本文基于LS-DYNA应用进行约束系统仿真技术研究，利用有限元方法模拟车身、仪表板横梁、座椅、管柱、方向盘、气囊、预紧器、卷轴器、安全带等系统，进行台车试验工况下约束系统仿真分析。

为了克服测量响应的不确定性给乘员约束系统参数识别带来的困难,利用马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）采样和近似模型构造技术,提出一种基于贝叶斯推理的乘员约束系统不确定性参数识别方法.该方法结合约束系统参数的先验分布和测量响应,通过马尔科夫链在未知参数联合概率密度空间进行抽样,从而获得了织带刚度缩放系数和质量流率缩放系数的后验边缘概率密度函数.识别结果表明,相比于传统确定性识别方法,基于贝叶斯推理的不确定性参数识别方法不仅能有效给出乘员约束系统参数的概率分布,而且能够保证参数寻优的全局收敛性.

在微型轿车正面碰撞过程中，乘员容易受到严重伤害，优化乘员约束系统对于乘员的保护极其重要。利用MADYMO软件建立了包含座椅、安全带、仪表板及转向系统在内的某微型客车乘员约束系统的分析模型，并通过试验验证了模型的有效性。最后利用验证后的模型对约束系统的参数应用正交试验设计的方法进行优化，实现了对该车正面碰撞过程约束系统的较全面且较可靠的评价。

针对液压缸非线性刚度约束系统的混沌问题，建立了一种液压缸非线性刚度约束系统的动力学控制模型，通过Melnikov方法得到了液压缸非线性刚度约束系统发生Smale马蹄变换意义下混沌的临界条件。通过仿真分析发现，当线性控制参数发生变化时，系统发生混沌的临界条件也会发生变化，同时当线性控制参数增大时，系统的稳定性会得到提高。