车载空调的除霜性能关系到消费者的舒适性和安全性,每年由于车辆除霜性能不佳导致的交通事故屡见不鲜,因此对除霜性能的优化在汽车设计中是非常重要的。目前,最常用的优化方式是在确保空调其他结构参数不变的情况下,对单一参数不断地进行测试,以求找到该参数的最优值。空调具有复杂的结构,对空调多结构参数优化比单参数优化的除霜性能更优。但空调结构参数间非线性相关,响应面法等传统的优化方法很难解决此类非线性多参数优化问题。因此,本文对汽车除霜机理及相关优化问题进行深入的系统的研究,基于风量分配的原理,对风道结构进行改进;引入新的优化方法,对汽车空调结构进行多参数优化,从而进一步提高空调的除霜性能。首先将某轿车的空调系统作为研究对象,通过模型修改及网格划分等前处理,建立有限元仿真模型。在根据除霜试验要求,设置仿真的边界条件,分析车辆的除霜性能,包括风量分配、稳态风速、瞬态霜层的融化状态等。同时将试验结果与仿真结果进行对比,以验证有限元模型的准确性。其次将有限元模型作为研究对象,在确保车辆其他参数保持不变的情况下,分别对气流入射角度和出风口的开口长度不断做出调整,而后进行仿真计算,研究分析气流的入射角度和出风口的开口长度对车辆内部流线和前挡风玻璃内表面风速分配的影响,为空调的结构改进提供理论依据。最后对空调风道的结构做出优化设计。基于改进后的有限元仿真模型,优选空调结构参数作为设计变量,通过试验设计得到试验数据,分别采用径向基神经网络和支持向量回归的方法对空调结构参数的、非线性多变量的数据进行拟合。根据近似模型对气流的入射角度和出风口的开口长度进行优化,从而提高车载空调的除霜性能。