由于聚丙烯(PP)具有价格低，原材料丰富，力学均衡性好，耐化学腐蚀等特点，近年来异军突起，成为最热门的汽车零部件材料之一。用PP制作的汽车零部件品种较多，汽车方向盘就是主要的零部件之一。　　 本文通过共混制备了改性聚丙烯材料，对其物理性能进行了测试，并按照材料制备的配方将各材料制成方向盘模型，之后选用SD法对14个方向盘模型进行主观评定，得出主观舒适性评分。再利用人工神经网络技术，对用改性PP材料制得的方向盘模型的整体舒适性进行预测。论文建立了以硬度，导热系数，弹性模量，最大载荷，抗压强度，抗拉强度、断裂伸长率7项物理参数为输入参数，以整体舒适性评分为输出参数的人工神经网络模型。并利用MATLAB语言编程建立BP人工神经网络，对网络进行训练，然后对改性PP材料制得的方向盘模型的整体舒适性进行预测。试验结果表明，对于检测样本，舒适性整体评分的平均相对误差为1.31％，最大相对误差为3.33％，模型的预测结果比较理想，这说明用BP神经网络可以进行汽车方向盘舒适性预测。为了确定影响舒适性的丰要因素，将输入节点依次轮流减少一项，即建立6项物理参数为输入参数的BP神经网络，输出结果相对误差较小的便是舒适性影响较小的因素，可以去除，最后建立了以硬度，弹性模量，最大载荷，抗压强度，抗拉强度5项物理参数为输入参数，以整体舒适性评分为输出参数的人工神经网络模型，并证明其在实际中切实可行。　　 最后以用户使用方便为目标，利用VB调用Matlab接口进行二次开发建立舒适性预测系统。系统根据实际需要，将硬度、弹性模量、最大载荷、抗压强度、抗拉强度作为舒适性预测模型的输入节点建立舒适性模型进行预测，即可得出预测值，界面功能直观，使用方便。