随着汽车技术的发展,消费者对汽车品质的追求日益提高,车内噪声作为驾乘舒适性的重要指标一直备受关注。在新能源汽车兴起的大背景下,气动噪声带来的内部噪声问题越发突出。目前汽车噪声的解决方法主要有主动和被动噪声控制两种,其中被动噪声控制较为常用,且多从声源着手,而对气动噪声的主动噪声控制研究较少。汽车侧窗周围流场复杂,距离驾乘人员较近,是车内噪声的主要来源。因此针对汽车侧窗区域气动噪声引起的车内噪声,进行主被动噪声控制研究,探索影响因素及控制机理,为气动噪声控制提供方法支撑和理论指导,是十分有意义且必要的。本文主要研究内容如下:首先建立现代简化模型（HSM）,通过风洞实验和流场-声场联合仿真,证明了仿真策略的合理性和准确性。结果表明,内部噪声的风噪声源主要来自模型前缘的分离涡及其再附着现象。分离涡的运动引起了模型表面压力脉动,经由各窗向内传递,产生内部噪声。通过薄膜模态分解对风噪声源进行成分分析,发现表面压力激励由湍流压力脉动和声学压力脉动组成,其中湍流压力脉动为声源的主成分。而在不同压力激励引起的内部噪声对比中发现,声学压力脉动是内部噪声的主要贡献者。这一差异是因压力脉动与玻璃弯曲波波数关系不同而引起传递效率的差异所致。其次针对整车模型,分别从声源和传递路径两方面进行被动噪声控制研究。以驾驶员左耳处总声压级为降噪目标,对后视镜的镜体比例、下缘角度和镜柱长度三个参数进行优化分析。结果表明,后视镜优化使总声压级降低了2.54 d B,并由相关性分析发现,镜体比例对车内噪声影响最大。通过玻璃类型的仿真对比发现,在普通钢化玻璃基础上,PVB夹层玻璃产生了7.01 d B的降噪量,且其隔声性能受低频湍流压力脉动限制。随后,基于PVB夹层玻璃内外层玻璃厚度的优化分析,进一步取得了2.52 d B的降噪量。研究发现,内外层玻璃厚度对车内噪声的影响关系与作用频段有关,中高频段下外层厚度的影响比内层厚度小,而低频段内与之相反,且全频段与低频段规律保持一致。此外,对比优化前后的仿真结果发现,后视镜优化主要受声学压力激励影响,而侧窗玻璃优化主要受低频湍流压力激励限制。最后以实车数据为基础,基于MATLAB/Simulink进行主动噪声控制研究。通过对比不同基础算法的控制性能,确定最小均方算法为基础算法。随后在考虑次级路径的条件下,探究滤波最小均方算法的参数对其降噪性能的影响,发现该算法对步长的变化更敏感,滤波器阶数在较宽范围内可使算法稳定,而步长存在最佳值或区间,且区间内收敛速度和收敛效果之间存在矛盾。将最佳参数组合应用到不同风速下,结果表明,获得的最佳参数在收敛性能上对不同风速具有一定通用性,但不同风速下的降噪比例存在差异。随后,进一步采用变步长算法对风噪信号进行控制研究,并在收敛速度和收敛效果的矛盾问题上取得一定改善。