1.一种基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤一、对白车身的三维模型进行有限元网格划分并建立相应的有限元模型；

步骤二、计算所述有限元模型中各个工况的模态和刚度，并对所述白车身进行试验验证，获取所述模态及刚度的计算值与试验值的误差；在所述误差不小于一个预设百分比时，调整所述有限元模型直至所述误差小于所述预设百分比；

步骤三、根据所述模态和所述刚度，筛选出优化设计的多个设计变量；

所述设计变量的筛选方法包括以下步骤：

(1)计算所述白车身结构的模态直接灵敏度、刚度直接灵敏度以及质量直接灵敏度；

(2)根据所述白车身结构的各个直接灵敏度，计算所述白车身结构的一阶扭转模态相对灵敏度Rft、一阶弯曲模态相对灵敏度Rfb、扭转刚度相对灵敏度Rt以及弯曲刚度相对灵敏度Rb；其中，Rftmin≤Rft≤Rftmax，Rfbmin≤Rfb≤Rfbmax，Rbmin≤Rb≤Rbmax，Rtmin≤Rt≤Rtmax；

(3)计算所述白车身的加权相对灵敏度w，所述加权相对灵敏度w的计算方法包括以下步骤：(3.1)计算一阶扭转模态相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rft与最小值Rftmin之间的差值Δ1；

计算最大值Rftmax和最小值Rftmin之间的差值Δ2；

将差值Δ1与差值Δ2之间的比值乘以所述白车身的一阶扭转模态的加权系数wft，获得所述一阶扭转模态相对灵敏度重要度；

(3.2)计算一阶弯曲模态相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rfb与最小值Rfbmin之间的差值Δ3；

计算最大值Rfbmax和最小值Rfbmin之间的差值Δ4；

将差值Δ3与差值Δ4之间的比值乘以所述白车身的一阶弯曲模态的加权系数wfb，获得所述一阶弯曲模态相对灵敏度重要度；

(3.3)计算弯曲刚度相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rb与最小值Rbmin之间的差值Δ5；

计算最大值Rbmax和最小值Rbmin之间的差值Δ6；

将差值Δ5与差值Δ6之间的比值乘以所述白车身的弯曲刚度的加权系数wb，获得所述弯曲刚度相对灵敏度重要度；

(3.4)计算扭转刚度相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rt与最小值Rtmin之间的差值Δ7；

计算最大值Rtmax和最小值Rtmin之间的差值Δ8；

将差值Δ7与差值Δ8之间的比值乘以所述白车身的扭转刚度的加权系数wt，获得所述扭转刚度相对灵敏度重要度；

(3.5)累加所述一阶扭转模态相对灵敏度重要度、所述一阶弯曲模态相对灵敏度重要度、所述弯曲刚度相对灵敏度重要度以及所述扭转刚度相对灵敏度重要度，获得所述白车身的加权相对灵敏度w；

(4)根据所述白车身的加权相对灵敏度w以及所述白车身的优化成本，选择所述白车结构中的部分参数为多个设计变量；

步骤四、先根据多个设计变量，选择优化设计的目标和约束，再构建近似模型以拟合响应所述目标和所述约束与所述设计变量之间的函数关系，最后对所述白车身结构进行优化设计。

2.如权利要求1所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤一中，所述三维模型的文件格式为通用格式，对所述三维模型进行Hypermesh网格划分；

在所述步骤二中，所述预设百分比为10％。

3.如权利要求1所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述白车身结构的弯曲刚度直接灵敏度Sb、扭转刚度直接灵敏度St、一阶弯曲模态频率直接灵敏度Sfb、一阶扭转模态频率直接灵敏度Sft、部件质量直接灵敏度Sw的计算公式分别为：其中，d1、d2分别表示在弯曲和扭转工况下测量点的Z向位移，fb、ft分别表示一阶弯曲模态和一阶扭转模态的固有频率，m表示所述部件的质量，x表示所述白车身的各个组件的厚度。

4.如权利要求1所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，所述白车身的各个相对灵敏度的计算公式为：其中，Sb、St、Sfb、Sft、Sw分别为所述白车身结构的弯曲刚度直接灵敏度、扭转刚度直接灵敏度、一阶弯曲模态频率直接灵敏度、一阶扭转模态频率直接灵敏度、部件质量直接灵敏度。

5.如权利要求1所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤三中，所述加权系数的计算方法包括以下步骤：确定用户评价指标的序关系；

定义所述指标间相对重要程度的判断标准，并按照所述判断标准对指标进行排序；

根据排序后的指标，计算所述加权系数。

6.如权利要求5所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，确定所述序关系的方法包括以下步骤：根据用户的主观评价准则，若指标xi的重要程度大于指标xj，则定义xi＞xj；其中，xi表示{x1}按关系“＞”排定后的第i个评价指标(i＝1,2，…，m)；

对于指标集{x1,x2,x3,…,m}，按照每个指标相对于评价目标的重要程度，在指标集{x1,x2,x3,…,m}中选出重要程度最大的一个指标，记为 在剩下的m-1个指标中选出重要程度最大的一个指标，记为 依次类推，直到最后经过m-1次挑选剩下的指标记为 确定所述序关系

7.如权利要求6所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，定义指标xk-1/xk的重要程度之比wk-1/wk为rk，其中k＝m，m-1，m-2，…，3，2，1；所述判断标准为：当rk＝1.0时，定义指标xk-1与指标xk同等重要；

当rk＝1.2时，定义指标xk-1比指标xk稍微重要；

当rk＝1.4时，定义指标xk-1比指标xk明显重要；

当rk＝1.6时，定义指标xk-1比指标xk强烈重要；

当rk＝1.8时，定义指标xk-1比指标xk极端重要；

其中，定义xk-1大于1/xk。

8.如权利要求7所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，所述加权系数的计算公式为：其中，k＝m,m-1,…,3,2；wk-1＝rkwk。

9.如权利要求1所述的基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计方法，其特征在于，在所述步骤四中，构建所述近似模型后，对所述白车身结构进行优化设计的方法包括以下步骤：选用非支配排序遗传算法对所述白车身结构进行优化，获得优化目标的pareto前沿；

从所述pareto前沿中选出折中满意解，并对所述折中满意解进行可靠性分析，得到约束响应的可靠度，以对所述确定性优化结果进行可靠性分析；

在确定性优化的基础上对所述白车身结构进行可靠性优化，最后对可靠性优化结果进行性能验证。

10.一种基于加权相对灵敏度的白车身结构优化设计装置，其特征在于，其包括：有限元模型产生模块，其用于对白车身的三维模型进行有限元网格划分并建立相应的有限元模型；

分析验证模块，其用于计算所述有限元模型中各个工况的模态和刚度，并对所述白车身进行试验验证，获取所述模态及刚度的计算值与试验值的误差；所述分析验证模块在所述误差不小于一个预设百分比时，调整所述有限元模型直至所述误差小于所述预设百分比；

设计变量筛选模块，其用于根据所述模态和所述刚度，筛选出优化设计的多个设计变量；所述设计变量筛选模块筛选所述设计变量的筛选方法包括以下步骤：(1)计算所述白车身结构的模态直接灵敏度、刚度直接灵敏度以及质量直接灵敏度；

(2)根据所述白车身结构的各个直接灵敏度，计算所述白车身结构的一阶扭转模态相对灵敏度Rft、一阶弯曲模态相对灵敏度Rfb、扭转刚度相对灵敏度Rt以及弯曲刚度相对灵敏度Rb；其中，Rftmin≤Rft≤Rftmax，Rfbmin≤Rfb≤Rfbmax，Rbmin≤Rb≤Rbmax，Rtmin≤Rt≤Rtmax；

(3)计算所述白车身的加权相对灵敏度w，所述加权相对灵敏度w的计算方法包括以下步骤：(3.1)计算一阶扭转模态相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rft与最小值Rftmin之间的差值Δ1；

计算最大值Rftmax和最小值Rftmin之间的差值Δ2；

将差值Δ1与差值Δ2之间的比值乘以所述白车身的一阶扭转模态的加权系数wft，获得所述一阶扭转模态相对灵敏度重要度；

(3.2)计算一阶弯曲模态相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rfb与最小值Rfbmin之间的差值Δ3；

计算最大值Rfbmax和最小值Rfbmin之间的差值Δ4；

将差值Δ3与差值Δ4之间的比值乘以所述白车身的一阶弯曲模态的加权系数wfb，获得所述一阶弯曲模态相对灵敏度重要度；

(3.3)计算弯曲刚度相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rb与最小值Rbmin之间的差值Δ5；

计算最大值Rbmax和最小值Rbmin之间的差值Δ6；

将差值Δ5与差值Δ6之间的比值乘以所述白车身的弯曲刚度的加权系数wb，获得所述弯曲刚度相对灵敏度重要度；

(3.4)计算扭转刚度相对灵敏度重要度；

计算相对灵敏度Rt与最小值Rtmin之间的差值Δ7；

计算最大值Rtmax和最小值Rtmin之间的差值Δ8；

将差值Δ7与差值Δ8之间的比值乘以所述白车身的扭转刚度的加权系数wt，获得所述扭转刚度相对灵敏度重要度；

(3.5)累加所述一阶扭转模态相对灵敏度重要度、所述一阶弯曲模态相对灵敏度重要度、所述弯曲刚度相对灵敏度重要度以及所述扭转刚度相对灵敏度重要度，获得所述白车身的加权相对灵敏度w；

(4)根据所述白车身的加权相对灵敏度w以及所述白车身的优化成本，选择所述白车结构中的部分参数为多个设计变量；以及优化设计模块，其用于先根据多个设计变量，选择优化设计的目标和约束，再构建近似模型以拟合响应所述目标和所述约束与所述设计变量之间的函数关系，最后对所述白车身结构进行优化设计。