随着社会进步和科技发展,车辆噪声仅以声压级为指标的控制已经不能满足消费者对噪声控制要求,研究及改善车辆噪声声品质已经成为车辆噪声领域的主导方向。车辆排气噪声是车辆主要的噪声来源之一,研究其声品质对于提升整车NVH特性和车辆市场竞争力具有重要意义。本文目的在于研究车辆排气消声器的结构参数对排气声品质的影响规律,同时探索提升排气噪声声品质的设计方法。研究以多辆国产乘用车在稳态与非稳态工况下的排气噪声为对象,建立了稳态与非稳态排气噪声声品质的预测模型,并基于所建模型展开消声器声学特性仿真和排气噪声声品质设计方法的研究。首先,本文采用成对比较法对样本噪声进行了主观评价试验,得到了样本噪声的满意度分值,同时基于Zwicker稳态和时变算法分别计算出稳态与非稳态噪声样本的心理声学客观参量,对得到的客观参量与满意度进行了相关性分析。随后在MATLAB中基于遗传算法(GA)优化BP神经网络建立了较高精度的稳态排气噪声预测模型,用于稳态排气噪声声品质研究及预测。其次引入小波分解、正则化非稳态回归技术(RNR)优化计算WVD分布等方法,提出并建立了表征声品质的声品质参量SQP-RW(Sound quality parameter base on RNR-WVD),研究分析表明参量SQP-RW具有一定显示信号波动特性的能力,但单纯以此参量为预测模型输入,不能体现响度、尖锐度等影响,模型精度不足;用样本的SQP-RW值替换掉表征非稳态噪声满意度不足的粗糙度和波动度,与响度、尖锐度、A声级、峭度共同作为模型的输入,同时结合GA-小波神经网络,建立了高精度的车辆非稳态排气噪声声品质预测模型。为了对排气噪声声品质进行设计与改善,提出了声品质仿真计算方法并验证了可行性,同时结合创建的车辆排气噪声声品质预测模型研究了扩张腔消声器扩张比、腔体长度、穿孔率等结构参数对排气噪声声品质的影响趋势,最后对三腔式目标消声器进行优化设计,优化后声品质满意度比优化前提高了12.24%,同时消声器的压力损失没有增大反而有所减小,证明优化方案的可行性。研究可为车辆噪声声品质研究及排气声品质提升的消声器优化设计提供参考。