随着人民生活的提高,汽车产业的蓬勃发展和日益革新,人们对于汽车的需求并不满足于单纯的代步功能,对汽车的乘坐舒适性也提出了越来越高的要求,近几年来国际局势动荡导致油价越来越高,使得人们更加重视汽车的燃油经济性。汽车在行驶过程中长时间不换气会导致驾驶员产生疲倦和乏困,带来严重的安全隐患,而打开天窗是改善乘员舱内空气质量较经济实用的方法,与此同时也引入了新的噪声,这会极大的影响驾驶员的驾驶体验。添加天窗扰流板是汽车厂商常用来改善天窗噪声的一种方式,但也使得汽车阻力整体增加,燃油消耗量上升。本文通过协同优化算法来优化天窗扰流板,以满足低阻低噪的设计要求。本文选用某款轿车模型为优化对象,在对原始模型做初步的频率响应分析和数值仿真计算后,通过分析汽车流场和噪声源,了解了本文模型天窗噪声的形成机理,并通过添加天窗扰流板做了初始优化并进行数值计算,最后针对天窗扰流板的设计变量,构建协同优化算法,并运用协同优化找到一个阻力和噪声的最优平衡值,之后进行数值精度验证分析,和最初优化模型相比,得到了良好的降阻降噪效果。本文具体内容如下:在仿真计算前对汽车进行了几何前处理,省略掉相关细节和不必要的部件,为满足气动声学和相关分析的需要,设置了网格加密区并进行了网格无关性验证,根据稳态和瞬态仿真需求选择合适的求解器参数。在对原始模型做天窗噪声分析前,需要对汽车模型做频率响应分析,了解汽车本身的固有频率,通过在天窗开口处添加脉动压力,对汽车成员舱施加一个激励信号,分析监测点响应信号得出了其固有频率的范围,并对汽车模型进行了40-100km/h的噪声模拟仿真,验证了频率响应的结果,排除了天窗共振现象对仿真的影响。之后选取了合适的速度对原始模型进行阻力和噪声数值模拟计算,通过截面压力、速度图等流场信息和噪声源功率图的分析,了解了本模型天窗噪声的主要来源和形成机理。添加天窗扰流板对天窗噪声进行了优化,结果显示噪声下降5%,阻力值增加8.5%。针对天窗扰流板的结构和布置范围,选取了合适的设计参数和取值范围,使用最优拉丁超立方取样方法对设计参数进行了取样,并对各个样本点进行了阻力和噪声仿真计算,根据样本点搭建了克里金近似模型,完成近似模型的误差分析,使用多岛遗传算法对阻力和噪声进行了单目标优化,得出了阻力值的范围为66.96-78.78N,噪声值范围为68.78-83.47d B。最后根据单目标优化结果建立了阻力和噪声的协同优化数学模型,在优化软件中搭建了系统优化算法的框架,设置了不同的权重比,在分别进行优化后,选择5:5权重的优化结果并进行了仿真验证,发现和初始扰流板模型相比,协同优化结果的阻力值下降了4.2%,噪声值下降了3.6%,优化后的天窗扰流板相对于初始扰流板模型有着更好的降阻降噪效果。本文通过噪声测试仿真和数值模拟,研究了本模型的噪声形成机理,分析了扰流板对汽车阻力的影响,通过协同优化得到了低阻低噪的扰流板,为天窗噪声分析和天窗扰流板的设计提供了一定的借鉴意义。