不确定性广泛存在于声固耦合系统中,因此开展声固耦合系统不确定分析与优化研究有重要的实际意义。传统的声学仿真是基于确定的材料特性参数、几何参数以及边界条件下进行的,但实际工程中,由于制造误差、测量误差等因素,声学系统的材料特性参数、几何参数以及边界条件均存在不确定性。这些不确定参数的存在会使声学系统的响应产生一定波动,如果以传统的确定性优化方法对声振系统实施优化,其优化结果可能会由于不确定参数的干扰而无法达到设计目标,因而有必要对声学系统的不确定性分析与优化展开研究。本文分别从概率不确定模型、区间不确定模型以及概率与区间混合不确定模型对客车声振系统展开分析与优化研究。本文的主要研究内容如下:(1)基于概率不确定模型,研究了基于有限元仿真的声固耦合系统概率不确定分析方法;基于区间不确定分析模型,提出了改进最优拉丁超立方抽样法(EOLHS)并应用到声固耦合系统的区间分析中,有效地提高了声固耦合系统的区间分析效率。(2)针对声固耦合系统同时存在概率不确定变量和区间不确定变量的情况,研究了声固耦合系统概率与区间混合不确定模型的分析方法,结合EOLHS法与Monte-Carlo法提出了双循环EOLHS-MC法用于混合不确定系统的计算中;在保证精度的同时,有效提高了概率与区间混合不确定系统的分析效率。(3)建立客车声学仿真模型,实施实车怠速振动噪声实验,并将实验获得的激励施加到有限元模型中进行仿真,结果表明仿真模型有较高的精度。分别采用响应面法、克里金法与椭圆基神经网络法构建了客车声学响应的代理模型,对比分析了不同近似技术的优劣,最终采用椭圆基神经网络模型建立客车声学系统响应的近似模型,误差分析结果表明该近似模型有较高的拟合精度,可以用于代替有限元模型。(4)开展了声固耦合系统概率与区间混合不确定的优化研究。结合了稳健优化理论和混合不确定分析方法,提出了基于双循环EOLHS-MC方法的声固耦合系统概率与区间混合不确定稳健优化设计方法;采用模拟退火算法对稳健优化模型进行寻优,从而获得了最佳的设计方案,结果表明,相对于传统的优化设计,稳健优化方法不仅提高了系统响应的性能也提高了系统的鲁棒性。