汽车车内的噪声环境对乘坐舒适性有着直接的影响,已经成为当前关注的焦点问题。风振噪声作为汽车中高速工况下的主要噪声源之一,极易使驾驶员和乘客感到疲倦与不适,严重影响驾乘体验。目前对于风振噪声的控制,主要采用被动降噪的方式,即通过改变车身结构、安装空气动力学附件等手段影响汽车运行过程中的流场,从而达到降噪的效果。然而,这种方式只能针对特定工况设计,当汽车运行的工况发生改变时,其降噪效果仍待讨论。主动降噪这种通过声波干涉相消降噪的方式,降噪效果取决于信号本身的频谱特性,在整车车内噪声（如发动机、轮胎噪声）的控制研究中已显示出良好的降噪效果。但是对汽车风振噪声的主动控制,目前研究相对较少。因此,针对以上主被动降噪方法在风振噪声控制中存在的问题,本文从以下方面展开了研究:（1）开展实车道路试验,采集左前侧窗与左后侧窗不同开度、不同车速工况下驾乘人员耳旁的风振噪声信号。研究车厢内各点的风振噪声频谱特性,分析驾驶员耳旁的风振噪声一阶频率与峰值声压级变化规律。（2）基于弱可压缩因子改进的大涡模拟（Large eddy simulation,LES）方法与分离涡模拟（Detach eddy simulation,DES）方法进行风振噪声数值模拟,对比实车试验数据,选取高精度的数值模拟方法作为本文研究的基础。（3）以极端工况为设计工况,设计B柱外侧射流结构,使用遗传算法优化射流结构的变量参数,获得设计工况下的最优射流结构,该结构能够给予脱落涡一个垂直于车身的初速度分量,将脱落涡抛向车外,降低其与车窗后沿碰撞的概率,从而降低驾驶员耳旁的风振噪声声压级。通过数值模拟分析该结构在非设计工况下的降噪效果,研究其多工况适用性。（4）深入研究驾驶员右耳单点风振噪声主动噪声控制（Active noise control,ANC）系统算法,针对其存在建模稳定性低、稳态误差大、降噪性能差的问题,提出相应的优化策略,以数值模拟获得的风振噪声数据作为数值基础,对优化前后的算法进行仿真对比,验证优化后算法的有效性。（5）在实车工况下开展风振噪声主动降噪研究,考虑声反馈效应,对其补偿策略进行研究,结合优化后的风振噪声ANC系统算法,建立一种能够同时对次级通道与声反馈通道在线建模的算法。以实车试验采集到的风振噪声数据为数值基础进行仿真分析,验证算法在多工况下的降噪效果。