱导塑性钢（TWIP）则通过形变孪生获得高加工硬化能力；热成形钢（PHS）经热冲压和淬火后形成高强马氏体组织，适用于抗侵入要求极高的部位。文章强调，AHSS）的优势不仅在于材料强度数值本身，更体现在碰撞中的延迟断裂能力、吸能特性与可预测变形模式。
不过，AHSS）也带来成形回弹、模具磨损、焊接适配性等制造问题，因此热冲压、拼焊板和改进焊接工艺成为其大规模应用的重要配套技术。
3.3. Carbon Fiber-Reinforced Polymers (CFRPs)
该节指出，CFRPs）在车架材料中代表最高水平的比强度与比刚度，最早在赛车单体壳结构中证明其革命性价值，随后逐步进入高端乘用车与部分量产新能源汽车。其最重要的优势在于可实现相对于钢材高达约50%的减重，并兼具优异疲劳性能与比吸能能力，因而特别适用于单体壳、乘员舱、安全舱、车顶板及碰撞吸能结构。
文章从材料力学机制进一步解释，CFRPs）的性能来源于碳纤维承担主要拉伸和刚度载荷，而聚合物基体负责载荷在纤维间传递、固定纤维并抑制局部损伤扩展。其性能具有显著各向异性，与纤维取向、铺层序列、纤维体积分数、基体韧性和界面结合质量密切相关。碰撞载荷下，其能量吸收主要通过基体开裂、纤维断裂、分层、纤维拔出、纤维扩展和断裂层间摩擦滑移等渐进破坏机制实现。
尽管如此，CFRPs）的高原材料成本、较慢成形周期、损伤检测和修复复杂性以及回收困难，仍是其从高性能和豪华车型向大规模车架推广的主要障碍。文章认为，自动化RTM）、热塑性复合材料及金属-CFRP）混合结构是未来重要发展方向。
3.4. Multi-material hybrid structures and other emerging materials
本节讨论多材料混合结构及其他新兴材料体系。作者指出，未来车架并非简单“以一种材料替代另一种材料”，而是通过材料功能分区实现最优配置。天然纤维增强复合材料（NFRCs）因低密度、较低环境负荷和一定力学性能，被视为车身板件、保险杠和部分半结构件的潜在候选材料，但其受潮敏感性、热稳定性和纤维-基体界面问题限制了其在主承载车架中的应用。
纤维金属层板（FMLs）如GLARE和ARALL）兼具金属与复合材料优势，在疲劳、冲击容限和减重方面具有潜力，但其汽车应用仍受制于制造复杂性、连接可靠性和成本。Mg-Li-Al合金因超低密度和改进延性受到关注；铁基形状记忆合金（Fe-SMAs）与相变材料（PCMs）更多体现为功能材料，可用于能量耗散、自适应结构响应与热管理；石墨烯增强铝基或聚合物基复合材料则通过载荷传递、位错阻碍、晶粒细化和裂纹桥联等机制提升局部强度、硬度和耐磨性。
3.5. Critical synthesis of material options for vehicle-frame applications
该节对各类材料进行了综合批判性比较。文章明确指出，单一材料难以同时满足车架对结构、安全、成本、环境和制造性的多重要求。AHSS）最适合碰撞关键构件；铝合金适合车身骨架、碰撞盒和副车架等轻量化部位；镁合金更适合质量敏感的半结构件；CFRPs）适合高端单体壳、乘员舱和高比吸能构件；天然纤维复合材料和再生聚合物更适用于非承载和半结构区域；石墨烯复合材料、智能材料和相变材料当前更适合作为局部增强或特定功能实现材料。
作者进一步指出，未来最合理的方案是功能梯度化的多材料设计：在抗侵入安全区采用AHSS），在质量敏感子结构中采用铝或镁，在刚度和吸能要求极高部位采用CFRPs），并以环境友好型复合材料承担非关键承载功能。
3.6. Manufacturability, joining, repairability, and recycling challenges in multi-material vehicle frames
文章指出，多材料车架的工业实现取决于制造兼容性、连接可靠性、可修复性和报废回收可行性。钢-铝、铝-CFRP）、钢-CFRP）和镁-铝等异种材料组合之间存在熔点、弹性模量、热膨胀系数、电化学电位和表面化学差异，易导致残余应力、热变形、局部应力集中与电偶腐蚀。
传统熔焊并不适用于多数异种材料组合，因此电阻点焊、激光焊、搅拌摩擦焊、自冲铆接、压铆、胶接及混合连接成为关键路线。文章特别强调，多材料结构中接头往往是疲劳、腐蚀、热循环和碰撞中的最薄弱区域，因此接头级测试必须成为材料验证体系的重要组成部分。同时，CFRP）及金属-复合材料混合结构的修复往往需要损伤检测、补片胶接、受控固化或整体更换，其服役维护成本和结构恢复可信度均明显高于传统金属车架。
4. Computational design and optimization in vehicle frame development
本章集中讨论计算设计工具在车架开发中的战略作用。文章认为，计算方法已使车架开发从依赖经验与物理试制，转向以高保真仿真、优化设计和数据驱动决策为核心的新范式。有限元分析（FEA）、拓扑优化、多目标优化（MOO）以及人工智能/机器学习（AI/ML）共同构成现代车架开发的方法学基础。
4.1. Finite Element Analysis (FEA)
作者指出，FEA）是车架设计与优化的基础工具，可用于预测静载、动载、碰撞、振动与疲劳工况下的应力、变形及潜在失效区域。通过将复杂结构离散为有限单元，工程人员能够在设计早期识别薄弱部位并进行结构强化。FEA）在碰撞模拟中的作用尤为重要，可用于评估正碰、侧碰与后碰中的结构变形与侵入，从而优化溃缩区与乘员保护结构。
此外，FEA）还支持不同材料方案的比较，便于在质量、强度、成本和可制造性之间作出理性取舍。文章还提到模态分析是FEA）的另一重要应用，有助于确定车架固有频率与振型，从而避免共振和改善噪声、振动与声振粗糙度（NVH）性能。
4.2. Topology optimization
本节强调拓扑优化在轻量化结构概念设计中的变革意义。其核心在于在给定设计空间内，通过算法迭代分配材料，将低效承载区域移除，同时保留满足刚度、强度和耐撞性要求的主传力路径。文中提到，SIMP）等方法以及与显式碰撞求解器的结合，使拓扑优化不仅适用于静刚度设计，也适用于碰撞吸能结构开发。
作者进一步指出，拓扑优化在早期架构开发中价值极高，能够突破传统CAD）思维，生成创新性框架布局。然而，其直接输出几何通常需要结合冲压、铸造、装配与连接约束进行再解释，因此制造约束集成是其工程落地的关键。
4.3. Multi-objective optimization
文章指出，多目标优化（MOO）适合处理车架设计中普遍存在的冲突目标，例如减重与耐撞性、刚度与成本、性能与制造性之间的平衡。通过径向基函数（RBF）、粒子群优化、遗传算法等方法，可以在多约束条件下寻求更优折中解。特别是在车身侧围、前副车架、电动车底盘等场景中，MOO）已被证明可显著降低结构质量并保持法规合规性能。
4.4. AI/ML-assisted optimization of passenger vehicle chassis frames: workflow, limitations, and industrial applicability
该节系统总结了AI/ML）辅助车架优化流程：先通过FEA）与试验建立数据集，再构建人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）或Kriging）等代理模型，随后与遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）或强化学习集成，最后通过高保真仿真和试验验证设计结果。文章强调，AI/ML）的本质是加速设计空间搜索和决策，而非替代物理机理仿真。
作者同时指出其局限：模型性能高度依赖训练数据质量、仿真边界条件、材料模型与网格精度；对新材料、新连接和新碰撞场景的泛化能力有限；黑箱特征和不确定性量化不足也限制其在安全关键结构中的直接应用。因此，AI/ML）最现实的工业用途是早期概念筛选、参数敏感性分析和设计空间压缩。
4.5. Critical assessment of computational design approaches
作者在本节作出方法论总结：FEA）不可替代，是结构可信性基础；拓扑优化适用于寻找高效传力路径，但需结合制造约束；MOO）最贴近真实工程设计，因为车架从不存在单一目标最优；AI/ML）可显著提速，但不能取代基于物理的仿真与实体试验。故最可靠的路线是构建FEA）、拓扑优化、MOO）、AI/ML）与物理测试协同迭代的混合验证流程。
5. Advanced testing techniques for evaluating the safety and performance of vehicle chassis frames
本章围绕车架安全与性能验证展开。文章指出，车架测试必须覆盖从材料微观表征到全尺寸结构验证的多个层级。微观层面包括拉伸、硬度、冲击和断裂韧性试验，以及光学显微镜和扫描电子显微镜（SEM）下的组织与热影响区（HAZ）分析，用于评估基材和焊接区域强度、塑性与损伤特征。
结构层面则包括静载刚度测试、动态模态分析、疲劳测试、扭转测试、残余应力评估和虚拟碰撞仿真。文章特别强调，LS-DYNA）或PAM-CRASH）等工具已成为碰撞适航性分析的标准手段，而数字图像相关（DIC）、实时传感器耦合和物理-虚拟混合测试则显著提升了全场应变测量和模型校准能力。
5.1. Critical interpretation of testing requirements
作者认为，单一机械性能测试无法满足车架材料与结构定型需求。拉伸、硬度和弯曲数据仅适合作为初筛，而碰撞关键构件需要高应变率加载、渐进塌缩和吸能分析；承载结构还必须经过疲劳、扭转、振动、腐蚀和残余应力评估。对于多材料结构，接头常比母材更关键，因此胶接、铆接、焊接和混合连接在复合载荷、疲劳-腐蚀、冲击-疲劳和热-机械循环下的行为应成为未来测试重点。
5.2. Integrated material–optimization–testing framework for vehicle-frame development
本节提出全文的集成性方法框架，即材料选择、计算优化与测试验证不应彼此割裂，而应形成闭环。首先依据不同车架区域的刚度、吸能、疲劳、耐腐蚀、可制造性、可连接性、可修复性与可回收性要求筛选候选材料；随后将材料特性导入FEA）、拓扑优化、MOO）和AI/ML）模型；最终通过拉伸、疲劳、扭转、振动、腐蚀、碰撞和接头级测试进行验证，并将试验结果反向用于材料模型修正和结构设计迭代。该框架体现出面向未来乘用车车架开发的验证驱动型系统工程思路。
6. Critical analysis, guidelines and future research roadmap for alternative materials in automotive frames
本章将前述分析提升为设计指南与研究路线图。文章指出，低密度本身并不足以证明某一材料适合车架应用，真正可用的候选材料必须同时满足刚度、吸能、疲劳、耐腐蚀、可修复、可连接、可制造及报废回收要求。作者强调，未来研究不能只围绕“更轻”或“更强”展开，而应转向“特定功能区最适材料”的问题。
文中提出多项指南：候选材料应首先接受比强度、比刚度、冲击吸能、疲劳、腐蚀与热稳定性筛选；材料选择应与车架区域功能绑定，碰撞关键区优先考虑AHSS）及高可靠混合结构，半结构和非承载区域可引入生物复合材料、再生聚合物和镁合金；计算方法应在设计早期介入，以支持多材料匹配和功能分区；验证体系应扩展至高应变率冲击、腐蚀-疲劳耦合、热循环和整车级结构试验；生命周期评价、循环经济与可拆解设计也必须成为材料选择的一部分。文章同时指出，电动车（EV）对电池包防护、热管理和高扭转刚度提出新要求，而自动驾驶汽车则要求结构布局兼容传感器集成与新型安全策略。
7. Conclusions and future outlook
结论部分指出，车辆车架材料与测试技术的发展体现了汽车工业对创新、安全与可持续性的系统追求。由传统钢材向铝合金、CFRPs）及多材料混合结构的转变，使轻量化、高强度和高耐撞性得以协同实现。与此同时，有限元分析（FEA）、拓扑优化和AI）驱动设计方法已深刻改变车架开发模式。
作者最终认为，未来乘用车车架的发展方向不是简单材料替换，而是面向应用场景的、多材料、数字化设计、可制造、可修复和可回收的集成系统。最有前景的路径是构建功能分区多材料车架，并结合AI/ML）、数字孪生、先进连接技术、物理-虚拟混合验证以及循环经济设计原则，使下一代车架在轻量化之外，同时满足耐撞性、制造性、修复性、可回收性、电池防护、热管理和长期可持续性等多维目标。
