本文根据电子机柜的结构特征，在分析和探讨车载振动冲击环境中机柜结构动力学建模方法的同时，运用了灵敏度分析理论，并将BP神经网络与遗传算法二者相结合对机柜主结构(机架和侧板组成的结构)进行优化设计。 为使分析结果满足车载设备的整体要求并符合工程惯例，本文参照机柜机箱的有关标准，以当前普遍使用的电子机柜结构为样本，利用试验优化方法对机柜的主要构件进行优选，并据此组装成一台适合动力学分析的插箱式电子机柜样机。在详细地分析和研究了各结构部件的应力、应变，螺栓紧固及连接部位处理方法的基础上，建立了以梁单元和壳单元为主的机柜结构有限元模型。以此为基础，本文对样机结构进行了模态试验和参数识别，并与有限元模型参数进行了比较和误差分析。结果表明，本文建立的有限元模型比较准确地反映了机柜的整体动态特性。 本文以机架第一阶固有频率为目标函数、各单元在单元局部坐标系下的抗弯和抗扭惯性矩为设计变量，基于摄动分析理论，对机架结构进行了灵敏度分析，找出了结构的薄弱环节，并进行了结构修改。 将BP神经网络理论与有限元建模方法相结合，建立了侧板加强筋各几何参数与侧板前三阶频率之间的BP神经网络模型。以侧板第一阶固有频率为目标，采用遗传算法进行了设计变量的自动搜索寻优计算，获得了满意的结果。表明神经网络理论与传统的数值方法相结合为电子机柜的动态优化提供了新的途径。 采用优化后的机柜设计参数重新建立结构的有限元模型，对处于自由-自由和局部约束两种边界条件下的结构分别进行了模态分析，得出了一系列有重要意义的结论。