随着人们对汽车品质要求的不断提高,声品质已成为汽车噪声研究的重要内容之一。汽车关门声品质越来越受到消费者的关注,是影响消费者对汽车可靠性判断的关键因素。针对汽车关门声品质研究过程中遇到的问题,以某乘用车为研究对象,对汽车关门声品质进行研究,论文主要研究内容与结论如下:(1)对车门系统进行结构分析,发现振动和气流冲击是影响汽车关门碰撞噪声的关键因素;研究了几种常用的汽车关门声品质主观评价方法,对比分析发现成对比较法是一种适用于汽车关门声品质的主观评价方法。(2)分别使用BP神经网络和支持向量机方法,建立了汽车关门声品质预测模型。基于声压样本,使用传统方法计算得到声压样本的心理学参数;同时,使用时频处理技术提取了声压样本的特征向量。分别把声压样本的心理学参数和特征向量作为预测模型的输入,对声压样本的声品质进行预测。通过预测结果与主观评价结果的对比分析,发现支持向量机预测模型具有更好的预测效果。(3)根据某样车的车门结构参数,使用Hypermesh软件建立了车门的有限元模型。使用该有限元模型进行了车门碰撞分析,得到标记点的响应速度。将响应速度作为边界条件,使用SYSNOISE软件建立了车门外板的边界元模型。对建立的边界元模型进行声辐射分析,提取场点的声压波形。将声压波形作为支持向量机模型的输入,对声压波形的声品质进行预测,得到了主观评价绩效值的预测结果。对比分析发现预测结果与主观评价结果吻合较好,表明有限元和边界元方法是一种适用于汽车关门声品质分析的有效方法。本文的研究成果对改进汽车关门声品质,减少主观评价次数,降低研发成本具有重要意义,为汽车关门声品质的改进提供了理论依据。