基于FE-SEA混合法的低地板列车车内噪声预测

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。