Uno de los aspectos desafiantes del diseño de bancos de pruebas de rigidez de carrocería en blanco es medir la precisión de las pruebas. Este documento propone un método para integrar el banco de pruebas de rigidez de carrocería en blanco y la carrocería en blanco en un modelo general para el diseño de optimización. Establece un modelo matemático de optimización basado en la estructura general del banco de pruebas de rigidez, teniendo en cuenta los factores que afectan la precisión de los resultados de las pruebas del banco de pruebas de rigidez de carrocería en blanco. La precisión de las pruebas del banco de pruebas de rigidez puede aumentar significativamente al designar los grados de libertad en cada posición de conexión como variables discretas. Se utiliza el Método de Metamodelado Híbrido y Adaptativo (HAM) para optimizar el modelo matemático. Este enfoque utiliza e integra tres metamodelos distintos con varios atributos. El error del resultado de la prueba de rigidez torsional de la carrocería en blanco es solo del 1.1%, y el error del resultado de la prueba de rigidez a flexión de la carrocería en blanco es solo del 3.4%, gracias al resultado de optimización que se utilizó para diseñar y fabricar un conjunto de bancos de pruebas de rigidez de carrocería en blanco y utilizarlos para una verificación de prueba de rigidez de carrocería en blanco.