预测性维护—数字孪生

本文摘要：（由ai生成）懿朵科技采用统计能量分析法，对某轨道车进行了系统降噪设计。通过声学仿真模型预测列车内外声压级，与实测数据对比验证模型准确性，并提出了有效的降噪方案，如更换隔声量高的风挡、增加端墙隔声量等。实际测试证明了方案的有效性。懿朵科技以振动噪声专业技术为核心，提供智能研发和运维服务，业务广泛涵盖多个行业。该公司的技术有助于解决轨道交通快速发展带来的噪声污染问题。1►引言随着我国轨道交通的飞速发展，噪声污染已成为突出的环境问题。因此轨道交通噪声控制技术的研究成为了国内外关注的热点话题，也是衡量综合技术实力的体现，而列车行驶时的噪声大小是影响乘坐舒适度的一项重要指标。 综上所述，懿朵科技受客户委托对某轨道车进行系统降噪设计，通过对轨道车车内、车外噪声仿真计算分析来提供优化降噪方案。 2►噪声源轨道车辆在运行的过程中，噪声源主要由牵引噪声、轮轨噪声、气动噪声组成，具体如下：（1）牵引噪声：列车动力源等模块工作时产生的噪声，列车低速运行时为主要噪声源。（2）轮轨噪声：分为滚动噪声、冲击噪声和啸叫噪声，高速线路普遍采用无缝钢轨且曲线半径大，因此，高速列车的轮轨噪声以滚动噪声为主，列车中速运行时为主要噪声源。（Thompson与法国VibraTec集团合作开发了著名的轮轨滚动噪声预测软件STARDAMP）。（3）气动噪声：与车速、车体流线型、转向架、受电弓等因素有关，列车高速行驶时的最主要噪声源。（POWERFLOW使用格子玻尔兹曼方法(LBM)精确、快速计算高速列车产生的气动噪声）如下图所示，按照轮轨噪声、牵引噪声、气动噪声占主导所对应的列车运行速度范围，可以将其分为三个区段，两个不同区段转变的运行速度称之为声学转变速度，图中的声学转变速度分别是35 km/h和250 km/h。 3►声学仿真模型由于轨道车模型较大，需要仿真预测全频段的噪声水平，因此选择统计能量分析（SEA）法为声学仿真计算方法，计算流程如下图所示： 声学仿真模型如下图所示：为了验证利用SEA软件对列车内外声压级进行仿真预测结构的准确性，对已完成噪声测试的某列列车进行声学仿真计算，得到车内外噪声声压级并与实验测试数据进行对比验证，仿真计算得到的车内内外声压级与实测数据相差±2dB（出于客户要求，频谱等具体数据保密），说明仿真模型的准确性，能够利用该模型进行列车车内外噪声预测以及降噪方案的设计。4►声学仿真结果4.1考核指标仿真结果需要对车辆内部和外部噪声指标进行考核，考核指标如下表所示： 4.2仿真结果利用上述仿真模型，对轨道车车内和车外噪声进行仿真分析，仿真结果如下图所示： 对于车内噪声仿真结果而言，客室内最大声压级比噪声限值低2dB，虽然计算结果满足噪声限值要求，但仍存在噪声超标风险。 对于车外噪声仿真结果而言，车辆外部规定测点声压级最大值为82dB(A)，比噪声限值高2dB，不满足噪声限值的要求。 5►降噪方案通过噪声传递路径分析，提出以下降噪方案：（1）相对于地板，风挡和端墙是车辆的隔声薄弱区，车外噪声更容易通过风挡和端墙进入贯通道内，因此更换更高隔声量的风挡和增加端墙的隔声量。（2）在不影响动力包设备散热的前提下对动力包采取隔声措施，例如安装局部隔声罩或者隔声挡板。（3）车外噪声超标主要是由动力包噪声和转向架噪声引起的。为了满足噪声限值的要求，在车辆底部安装裙板（聚酯玻璃钢）遮挡动力包和转向架向外的辐射噪声。该降噪方案通过实际测试，实现车内、外都有效满足考核指标要求。 懿朵科技是一家以振动噪声专业技术为核心的智能科技企业，以相关算法与工具为核心，为客户提供智能研发、智能运维服务。客户涉及轨交、汽车、能源、航空等行业。轨交行业主要业务包含整车及零部件优化、减振降噪产品设计、故障诊断与健康管理、环境振动噪声测试与预测、专业工具销售服务。来源：懿朵科技