CN115081270B - 轨道交通环境噪声预测评估的方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种轨道交通环境噪声预测评估的方法、装置、设备及介质,涉及噪声预测技术领域,包括获取第一信息和轮对‑轨道耦合预测数学模型;根据第一信息和轮对‑轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力;根据移动轮轨相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率;根据移动轮轨相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率;根据移动轮轨相互作用力、轮对声功率、轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。本发明通过建立新的轮‑轨噪声预测模型,能够计算轨道交通的轮轨噪声,计算结果精确,有益于工程应用。
Description
技术领域
本发明涉及噪声预测技术领域,具体而言,涉及一种轨道交通环境噪声预测评估的方法、装置、设备及介质。
背景技术
近年来,为了优化调整城市布局,促进相邻都市圈经济发展,市域轨道交通在我国得到了迅猛发展。随着列车运行速度的提高,列车的移动对轮轨噪声产生和传播产生显著影响。现有的轮轨噪声预测方法主要基于TWINS理论,但该理论避开了移动荷载问题,不论在时域还是在频域都使得计算大为简化,在车速低于160km/h时,该方法可得到较为合理的结果,但当车速更高时,该方法的计算结果就存在较大误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种轨道交通环境噪声预测评估的方法、装置、设备及可读存储介质,以改善上述问题。为了实现上述目的,本发明采取的技术方案如下:
第一方面,本申请提供了一种轨道交通环境噪声预测评估的方法,包括:获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,所述第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数;根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,所述相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力;根据所述移动轮轨相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,所述轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率;根据所述移动轮轨相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,所述轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率;根据所述移动轮轨相互作用力、所述轮对声功率、所述轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
第二方面,本申请还提供了一种轨道交通环境噪声预测评估的装置,包括:数据采集模块,用于获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,所述第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数;第一计算模块,用于根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,所述相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力;第二计算模块,用于根据所述移动轮轨相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,所述轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率;第三计算模块,用于根据所述移动轮轨相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,所述轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率;第四计算模块,用于根据所述移动轮轨相互作用力、所述轮对声功率、所述轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
第三方面,本申请还提供了一种轨道交通环境噪声预测评估的设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现所述轨道交通环境噪声预测评估的方法的步骤。
第四方面,本申请还提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于轨道交通环境噪声预测评估的方法的步骤。
本发明的有益效果为:
本发明通过建立新的轮-轨噪声预测模型,能够计算快速轨道交通的轮轨噪声,实现度高,计算结果精确,有益于工程应用。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中所述的轨道交通环境噪声预测评估的方法流程示意图;
图2为本发明实施例中所述的轨道交通环境噪声预测评估的装置结构示意图;
图3为本发明实施例中所述的轨道交通环境噪声预测评估的设备结构示意图。
图中标记:1、数据采集模块;2、第一计算模块;21、第一计算单元;22、第二计算单元;23、第三计算单元;3、第二计算模块;31、第四计算单元;32、第五计算单元;33、第六计算单元;34、第七计算单元;4、第三计算模块;41、第八计算单元;42、第九计算单元;43、第十计算单元;44、第十一计算单元;5、第三计算模块;51、第十二计算单元;52、第十三计算单元;521、第十四计算单元;522、第十五计算单元;801、处理器;802、存储器;803、多媒体组件;804、I/O接口;805、通信组件。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1:
本实施例提供了一种轨道交通环境噪声预测评估的方法。
参见图1,图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400、步骤S500。
S100、获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,所述第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数。
需要说明的是,在步骤S100中,车辆参数、轮对参数和轨道参数是指待测轨道区间内各项变量的数值,包括车辆质量、车辆运行速度、轮对数量、轮对直径、轨道密度、轨道弹性模量等。
S200、根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,所述相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力。
需要说明的是,在步骤S200中,将待测轨道区间内的第一信息作进行分析处理,处理后将得到的数据代入预设的轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到相互作用力,这样的设计考虑到移动荷载问题,可以得到更准确的数据。
S300、根据所述相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,所述轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率。
需要说明的是,在步骤S300中,根据轮对的轴对称特性和轴对称声学边界元方法建立轮对振动噪声预测模型,将相互作用力作为输入值,计算得到轮对声功率。轮对振动噪声预测模型通过考虑轮轴的弯曲振动效应,使得对轮对声功率的预测准确度更高。
S400、根据所述相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,所述轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率;
需要说明的是,在步骤S400中,通过对轨道、轨道板和支撑***进行模拟,结合2.5为声学边界元方法建立轨道振动噪声预测模型,将相互作用力作为输入值,计算得到轨道辐射声功率。通过合理的模型构造,使得轨道辐射声功率的预测值更加准确。
S500、根据所述相互作用力、所述轮对声功率、所述轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
需要说明的是,在步骤S500中,将前几个步骤中计算得到相互作用力、轮对声功率和轨道声功率代入声压叠加数学模型,将声功率转化为声压级并进行非相干叠加后即可得到预测噪声值,这样的设计通过合理的模型设计,得到的预测噪声值更加准确,有益于工程应用。
在本申请所公开的具体实施例中,步骤S200中包括步骤S210、步骤S220和步骤S230。
S210、根据所述车辆参数、轮对参数和轨道参数计算得第一导纳、第二导纳、车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值,所述第一导纳包括移动轮对在轮轨接触点的振动导纳,所述第二导纳包括车辆移动下钢轨在轮轨接触点的振动导纳。
需要说明的是,在步骤S210中,首先提取车辆参数、轮对参数和轨道参数中的各变量,计算得到移动轮对在轮轨接触点的振动导纳和在随车辆移动的坐标系下轨道在轮轨接触点的振动导纳;然后根据轮对的名义转动半径、轮轨的材料参数和车辆行驶速度,计算得到轮轨间的接触刚度、接触滤波范围和接触滤波幅值。根据轮对不平顺幅值、轨道不平顺幅值计算得到车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值。
S220、根据所述车轮平均粗糙度幅值和所述轨道平均粗糙度幅值计算得到轮轨联合粗糙度谱。
需要说明的是,在步骤S220中,轮轨联合粗糙度谱的计算方法为:
其中,Zr(λ)为轨道平均粗糙度幅值,Zw(λ)为轮对平均粗糙度幅值,两者的量纲都为m,每个中心波长可以对应一个波数,则两个幅值变为Zr(βn)和Zw(βn),两者对应的波数带宽分别为Δβr和Δβw。如果需要进行插值,插值后的带宽需要保持一致,为Δβ0,两个粗糙度各不相关。n为第n各中心波数。
S230、根据所述第一导纳、所述第二导纳、所述轮轨联合粗糙度谱和预设的轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到相互作用力。
需要说明的是,在步骤S230中,采用移动粗糙度方法和移动车辆方法,同时考虑相邻两个转向架4个轮对在轨道上的耦合、左右轮轨粗糙度的非相干性及前后轮轨粗糙度的非相干性,构建轮对-轨道耦合预测数学模型。将第一导纳、第二导纳和轮轨联合粗糙度谱作为输入值,求解轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到轮轨高频相互作用力。
在本申请所公开的具体实施例中,步骤S300中包括步骤S310、步骤S320、步骤S330和步骤S340。
S310、根据所述相互作用力和预设的旋转轮对数学模型计算得到轮对的刚体运动和弹性变形。
需要说明的是,在步骤S310中,根据轮对的轴对称特性,基于傅里叶级数对轮对振动进行环向离散,考虑轮对的陀螺效应和离心效应,结合有限元方法,得到三维轮对的弹性振动和刚体运动,刚体运动包含垂向、横向、旋转、侧滚及摇头,旋转轮对在垂向和列车轴箱、一系垂向钢弹簧、一系垂向减振器、构架进行耦合。
S320、根据所述刚体运动和所述弹性变形计算得到轮对表面法向速度。
需要说明的是,在步骤S320中,轮对在二维剖面的有限元网格在车轮上需满足15mm的尺寸要求,在轮轴上满足40mm的尺寸要求,网格类型采用3节点、4节点单元,在环向上需叠加0-8阶节径。(即±8阶环向系数)每个环向系数m(其绝对值为节径)下轮对表面的法向速度为:
S330、根据所述轮对表面法向速度计算得到轮对表面节点声压。
需要说明的是,在步骤S330中,通过轴对称的声学积分方程的方法求解得到轮对表面节点声压,该方法为本专业的常用方法,本申请中不在赘述。
S340、根据所述轮对表面节点声压和预设的声辐射数学模型计算得到轮对声功率。
需要说明的是,在步骤S340中,采用轴对称声学边界元方法得到轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率。声学网格和轮对表面的有限元网格部分重合,网格类型为3节点单元。根据轮对的辐射声功率,将轮对声源等效为具有相同能量的单极子或双级子声源,结合边界元方法预测声源在高速移动下对车外场点的贡献。声辐射计算公式为:
在本申请所公开的具体实施例中,步骤S400中包括步骤S410、S420、S430和步骤S440。
S410、根据所述相互作用力,计算得到轨道节点声压。
需要说明的是,在步骤S410中,根据轮轨间的高频相互作用力和2.5维声学积分方程计算得到轨道节点声压。
S420、根据所述相互作用力和预设的轨道声振数学模型,计算得到轨道振动响应。
需要说明的是,在步骤S420中,将轨道构建为无限长周期性的轨道声振数学模型,该模型包含了钢轨-扣件-轨道板-CA砂浆/自密实混凝土/钢弹簧/橡胶的耦合振动***,其中钢轨被模拟无限长的铁木辛柯梁,扣件模拟为附有结构损失因子的离散支撑弹簧,轨道板采用薄板理论进行模拟,板下支撑如果为离散的钢弹簧或橡胶块,需考虑为离散支撑的附有结构损失因子的弹簧,板下支撑如果为CA砂浆/自密实混凝土/隔振垫,需考虑为连续支撑的附有结构损失因子的弹簧。轨道的振动响应计算公式为:
β0=2π/L
Ω0=2πc/L
βp=β+pβ0
S430、根据所述轨道振动响应计算得到轨道法向速度向量。
需要说明的是,在步骤S430中,将计算得到的轨道振动响应投射到节点的法向上计算得到轨道法向速度向量。
S440、根据所述轨道节点声压、所述轨道法向速度向量和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率。
需要说明的是,在步骤S440中,采用2.5维声学边界元方法,以轨道板的刚性边界和车体的刚性边界作为声学边界构建轨道振动噪声预测模型,轨道的剖面边界元网格满足15mm的尺寸要求,轨道板及其支撑组成的***需考虑2000Hz以下的模态,其计算频率需达到800Hz,计算得到轨道声功率,其计算公式为:
在本申请所公开的具体实施例中,步骤S500中包括步骤S510和步骤S520。
S510、根据所述轮对声功率、轨道声功率和预设声辐射等效转换数学模型,计算得到轮对声压级和轨道声压级,所述轮对声压级为轮对辐射噪声对车外场点的声压级,所述轨道声压级为轨道对车外场点的声压级。
需要说明的是,在步骤S510中,将轮对声功率和轨道声功率等效为具有相同声功率的双极子及单极子点声源,放入到通过2.5维声学边界元建立的声场,该声场包括声屏障、混凝土挡墙及大地表面的声学边界,计算得到轮对声压级和轨道声压级。
S520、根据所述相互作用力、所述轮对声压级、所述轨道声压级和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
需要说明的是,在步骤S520中,考虑在相互作用力的情况下,轮对、轨道的噪声贡献情况,并采用非相干性叠加,将轮对声压级和轨道声压级叠加为预测噪声值。
在本申请所公开的具体实施例中,步骤S520中包括步骤S521、步骤S522和步骤S523。
S521、根据所述相互作用力和所述轮对声压级,计算得到轮对噪声贡献;
需要说明的是,在步骤S521中,考虑列车中轮对数量、轮对的径向振动及轴向振动、轮对的上部结构等建立轮对噪声贡献数学模型,将相互作用力和轮对声压级带入得到轮对噪声贡献。
S522、根据所述相互作用力和所述轨道声压级,计算得到轨道噪声贡献;
需要说明的是,在步骤S522中,考虑轮-轨间的垂向及横向耦合、左右轨道间粗糙度的不相干性等建立轨道噪声贡献数学模型,将相互作用力和轨道声压级代入,计算得到轨道噪声贡献。
S523、根据所述轮对噪声贡献、所述轨道噪声贡献和预设的声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
需要说明的是,在步骤S522中,轮对和轨道的声辐射需要简化为无相位信息的点声源,不同轮轨力的噪声贡献采用非相干叠加。此外,由于上下行线的距离较近,在采用1h等效A声级进行评价环境噪声时,还需要考虑远侧线路的影响,由于两条线路的粗糙度互不相干,采用非相干叠加得到预测噪声值。叠加公式为:
其中,上标W为轮对噪声贡献,上标R为轨道噪声贡献,下标i代表第i个作用的轮轨力,Nw为列车的轮对数量。这样的设计通过考虑荷载的移动效应、轮对通过轨道时受到的周期性动态激励和轮轴的弯曲振动等建立了新的噪声预测模型,实现对快速轨道交通的轮轨噪声的精确预测,有益于工程应用。
实施例2:
如图2所示,本实施例提供了一种轨道交通环境噪声预测评估装置,装置包括
数据采集模块1,用于获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数。
第一计算模块2,用于根据第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力。
第二计算模块3,用于根据相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率。
第三计算模块4,用于根据相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率。
第四计算模块5,用于根据相互作用力、轮对声功率、轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
在一些具体的实施例中,第二计算模块2包括:
第一计算单元21,用于根据车辆参数、轮对参数和轨道参数计算得第一导纳、第二导纳、车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值,第一导纳包括移动轮对在轮轨接触点的振动导纳,第二导纳包括车辆移动下钢轨在轮轨接触点的振动导纳。
第二计算单元22,用于根据车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值计算得到轮轨联合粗糙度谱。
第三计算单元23,用于根据第一导纳、第二导纳、轮轨联合粗糙度谱和预设的轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到轮轨相互作用力。
在一些具体的实施例中,第二计算模块3包括:
第四计算单元31,用于根据移动轮轨相互作用力和预设的旋转轮对数学模型计算得到轮对的刚体运动和弹性变形。
第五计算单元32,用于根据刚体运动和弹性变形计算得到轮对表面法向速度。
第六计算单元33,用于根据轮对表面法向速度计算得到轮对表面节点声压。
第七计算单元34,用于根据轮对表面节点声压和预设的声辐射数学模型计算得到轮对声功率。
在一些具体的实施例中,第三计算模块4包括:
第八计算单元41,用于根据相互作用力,计算得到轨道节点声压。
第九计算单元42,用于根据相互作用力和预设的轨道声振数学模型,计算得到轨道振动响应。
第十计算单元43,用于根据轨道振动响应计算得到轨道法向速度向量。
第十一计算单元44,用于根据轨道节点声压、轨道法向速度向量和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率。
在一些具体的实施例中,第四计算模块5包括:
第十二计算单元51,用于根据轮对声功率、轨道声功率和预设声辐射等效转换数学模型,计算得到轮对声压级和轨道声压级,轮对声压级为轮对辐射噪声对车外场点的声压级,轨道声压级为轨道对车外场点的声压级。
第十三计算单元52,用于根据相互作用力、轮对声压级、轨道声压级和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
在一些具体的实施例中,第十三计算单元52包括:
第十四计算单元521,用于根据相互作用力和轮对声压级,计算得到轮对噪声贡献。
第十五计算单元522,用于根据相互作用力和轨道声压级,计算得到轨道噪声贡献。
第十六计算单元523,用于根据轮对噪声贡献、轨道噪声贡献和预设的声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
需要说明的是,关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
实施例3:
相应于上面的方法实施例,本实施例中还提供了一种轨道交通环境噪声预测评估设备,下文描述的一种轨道交通环境噪声预测评估设备与上文描述的一种轨道交通环境噪声预测评估方法可相互对应参照。
图3是根据示例性实施例示出的一种轨道交通环境噪声预测评估设备800的框图。如图3所示,该轨道交通环境噪声预测评估设备800可以包括:处理器801,存储器802。该轨道交通环境噪声预测评估设备800还可以包括多媒体组件803,I/O接口804,以及通信组件805中的一者或多者。
其中,处理器801用于控制该轨道交通环境噪声预测评估设备800的整体操作,以完成上述的轨道交通环境噪声预测评估方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该轨道交通环境噪声预测评估设备800的操作,这些数据例如可以包括用于在该轨道交通环境噪声预测评估设备800上操作的任何应用程序或方法的指令,以及应用程序相关的数据,例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,简称SRAM),电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EEPROM),可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,简称EPROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,简称PROM),只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏,音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如,音频组件可以包括一个麦克风,麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器,用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口,上述其他接口模块可以是键盘,鼠标,按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该轨道交通环境噪声预测评估设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信,例如Wi-Fi,蓝牙,近场通信(Near FieldCommunication,简称NFC),2G、3G或4G,或它们中的一种或几种的组合,因此相应的该通信组件805可以包括:Wi-Fi模块,蓝牙模块,NFC模块。
在一示例性实施例中,轨道交通环境噪声预测评估设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Appl ication Specific Integrated Circuit,简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor,简称DSP)、数字信号处理设备(Digital SignalProcessing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现,用于执行上述的轨道交通环境噪声预测评估方法。
在另一示例性实施例中,还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质,该程序指令被处理器执行时实现上述的轨道交通环境噪声预测评估方法的步骤。例如,该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802,上述程序指令可由轨道交通环境噪声预测评估设备800的处理器801执行以完成上述的轨道交通环境噪声预测评估方法。
实施例4:
相应于上面的方法实施例,本实施例中还提供了一种可读存储介质,下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种轨道交通环境噪声预测评估方法可相互对应参照。
一种可读存储介质,可读存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的轨道交通环境噪声预测评估方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种轨道交通环境噪声预测评估的方法,其特征在于,包括:
获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,所述第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数;
根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,所述相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力;
根据所述相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,所述轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率;
根据所述相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,所述轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率;
根据所述相互作用力、所述轮对声功率、所述轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值;
其中,所述根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,包括以下步骤:
根据所述车辆参数、轮对参数和轨道参数计算得第一导纳、第二导纳、车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值,所述第一导纳包括移动轮对在轮轨接触点的振动导纳,所述第二导纳包括车辆移动下钢轨在轮轨接触点的振动导纳;
根据所述车轮平均粗糙度幅值和所述轨道平均粗糙度幅值计算得到轮轨联合粗糙度谱;
根据所述第一导纳、所述第二导纳、所述轮轨联合粗糙度谱和预设的轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到相互作用力。
2.根据权利要求1所述的轨道交通环境噪声预测评估的方法,其特征在于,所述根据所述相互作用力和预设轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,包括:
根据所述相互作用力和预设的旋转轮对数学模型计算得到轮对的刚体运动和弹性变形;
根据所述刚体运动和所述弹性变形计算得到轮对表面法向速度;
根据所述轮对表面法向速度计算得到轮对表面节点声压;
根据所述轮对表面节点声压和预设的声辐射数学模型计算得到轮对声功率。
3.根据权利要求1所述的轨道交通环境噪声预测评估的方法,其特征在于,所述根据所述相互作用力、轮对声功率、轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值,包括:
根据所述轮对声功率、轨道声功率和预设声辐射等效转换数学模型,计算得到轮对声压级和轨道声压级,所述轮对声压级为轮对辐射噪声对车外场点的声压级,所述轨道声压级为轨道对车外场点的声压级;
根据所述相互作用力、所述轮对声压级、所述轨道声压级和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
4.一种轨道交通环境噪声预测评估的装置,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于获取第一信息和轮对-轨道耦合预测数学模型,所述第一信息包括车辆参数、轮对参数和轨道参数;
第一计算模块,用于根据所述第一信息和所述轮对-轨道耦合预测数学模型计算得到相互作用力,所述相互作用力为移动条件下轮对、轨道在轮轨接触点的相互作用力;
第二计算模块,用于根据所述相互作用力和预设的轮对振动噪声预测模型,计算得到轮对声功率,所述轮对声功率为轮对在轮辋、辐板和轮轴结构上的声功率;
第三计算模块,用于根据所述相互作用力和预设的轨道振动噪声预测模型,计算得到轨道声功率,所述轨道声功率为以轨道板和车体为声学边界的轨道辐射声功率;
第四计算模块,用于根据所述相互作用力、所述轮对声功率、所述轨道声功率和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值;
其中,所述第一计算模块包括:
第一计算单元,用于根据所述车辆参数、轮对参数和轨道参数计算得第一导纳、第二导纳、车轮平均粗糙度幅值和轨道平均粗糙度幅值,所述第一导纳包括移动轮对在轮轨接触点的振动导纳,所述第二导纳包括车辆移动下钢轨在轮轨接触点的振动导纳;
第二计算单元,用于根据所述车轮平均粗糙度幅值和所述轨道平均粗糙度幅值计算得到轮轨联合粗糙度谱;
第三计算单元,用于根据所述第一导纳、所述第二导纳、所述轮轨联合粗糙度谱和预设的轮对-轨道耦合预测数学模型,计算得到轮轨相互作用力。
5.根据权利要求4所述的轨道交通环境噪声预测评估的装置,其特征在于,所述第二计算模块包括:
第四计算单元,用于根据所述移动轮轨相互作用力和预设的旋转轮对数学模型计算得到轮对的刚体运动和弹性变形;
第五计算单元,用于根据所述刚体运动和所述弹性变形计算得到轮对表面法向速度;
第六计算单元,用于根据所述轮对表面法向速度计算得到轮对表面节点声压;
第七计算单元,用于根据所述轮对表面节点声压和预设的声辐射数学模型计算得到轮对声功率。
6.根据权利要求4所述的轨道交通环境噪声预测评估的装置,其特征在于,所述第四计算模块包括:
第十二计算单元,用于根据所述轮对声功率、轨道声功率和预设声辐射等效转换数学模型,计算得到轮对声压级和轨道声压级,所述轮对声压级为轮对辐射噪声对车外场点的声压级,所述轨道声压级为轨道对车外场点的声压级;
第十三计算单元,用于根据所述相互作用力、所述轮对声压级、所述轨道声压级和预设声压叠加数学模型,计算得到预测噪声值。
7.一种轨道交通环境噪声预测评估的设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述轨道交通环境噪声预测评估的方法的步骤。
8.一种可读存储介质,其特征在于:所述可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述轨道交通环境噪声预测评估的方法的步骤。
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