高速列车客室内部噪声舒适性评价指标的研究

□ 杨 志 □ 伍川辉 □ 靳 行

1.四川工程职业技术学院机电工程系 四川德阳 618000 2.西南交通大学机械工程学院 成都 610031 3.西南交通大学牵引动力国家重点实验室 成都 610031

我国的高铁运输正在向高速化、安全化、舒适化方向迈进。舒适性是乘客对旅行品质的综合评价，主要是保证人的身体健康、身心愉快、无痛苦感、无烦恼等。客室内部噪声水平是影响旅客乘车舒适性的重要因素之一，噪声舒适性主要源于旅客出行过程中的生理和心理感受。针对高速列车客室内部噪声舒适性，国内外学者开展了相关研究。Letourneaux[1]对高速列车客室内部噪声进行了声学舒适度的主观评价。Etienne Parizet[2]使用双耳录音系统对客室内部噪声开展了主观评价。范蓉平、孟光、孙旭等[3]基于心理声学对客室内部噪声进行了频谱分析。但是对于噪声舒适性方面还没有形成比较统一的评价指标和评价体系，因此立足于我国国情，对客室内部噪声舒适性进行系统研究，能够为后续车型的结构改进、系统优化提供参考方向。

1 噪声评价指标

常用的噪声测试仪器，一般通过模拟人的某些听觉特性，将不同频率的声压级进行增减，从而直接显示出人耳对噪声的感觉数值。这种采用频率计权网络读出的声压级，叫做计权声级，现有的计权网络分为A、B、C、D 4种。

A计权网络是采用一组A计权的滤波器来补偿人耳的听力特性，用于评价声音的感觉强度。A声级的测量结果与人耳对噪声的主观感觉相近似，同人耳的损伤程度也相对应，因此国内外研究人员通常将A声级作为评价噪声的主要指标。

对于稳态连续噪声，A声级能够较为真实地反映人耳对不同强度和频率噪声的主观感觉。但是，对于随时间变化的非稳态噪声，A声级就不能真实地反映人耳对不同强度和频率噪声的主观感受。因此，研究人员采用等效连续A声级来评价非稳态噪声，其概念是：在声场中的某一个固定位置，采用某一时间段内能量平均的方式，把间歇暴露的一组不同大小的A声级噪声，采用一个在相同的时间段内噪声能量与其相同的连续且稳定的A声级来表示这段时间内的噪声值。等效连续A声级能很好地反映人耳对随时间而变化的非稳态噪声强度与频率的主观感受，笔者采用等效连续A声级[4]作为高速列车客室内部噪声评价指标进行噪声舒适性研究。

2 噪声舒适性研究方法

噪声舒适性是人对于车内噪声水平的主观感觉，是一个主观量、感觉量，没有量纲；车内噪声则是高速列车运行时产生的客观量、物理量，量纲为dB。噪声舒适性适用于定性分析，而车内噪声适用于定量分析。

问卷调查[5]是社会调查方法的一种，其目的是通过受访者填写统一设计的问卷的方式，解释事物之间的联系，评价和估计事物实施后达到的预期目标的程度。整理问卷调查的数据，分析和研究被调查事物之间的联系，建立事物之间的关系模型，需要利用统计学知识进行研究[6]。

高速列车客室内部噪声舒适性研究采用实验心理学[7]的方法，以问卷调查的形式获取有价值的数据，利用统计学知识整理分析所得数据，研究噪声与人的听觉舒适性之间的关系。

3 噪声舒适性评价研究

3.1 根据研究目标合理设置调查问卷

参考振动舒适性评价分级[8]，根据高速列车运行时客室内部噪声水平（等效连续A声级），将噪声舒适性评价等级分为：非常舒适、舒适、较舒适、不舒适、非常不舒适五级，设置如下调查问卷。

表1 噪声舒适性调查问卷

高速列车不同的运行速度对应的客室内部噪声是不同的。随着运行速度的增大，客室内部噪声值也随之增大，列车从静止（客室内设备正常运行，列车运行速度为零）到高速运行时，客室内部噪声值在45～80 dB之间。因此，在50～86 dB设置了14组工况，利用表1问卷分组进行舒适性调查。

3.2 噪声舒适性问卷调查试验

在西南交通大学国家实验室（筹）的广义舒适度模拟试验平台上，以及真实运行的高速动车组上，对来自不同地区、不同年龄段、不同性别人群进行多种工况的噪声舒适性问卷调查。

完成每组工况试验后，参试人员根据主观感受在表1所示调查问卷中勾选对应的舒适性等级。

3.3 统计分析问卷数据

统计每一组工况中参试人员（总人数为N）选择非常舒适、舒适、较舒适、不舒适、非常不舒适5个舒适性等级的人数N1～N5，离散随机变量Z1～Z5对应5个噪声舒适性等级，计算每个舒适性等级的概率：

i=1，2，3，4，5

表2为在某工况下各舒适性等级对应离散随机变量的概率分布。

表2 离散随机变量概率分布

式中：E（Zi）为每个工况的噪声舒适性数学期望值；Zi为5个舒适性等级对应的离散随机变量赋值。

计算出每个工况的噪声舒适性均值，并画出散点

则有如下关系：

对5个噪声舒适性等级对应的离散随机变量Z赋值：X1=0，X1=1，X3=2，X4=3，X5=4，计算出每个工况的噪声舒适性均值，其数学期望表达式[9]如下：分布，如图1所示。

▲图1 单项试验噪声舒适性值散点分布图

从图1中可以看出，舒适性均值与噪声值呈曲线分布，可以用多项式回归分析方法来建立两者之间的关系模型。

3.4 建立噪声舒适性值与车内噪声值的关系模型

3.4.1 多元回归与多项式回归分析原理

设变量（噪声舒适性均值）为 y，它受 x1、x2、x3、…、xm等m个自变量（客室内部噪声值）的影响，由此建立多元回归方程式[10]：

其中b0为常数项：

式中：SSx1～SSxm是单个自变量 x1～xm的离均差平方和的平均值）； SPx1x2～SPx1xm是两自变量的离均差乘积和是自变量（x1…xm）与变量 y 的离均差乘积和

求解式（6），得到 b1、b2、b3、…、bm的值，将其值代入式（5）求得 b0；将所有值代入式（4），即得出回归方程式y的解。

令：x1=x1，x2=x12，x3=x13，x4=x14，…，将多项式回归转变成多元回归方程来求解。

3.4.2 采用多元回归的方法求解回归多项式

分别求出2阶～5阶多项式系数值并予以比较，见表3。

3.4.3 回归多项式的显著性检验 （临界值Fα检验）和准确度（可决系数R2）测定

表4中F为统计量；Fα表示置信度α=0.05时所对应的临界值。各回归阶数的F＞＞Fa，说明回归多项式对应的线性关系在概率为95%的水平下显著成立；R2接近于1，说明回归多项式对图1所示的数据点拟合程度越强，即准确度高。

表3 多项式因数值

表4 多元回归显著性检验与准确度测定

3.5 噪声舒适性评价等级

选择五项式回归方程来描述客室内部噪声舒适性值与噪声值的关系，将表3中五项式的因数值代入式（4），可得：

表5 噪声舒适性分级

以某型号高速列车为例，高速运行时客室内噪声值在68～72 dB之间。将其值代入式（7）计算出噪声舒适性均值为1.68～2.05，参考表5可知此时舒适性评级介于舒适与较舒适之间，偏向于舒适。由此可见，在整个旅程中，旅客乘坐高速列车的噪声舒适性评价为舒适。

4 结束语

采用实验心理学的方法，通过广义舒适度模拟试验台上的噪声模拟子系统，对参试人员进行问卷调查。应用统计学原理对问卷调查结果进行回归分析，得到回归方程组，以此来描述主观感受与实际物理量之间的关系，并给出了噪声舒适性评价等级，可作为设计人员结构改进、系统优化的参考指标，也可作为列车正常运行时，现场监测人员调节客室内部噪声大小，满足普通旅客乘车舒适性要求的参考。

[1]Letourneaux F，Guerpand S.Assessment of the Acoustical Comfort in High-speed Trains at the SNCF：Intergration of Subjective Parameters [J].Journal of Sound and Vibration，2000，231（3）：839-846.

[2]Etienne P，Nacer H，Johan J.Noise Assessment in a Highspeed Train[J].Applied Acoustics，2002，63（10）：1109-1124.

[3]范蓉平，孟光，孙旭，等.基于心理声学响度分析的高速列车车内噪声评价[J].振动与冲击，2005，24（5）：46-48.

[4]张洁，林建辉，高品贤.高速铁路振动及噪声测试技术[M].成都：西南交通大学出版社，2010.

[5]卢小君.社会调查与统计应用[M].大连：大连理工大学出版社，2011.

[6]风笑天.现代社会调查方法[M].武汉：华中科技大学出版社，2014.

[7]杨雯.汽车声品质主观评价与分析方法研究[D].合肥：合肥工业大学，2009.

[8]俞展猷.铁道车辆舒适性评价方法的发展与研究现状[J].铁道车辆，2004，42（3）：1-7.

[9]朱丽梅，姜永，黄雪，等.概率论与数理统计[M].北京：国防工业出版社，2014.

[10]孙亮，杜焕铜.使用Excel进行回归分析及其在煤质检验中的应用[J].煤质技术，2009（S1）：21-22.