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基于FE-SEA混合法的低地板列车车内噪声预测

2019-12-03齐志鹏陈江盖磊姚永虎

铁路技术创新 2019年5期
关键词:客室声腔坐姿

齐志鹏,陈江,盖磊,姚永虎

(中车株洲电力机车有限公司,湖南 株洲 412001)

0 引言

低地板列车作为一种新型绿色交通工具,具有造价低、载客量大、转弯半径小等特点。其地板距轨面仅350~380 mm,极大方便了旅客上下车。但是,由于低地板的结构设计使轮轨噪声源距离客室更近,因此对其噪声控制提出了更高要求。目前,许多学者对城市轨道交通噪声进行了大量研究:Vogiatzis等[1-2]研究了低地板列车车内噪声与车辆以及轨道参数之间的关系;Kim等[3-5]对地铁列车车内噪声进行测试及预测,分析了其声辐射特性;许孝堂等[6-7]从地铁车辆结构、轮轨粗糙度等方面分析其对车内噪声的影响,并探讨了空调、地板、车门等部件对车内噪声的贡献量;吴健等[8]分析了高速列车铝型材的振动声辐射特性,探讨了不同位置阻尼对于减振降噪的影响;周晓明[9]以具体车辆为分析对象,研究了不同工况下车辆内部的噪声特性,并给出整改措施。

以深圳龙华储能式低地板有轨电车(简称龙华低地板列车)为工程研究对象,根据实测数据,结合仿真分析,探究车内噪声分布规律,为后续项目的噪声优化提供参考。

1 噪声测试

龙华低地板列车采用3动1拖的编组形式,设计时速为70 km。根据GB 14892—2006《城市轨道交通列车噪声限值和测量方法》及ISO 3381—2005 Railway Applications -Acoustics-Measurement of Noise Emitted by Railbound Vehicles,在拖车车内前端、中部、后端分别放置传声器,放置位置距离内装地板面1.2 m和1.6 m,分别模拟乘客坐姿与站姿的平均高度。上下各布置3个传声器,传声器垂直向下布置[10-11]。车内具体测点布置见图1。

在测量过程中,车辆应处于AW0状态,除测量人员及司机外,不得有其他人员。测量时,车辆的车门和车窗应保持关闭状态。在行驶过程中,通常使用的列车辅助单元,如通风、加热、空调装置等,处于标称输出值工作状态[12]。

2 FE-SEA混合法基本原理

FE-SEA混合法是一种将低频噪声计算方法FE与高频噪声计算方法SEA结合的分析方法。在FE-SEA混合法中,系统被划分成FE子系统和SEA子系统,系统结构刚度矩阵由2种子系统刚度耦合而成,用Ddir表示,在两者的耦合边界上,弹性波产生混响力。SEA子系统施加外界载荷于此耦合矩阵,并向SEA子系统混响场传递能量。当受到激励时,其响应公式如下:

式中:Sqq为FE子系统位移响应;为施加于FE子系统上的外部激励,在声学中表现为声压载荷;为第m个SEA子系统的混响场在耦合接点处的统计平均作用力。

由互惠定理可得:

式中:Em和nm分别为第m个子系统所具有的能量和模态密度;ω为圆频率;Im{ }dirmD 为第m个子系统对整体刚度矩阵的阻抗作用。

图1 车内具体测点布置

由能量守恒可知,各子系统输入功率与输出功率相等,功率平衡方程表示为:

式中:Pin,j为外界输入功率; Pin(,jd)ir为FE子系统通过直达场对子系统 j的输入功率; Po(ujt)和 Pd(i sjs)分别为输出功率及子系统 j自身损耗功率。

式(3)整体功率平衡方程的矩阵表达形式为:

式中:ηN为第N个SEA子系统的内损耗因子;ηjk为SEA子系统j、k之间的耦合因子。

式(4)中包含了描述FE-SEA模型的四大性能参数:模态密度、内损耗因子、耦合损耗因子及外界输入功率。当以上参数得到确定后,即可求解得到系统的整体平均响应能量。

为验证软件的准确性,在软件中建立薄板声学预测模型,实验室则采用声强法测量薄板隔声,将计算结果与实验值对照,确定其准确性。1 000 mm×1 000 mm×1 mm实验模型与声学预测模型见图2。实验值与预测值对比见图3。

图2 实验模型与声学预测模型

图3 实验值与预测值对比

从图3可以看出,实验值与预测值之间的误差较小,除125 Hz处误差为3 dB,其他误差均在1 dB以内。125 Hz处由于共振频率的影响,导致该处误差较大,其他各处误差均处于合理范围,因此,该方法可用于后续仿真预测。

3 FE-SEA混合声学模型建立

在VA one中根据低地板列车拖车(T车)的实际尺寸,建立其SEA初步模型。其中,车体顶板采用双曲率壳单元建模,侧墙、端墙、地板、车门、车窗等部件采用平板单元建模,底架构件与侧墙梁体等结构采用梁单元建模。沿车体纵向划分3个声腔,分别为两端贯通道区域声腔和车内乘客区域声腔,车内乘客区域声腔又进一步划分为站姿声腔、坐姿声腔和腿部声腔3层。部分结构材料属性见表1。

在VA one中计算各子系统的模态数,根据统计能量分析法中规定,当子系统模态数大于5时,划分为SEA子系统;当模态数小于5时,划分为FE子系统。各子系统模态数与频率关系见图4。

表1 部分结构材料属性

图4 各子系统模态数与频率关系

从图4可以看出,各子系统模态数随频率增大而增大。当频率大于50 Hz时,车体顶板、地板、车门模态数大于5,划分为SEA子系统;车窗、车窗梁体随频率增加模态数增加缓慢且模态数小于5,划分为FE子系统。

由于低地板列车最高时速为70 km,可忽略气动噪声。在车体顶板、地板、车窗、转向架区域等部件施加振动激励载荷,采用Constraint模拟;车辆空调等辅助设备则采用Power模拟各设备声功率输入。最后,将部件与部件、部件与声腔、声腔与声腔进行耦合,得到低地板列车FE-SEA混合声学预测模型(见图5)。

4 计算分析

4.1 噪声频谱分析

模拟低地板列车时速为70 km时,车内距离地板面1.6 m处前部、中部及后部的1/3倍频程噪声分布见图6。

从图6可以看出,根据声波叠加原理,声压级最大值以下的10 dB以内为噪声显著频段,因此客室噪声显著频段为315~2 000 Hz,需加强该频段内的噪声控制;在315~2 000 Hz频段内,客室前端与后端噪声声压级大于客室中部声压级,在1 000 Hz处,相差最大值为3.7 dB。这是由于客室前端与后端处于空调与贯通道区域,在该区域内车体隔声处于薄弱环节,因此出现车体两端噪声大于中部的情况。

图5 FE-SEA混合声学预测模型

图6 距地板面1.6 m测点噪声分布

车内各测点距离地板面1.2 m处噪声分布见图7。可以看出,距离地板面1.2 m处各点噪声分布与1.6 m处噪声分布类似。相比于图6中的噪声分布,距离地板面1.2 m处的客室中部测点噪声与客室两端噪声分布相差不大,个别频率噪声值甚至超过客室两端,主要由于客室中部距离地板面1.2 m的测点更接近转向架区域,转向架区域振动噪声强烈。低地板车身长度为8.5 m,转向架区域噪声继续影响客室两端,同时,客室两端受车门和贯通道等密封性能影响,存在一定隔声缺陷,使得客室两端噪声略大于客室中部,需要提高此处的密封性能。

4.2 噪声贡献率分析

一般而言,车体中部区域为乘客集中区,正常情况下,乘客听觉噪声位于中间坐姿声腔。因此,重点关注各部件对坐姿声腔噪声的贡献度。坐姿声腔功率贡献率见图8。

从图8可以看出,地板的坐姿声腔功率贡献率占主要地位,贡献率最大出现在630 Hz,达58.6%,即大部分的噪声从地板流入坐姿声腔;其次为车窗,频率在500~1 000 Hz时坐姿声腔功率贡献率较大;而顶板对坐姿声腔功率贡献率最小。

图7 距地板面1.2 m测点噪声分布

从地板流入的噪声主要来自于轮轨噪声和转向架电机结构噪声,对于低地板列车而言,转向架离坐姿声腔更近,噪声更易到达坐姿声腔。低地板列车兼备城市观光功能,车窗存在增大、增多的趋势,而车窗作为隔声薄弱部件,可导致车内噪声水平提高,应控制车窗与车体连接处的密封性能。

5 结论

采用FE-SEA混合法建立龙华低地板列车单节车噪声预测模型,对车内噪声进行仿真计算,并研究车内距地板1.2 m和1.6 m处噪声特性分布以及车内噪声输入功率贡献率,得到以下结论:

(1)低地板列车车内噪声显著频段为315~2 000 Hz,在整个频段声压级表现为客室两端小、中部大的趋势,降噪时应重点关注该频段内噪声。

(2)车内距地板1.2 m与1.6 m处,噪声分布类似,整体表现为客室两端噪声略大于中部,客室两端为贯通道与车门密封区,此处密封性能直接影响车内噪声强度。

图8 坐姿声腔功率输入贡献率

(3)通过各子系统噪声输入功率贡献率分析,得到对坐姿声腔噪声影响较大的子系统分别为地板和车窗。对于地板子系统,可采取喷涂阻尼浆、隔音垫等方式减小噪声;而对于车窗子系统,应加强与车体连接处的密封性能。

列车车内噪声是一个系统问题,应分析各子系统对车内噪声的影响及分布特性,实现联合降噪。

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