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。
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引言
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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。
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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:
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。
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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:
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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