随着工业化程度的提高,噪声污染有日益严重的趋势。其中低频噪声对人体的不良影响尤为显著。对于车内噪声而言,其噪声的频率和来源是非常复杂的,而对于车身壁板来说,由于各个壁板的振动是相互耦合的,因此采用正确而简便的振源识别技术对于找出对人耳处噪声贡献量最大的壁板显得尤为关键。本文通过对振源识别技术的深层次研究,得到了一种可以识别出对场点贡献量最大的壁板的识别方法,这对降低结构噪声改善汽车的乘坐舒适性起着关键作用。文章以某款SUV为试验用车,采用试验-理论-仿真相结合的方法,即通过试验得出各测点的振动与噪声信号,确保理论研究有充分的实践依据;采用建模、仿真分析与实车试验验证相结合的方法,分析各个壁板的振动对乘坐室内噪声的贡献度。以下为本文的主要研究工作:首先,通过试验得出发动机和各壁板的振动及驾驶员人耳处的噪声,利用小波分析的方法得出驾驶员人耳处在0~250Hz范围内的噪声占总噪声的比例最大。接着利用了信号的特征向量得到了壁板振动的来源。其次,采用偏相干函数对各个壁板及驾驶员人耳处的信号进行分析,找出对驾驶员右耳处噪声贡献率最大的壁板。然后,利用Catia建立了试验汽车的车身简化模型,利用LMS Virtual.Lab当中的Acoustics模块对其进行结构模态分析和声模态分析,得到其0~250Hz范围内的模态振型和模态频率,通过对前十阶模态振型进行的分析,结合车身的模态信息,分析了试验中车内某些频率噪声过大的原因。最后,在LMS Virtual.Lab软件中导入已划分好网格的有限元模型,在Acoustics模块中求出各个壁板对驾驶员人耳处的声学贡献度,找到对驾驶员处噪声贡献量最大的壁板。得出偏相干能够确定壁板等的声学贡献度,但优化修改还需要结构的声学模态。