近年来汽车行业蓬勃发展,中国汽车销量现已成为世界首位,人们对于汽车需求快速增长的同时对于车身外观质量要求也日益增加,外观质量由车身装配尺寸决定,而车身薄板件的焊点布置策略能直接对装配尺寸偏差产生显著影响,通过对焊点布置方案的优化可以有效减少薄板件装配体的焊接变形,提高车身质量。针对采用有限元软件模拟薄板焊装,对整批薄板件的装配偏差统计分析的时间成本巨大问题,提出建立综合柔性薄板装配偏差模型,并结合蒙特卡罗模拟获取装配偏差统计分析结果,因为装配过程中涉及偏差众多,通过分析选定焊点位置、焊枪位置、夹具定位、零件测点这四种重要偏差源,使模型更加完整和符合生产实际。传统薄板装配焊点布置方案大多采用结合有限元和智能优化算法的迭代优化,针对此迭代优化方法耗时巨大和效率低下,提出基于代理模型的焊点布置优化方法,并建立三种常用代理模型,多项式响应面,遗传算法—BP神经网格、粒子群算法—支持向量机,并进行拟合预测性能对比分析。样本数据的采样策略采用优化拉丁超立方实验方法。为了提高焊点布置优化效率,提出选择电阻点焊中影响薄板装配偏差的定形焊点布置方案进行优化,并针对同等间距焊点布置不适合所有薄板焊接情况的问题,提出对同一条焊线上的不等间距焊点布置方案进行优化。选用两种不同间距为设计参数,通过优化拉丁超立方在间距参数空间获取样本布置方案,利用综合柔性薄板装配偏差模型获得样本响应,构建PSO-SVR代理模型,预测得到使装配偏差最小的焊点布置最优方案。通过简单柔性薄板装配实例,小样本学习情况下,比较三种代理模型,从模型预测准确度方面证明PSO-SVR代理模型的有效性和优越性,并利用车身侧围薄板件焊装案例表明该方法的有效性和实用性。