随着时代的进步和发展,汽车声品质的研究已经是车辆噪声领域的主要方向之一。改善整车噪声中主要噪声来源之一的排气噪声声品质对于提高整车NVH性能具有重要意义。以国内主流汽车产品SUV非稳态工况下的排气噪声作为研究对象,建立适合非稳态工况下排气噪声声品质的预测模型,预测排气噪声声品质,并基于此模型,提出了改善非稳态排气噪声声品质的消声器优化改进的工程设计方法。主要工作内容如下:(1)对主流国产SUV进行排气噪声试验,完成非稳态工况下排气噪声样本的采集;采用成对比较法对噪声样本进行主观评价试验,得到噪声样本的主观满意度值,同时,基于Zwicker时变算法计算非稳态噪声样本的心理声学客观参量,并分析心理声学客观参量与主观满意度之间的相关性。(2)使用基于粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络和支持向量回归(SVR)建立非稳态工况下排气噪声声品质满意度预测模型,预测结果显示这两种模型在非稳态工况下的预测准确度较差。针对预测准确度的不足,采用互补的总体经验模态分解方法(CEEMD)与样本熵相结合完成非稳态信号的特征提取,再利用主成分分析法(PCA)对特征进行降维处理,建立表征声品质的参量SQP-CSP(Sound quality parameter base on CEEMD and then proceed SE-PCA),研究分析表明低频噪声对声品质有较大影响。将参量SQP-CSP值替换掉与主观满意度相关性较差的粗糙度和抖动度,与响度、尖锐度、A声压级、峭度作为预测模型的输入,提出基于心理声学客观参量与SQP-CSP值的非稳态排气噪声声品质满意度预测模型;该预测模型的预测精度更高,可用于非稳态的排气噪声声品质评价。(3)通过分析排气消声器吸声材料、消声器截面形状、扩张比等参数对低频噪声的影响规律,应用创建的汽车排气噪声声品质预测模型,进行基于声品质的消声器优化改进设计。优化后声品质主观满意度比优化前提高了10%以上,同时试验测得消声器的压力损失没有明显变化,证明优化方案是可行的。