汽车排气消声器是降低发动机排气噪声最直接有效的方法,然而当前排气消声器的设计不仅需要大量的仿真分析,而且高度依赖于设计人员的经验知识,这极大的限制了排气消声器设计开发的效率和成功率。针对上述问题,本文通过对排气消声器的传统设计流程的分析,提出了包括排气消声器性能智能化分析和结构智能改进的排气消声器智能设计方法,不仅能够避免排气消声器设计阶段因性能分析所耗费的大量时间,而且能够协助经验不足的设计人员完成结构改进。实现排气消声器设计的自动化、智能化,对缩短排气消声器的开发周期,降低开发成本具有重要的现实意义。在排气消声器智能分析技术研究中,本文首先通过对排气消声器进行特征分解建立了排气消声器特征参数的获取方法,并利用可扩展标记语言实现了排气消声器模型的特征参数表达;研究了基于上述表达方式的排气消声器流体模型自动建立流程,并在有限元网格自动划分技术中重点研究了模型的局部细化方法,归纳了模型局部网格尺寸制定规则;最后研究了排气消声器有限元模型的进出口面自动识别的方法,并针对消声器性能分析的实际需要,实现了在排气消声器进出口面上智能添加相应的边界条件。为排气消声器的性能智能化分析的实现奠定了基础。在排气消声器结构智能改进技术研究中,本文用消声器传声损失的评价函数表征消声器性能好坏的目标函数,针对消声器自身消声性能提出的一种基于消声特性的分段频谱多目标加权评价方法。研究边界条件确定方法,本文经过大量研究和测试后提出分别针对等式约束关系和不等式约束关系的添加原则。通过研究了粒子群算法和蚁群算法的特点,最后用这两种算法作为优化方法的算法。