汽车噪声影响乘客乘车的舒适性,并且对环境造成噪声污染,而目前市场对具有更好降噪效果的汽车需求越来越大,因此,有效控制汽车噪声成为各大汽车厂商所要面对的难题之一。汽车声学包装是控制汽车空气声的一种有效手段,而吸声材料是汽车声学包装的重要组成部分。纤维材料除了能够吸收噪声,还具有成本低、保温隔热性能好等优势,所以常被用作汽车吸声材料。不同纤维材料的吸声性能会有差距,并且各种材料自身的一些参数会影响其吸声性能,因此,分析不同材料以及不同参数对其吸声性能的影响,会对声学包装材料的选择起到一定的指导作用。本文首先制备了黄麻和剑麻纤维吸声材料,并且通过实验测量了纤维材料的纤维直径、孔隙率、流阻率,基于这些物理参数,分别采用Delany-Bazley模型和Voronina模型计算纤维材料的吸声系数,将两种模型的计算结果与实验测量结果进行对比,发现Voronina模型在中高频范围内的计算结果与测量结果更加接近,因此本文选择Voronina模型来计算纤维材料的吸声性能。采用灵敏度分析的方法研究Voronina模型各输入参数(纤维直径d、孔隙率p、材料厚度t)对模型输出(降噪系数NRC)的影响,所采用的是Saltelli提供的基于Sobol’法的灵敏度指数计算方法。分析灵敏度指数计算结果可知,孔隙率p的变化对NRC的影响最大,材料厚度t次之,纤维直径d的影响最小。制备由不同纤维材料组成的多层纤维材料,在厚度相同的情况下,多层纤维材料的吸声性能优于单层纤维材料,并且从吸声系数曲线可以看出,所制备的多层纤维材料的吸声性能基本可以综合各单层材料的优势频段。采用传递矩阵法,基于Voronina模型计算了多层纤维材料的吸声系数,与实验测量结果相比可以看出,中高频段的计算结果比较接近。采用遗传算法对多层纤维材料进行优化,首先以降噪系数作为单目标,以各层材料的孔隙率p和厚度t作为设计变量,将材料总厚度设为30mm时,优化后的材料吸声性能明显高于优化前;然后以材料总厚度和降噪系数作为目标函数,优化得到Pareto解集和Pareto前沿。分别将优化前后的材料作为汽车防火墙声学包装的一部分,将两种声学包装应用于汽车防火墙统计能量模型,对比二者对模型中接受腔声压级的影响,结果表明,优化后的材料在总厚度降低10mm的情况下,在中高频的降噪效果仍优于优化前的材料。