近年来,随着全球化石能源的日益紧缺,各大汽车制造厂商纷纷设定了终止研发传统燃油汽车的时间表,新能源汽车成为未来汽车发展的趋势;与此同时,人工智能、5G技术、自动驾驶等新科技不断加入到汽车的技术变革中,使得汽车的功能有了脱胎换骨的提升;甚至在脱离了燃油发动机的机械色彩后,新能源汽车在色彩的选取思路方面也不同于以往,出现了很多前所未有的色彩方案。这些色彩与传统汽车有着明显的感受区分,有的色彩充满对未来的思考,有的体现着对自然的理解,这种整体性的更迭使得新能源汽车的革新具有创世性的意义。色彩是人们在汽车设计维度最容易感知的审美对象,也是最先接受用户评判的设计要素。汽车色彩具有生理学、心理学和符号学等多方面的重要意义,对于汽车制造商也有无法忽视的商业价值。汽车色彩设计一般由色彩设计师、造型设计师、涂料工艺师等人员共同完成。传统色彩设计主要包括立项设计、方案评选、色彩制样、色彩投产四个阶段。这种传统方式的优点是过程严谨且专业性强,但缺点是缺乏设计师与目标用户的沟通,目标用户基本没有机会参与设计、提出任何用户角度的意见。本文针对以上问题,结合对色彩理论、数据分析、BP神经网络和GUI设计,设计了一种针对新能源汽车的CMF色彩辅助设计工具。该工具可以使新能源汽车色彩设计人员在少量用户调查问卷的基础上建立用户对色彩的审美模型,并依照此模型对新给出的色彩方案进行评价,最终将评价结果应用到新能源汽车的色彩设计当中。本文的主要研究内容及工作如下:（1）通过对新能源汽车色彩和情感语义的收集,用问卷调查的方式对新能源汽车色彩及情感语义进行预分析,初步筛选出适合评价的新能源汽车色彩样本及情感语义。（2）通过问卷调查的方式对新能源汽车色彩样本进行语义评价,对评价问卷数据进行信度检验,使用SPSS软件的因子分析功能确定影响新能源汽车色彩评价的主因子,得出关键的评价语义词汇。（3）使用MATLAB软件神经网络工具箱构建BP神经网络,分别将典型新能源汽车色彩的特征值、用户对典型新能源汽车色彩在主要评价语义词汇的评价值作为神经网络的输入、输出值,通过网络训练,使神经网络具备分析新能源汽车色彩的能力。（4）使用MATLAB软件的GUI工具箱开发了面向新能源汽车的CMF色彩辅助设计系统,针对任意汽车色彩进行色彩参数的输入、分析,输出给定情感语义词汇评价值。