汽车关门时的声音具有复杂的非线性特征,在对汽车关门声的评价上主要还是依靠具有丰富经验的声品质评价工程师反复倾听采集的关门声信号,然后再逐个打分。更重要的是关门声品质的评价和优化需要在生产出样车后才能够进行,灵活性和时效性较差,整个评价和优化过程冗长繁琐。本文针对现行的关门声品质评价与优化阶段存在的问题,以某汽车公司车门为研究对象,通过建立关门声品质预测模型,结合仿真的方法,在车门投入制造前对车门的关门声品质做出预判。并对车门密封条结构进行优化,达到改善车门关门声品质的目标。将割裂的声品质和结构两个问题直接联系起来,探索了通过修改结构和材料参数构建良好声品质的过程。本文的主要内容有以下几部分:首先,对关门声样本进行采集,使用成对比较法对关门声样本进行主观评价,基于客观心理声学参数,提出用于对关门声品质进行客观量化的多元线性回归数学模型和BP神经网络模型,将主观的“品质”好坏用量化的数值大小来代表。综合对比建立的多元线性回归数学模型和神经网络模型,采用预测精度更高的BP神经网络模型对后期仿真得到的关门声信号进行声品质预测;然后,建立车门的有限元和瞬态边界元模型,利用有限元仿真分析车门关闭时各个零部件的加速度特性,以车门部件加速度为边界条件,利用瞬态边界元法仿真得到车门的声压时间曲线。通过进行关门的振动噪声实验,发现采集到的加速度和声压信号与仿真结果吻合程度较高,分别提取仿真和实验关门声信号的响度和尖锐度输入到已建立的BP神经网络模型中,计算得出仿真与实验预测的声品质得分误差小于10%;最后,采取调整关门时门板加速度的思路对车门密封条的结构进行优化,选取三种不同截面的车门密封条,仿真分析三种密封条对车门加速度的影响和对关门能量的吸收情况,选取对车门关闭时缓冲效果最好的3号密封条进行关门声学仿真,优化后的车门关门声品质预测得分比优化前的关门声品质预测得分高36分,说明双层缓冲结构的密封条能够有效降低关门时的响度和尖锐度,有利于提高车门的关门声品质。