基于微观交通仿真的公交车站交通噪声动态模拟
2017-01-10李锋王璐蔡铭
李锋,王璐,蔡铭
(1.广东技术师范学院,汽车学院,广州 510665;2.云南省交通科学研究所,昆明 650011;3.中山大学,广东省智能交通系统重点实验室,广州 510006)
基于微观交通仿真的公交车站交通噪声动态模拟
李锋1,王璐2,蔡铭3
(1.广东技术师范学院,汽车学院,广州 510665;2.云南省交通科学研究所,昆明 650011;3.中山大学,广东省智能交通系统重点实验室,广州 510006)
公交车噪声是城市交通噪声源的重要成份,对公交车站噪声的模拟分析是交通噪声防治的重要基础工作.利用声能叠加原理建立了公交车站交通噪声动态计算模型,并结合微观交通仿真工具实现了公交车站附近交通噪声的动态模拟.通过现场调查实验获得了实际公交车站的交通流数据和噪声数据,并用实验数据对模拟结果进行了检验,证明了方法的有效性和实用性.
交通仿真;公交车;噪声;动态模拟
引言
交通噪声是城市环境噪声的重要污染源之一,对车辆噪声的测量,建立交通噪声预测模型是城市交通噪声防治的重要基础工作.城市公交车以大型车为主,具有声级高频率低的特点,是城市交通噪声源的重要成份[1,2].长期以来,国内外学者关于公交车噪声方面做了大量研究工作,建立了各种噪声预测模型[3-5].然而这些模型大多属静态模型,只能计算一段时间内的等效声级,无法反映噪声的动态变化规律.随着计算机技术的发展,结合微观交通仿真的交通噪声动态模拟方法日渐成熟并得到了越来越广泛的应用.目前这种方法已被用于研究十字交叉口[6-7]、环形交叉口[8-9]、城市局部路网的交通噪声时空分布[10],但对公交车站附近交通噪声的关注仍然较少.
为此,本文采用结合微观交通仿真的交通噪声动态模拟方法,建立公交车站附近交通噪声的动态计算模型.对实际公交车站附近交通噪声进行模拟计算,并采用实验的方法进行检验,探讨公交车站附近的噪声规律,为公交车的噪声预测和防治提供依据.
1 原理与方法
1.1 基于微观交通仿真的车辆噪声模拟方法
采用微观交通仿真、车辆噪声源排放模型和噪声传播衰减模型相结合的方法实现对交通噪声的动态模拟.微观交通仿真采用Paramics软件实现,Paramics软件是英国Quadstone Limited公司开发的用于模拟和分析实际的道路交通状况的软件包.Paramics具备路网建模、信号及车辆控制、路径诱导、数据分析等功能,同时为用户提供了丰富的API函数和编程接口.获取信息标准代码QPG定义了Paramics中获取信息的函数,通过调用这些函数就可以获得Paramics仿真时的各种实时更新的内部信息,相应车道的车流量、车速、坐标等信息都可以通过编写插件调用API函数获得.基于微观交通仿真的交通噪声模拟算法流程如图1所示,具体步骤如下:
(1)判断是否是整秒,如果是就初始化噪声能量值,如果不是则退出;
(2)调用Paramics提供的QPG函数提取车辆的速度、加速度、坐标、车型等信息,并利用噪声排放公式计算该车的噪声排放量;
(3)判断噪声从车辆传播到接收点的过程中是否受到公交站牌的遮挡,如受到遮挡则进行噪声衍射衰减计算;
(4)计算该车在接收点处的噪声能量贡献值;
(5)判断是否为这一秒内道路上的最后一辆车,如果是则退出,如果不是则计算下一辆车的噪声值;
(6)将这一秒内所有车辆的噪声值进行能量叠加,计算出总噪声值.
图1 基于微观交通仿真的交通噪声模拟算法流程
1.2 公交车站附近交通噪声的计算模型
在动态模拟计算过程中,将每一辆车视为半自由声场中的点声源,在不考虑空气及地面吸收的情况下,道路上第i秒钟第j辆车第k种车在接收点处的声级可表示为:
式中:L0(i,j,k)表示为第i秒钟第j辆车第k种车在参考点处的噪声排放量(dB);r0为参考距离,r0=7.5m;ri,j,k为第i秒钟第j辆车第k种车到接收点的距离(m);ΔLbarrier(i,j,k)为公交站牌所引起的噪声衰减量,(dB).
那么第i秒道路上所有k种车在接收点产生的噪声值为:
式中:Ni,k为第i秒第k种车型的车辆数.则第i秒道路上所有车辆的噪声值为:
计算中,我们将所有的车辆分为4种类型;公交车、除公交车外的大型车、中型车以及小型车.当k等于不同的值时,表示不同的车型.在前期工作中,各种车型的噪声源排放水平已通过实验进行测定[11],[12],具体如下:
小型车:
最后,在计算时间T内,接收点上的总等效声级为:
2 模拟结果验证与分析
为验证模拟结果,选取广州市滨江东路的中山大学北门公交车站作为验证实例,进行实地的交通量和交通噪声的数据采集,实地测量的道路场景如图2所示,所测公交站前后300m范围内相反方向车行道上不设有公交车站.总共调查了3次,每次30分钟.交通量的调查采用人工计数的方法,分车道记录各车型的车辆数.滨江东路为双向4车道,车道宽度约3.5m.公交站牌的实际尺寸如下图所示,设置站牌所在的平面为XOZ平面,地面所在平面为XOY平面,站牌最右侧边缘线所在的直线为Z轴,站牌距离道路边缘线的距离为2m,每条道路宽度为3.7m,站牌的顶端和底端边缘线的绕射高度分别为3m、0.5m.按照实际的几何参数对该路段进行仿真建模.根据实际测量情况,设置5个噪声监测点,坐标分别为(单位m):测点1(-32.2,-2,1.2)、测点2(-18.5,-2,1.2)、测点3(-9,-2,1.1)、测点4(18.8,-2,1.2)和测点5(100,-2,1.2).
通过调查得到,车辆在路段上运行的平均速度为45km/h,公交车进站时减速度为1m/s2,出站时加速度为0.44m/s2,平均停车时间为15s.统计各车道交通量如表1所示,公交车在3个时段的平均到达率分别为58veh/h、60veh/h和78veh/h.
图2 公交站示意图(单位:m)
表1 摇交通量统计表
将调查数据代入本文所建立的公交车站交通噪声计算模型进行动态模拟计算.以第一次调查的30分钟为基础,对测点2、测点3、测点4、测点5的各1800个数据进行频数的统计,结果如图2所示.从图中可以看出四个测点的高峰噪声值从小到大依次为测点3、测点2、测点4和测点5.测点3由于受到公交站牌的遮挡,噪声值明显减小;测点2处于公交车减速进站阶段,公交车在减速时的噪声值与减速度成反比,加之减速逐渐较小,所以测点2的噪声值有所降低;测点4处于公交车加速出站的阶段,由于加速运动时,公交车的噪声值与加速度成正比,同时速度在不断增加,因此噪声值也随之增加;而测点5地处公交车站的下游,此时车流已经趋于匀速运行的状态,车速较大,因此测点5的噪声值也最大.
图3 测量数据统计图
将等效声级的实测值与模拟值进行比较,结果如表2所示.模拟结果的平均误差小于1.5 dB(A),最大误差小于3 dB(A),可见基于微观交通仿真技术的公交车交通噪声动态预测模型具有较高的预测精度.实际上,测点3的位置刚好设置在公交站牌的正后方,由于公交站牌对噪声的遮挡作用,实测噪声值明显减小.同时,也发现在仿真计算时,站牌的计算衰减值明显大于实测衰减值,这主要是因为站牌结构较为复杂,虽然在仿真时已经尽量考虑站牌的每一条边缘对噪声的衰减影响,但仍然无法准确的反应实际的情况,加之受现场其它噪声的影响,导致仿真衰减值偏大.
表2 摇模拟结果与实测值的对比
3 结语
公交车噪声具有声级高、频率低的特点,与其它路段相比,公交车站附近区域的噪声污染情况更为严重,是城市道路交通噪声预测与防治中的重要考虑因素.本文利用微观交通仿真工具,结合实验测得的车辆噪声源排放模型和噪声传播衰减模型对公交车站附近区域的噪声进行了动态模拟.所建立的模型经过实测数据的验证,可用于对城市公交车站附近噪声的预测和分析,在城市交通噪声的防治中具有较高的应用价值.
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[责任编辑:王晓军]
Dynamic Traffic Noise Simulation for a Bus-stop Based on Microscopic Traffic Simulation
LI Feng1,WANG Lu2,CAI Ming3
(1.School of Automotive Engineering,GuangDong Polytechnic Normal University,Guangzhou,510665,China; 2.Yunnan Science Research Institute of Communication&Transportation,Kunming,650011,China;
3.Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, Sun Yat-sen University,Guangzhou,510006,China)
Bus noise is an important component of urban traffic noise source.Simulation and analysis on busstop noise is an important basic work of traffic noise control.A dynamic traffic noise calculation model for busstops is established according to the sound energy superposition principle.Then combining with microscopic traffic simulation tool,the dynamic simulation on traffic noise near a bus-stop is realized.The traffic flow data and noise data are obtained from the field investigation.The simulation results are tested with the experimental data,and the validity and practicability of the method are proved.
Traffic simulation;Bus;Noise;Dynamic simulation
TP 399
A
1672-402X(2016)11-0053-04
2015-08-10
国家自然科学基金(11574407)、广东省科技计划项目(2015B010110005)资助.
李锋(1983-),男,广东河源人,博士,广东技术师范学院汽车学院教师.研究方向:城市交通规划与环境.