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针对车身部件声学特性优化中计算设计灵敏度复杂和传统响应面法准确度较低的问题，提出用支持向量回归机方法构造响应面．支持向量机根据结构风险最小原理，具有小样本学习性能．本文用最小二乘支持向量机（LS—SVM）构造汽车地板部件的模态频率、域点声压的响应面，对其优化找到最优点．结果表明：与最小二乘法相比，支持向量机构造的响应面更接近仿真试验，优化结果与实际最优解更为接近．