高速列车车体随机振动仿真预测与试验验证

林松，孙明道，朱建华

（中车青岛四方机车车辆股份有限公司技术中心，山东 青岛 266111）

随着高速列车速度的不断提升，振动噪声问题日益严峻。列车不仅需要具备足够的静刚度来维持承载能力，还更应具有合理的动态特性以抑制车体的振动噪声。由于列车运行过程中车体结构所受激励具有明显的随机性，产生的振动噪声也具有明显的随机性。因此，研究高速列车车体的随机振动响应特性，对于控制列车振动噪声具有重要的意义。

在结构随机振动噪声问题的研究中,刘宝山等基于有限元法、边界元法和虚拟激励法，研究了结构随机振动声辐射灵敏度及优化设计问题，该方法计算精度与传统方法等价，且计算效率高；Zhao等在虚拟激励法基础上采用新的算法计算了结构随机激励下的振动问题，其在计算效率上与虚拟激励法相比具有绝对的优势；Mehran等利用ABAQUS软件对轨道车辆车厢进行了随机振动仿真分析。

综上，目前已对列车在确定激励下的振动和噪声问题开展了一系列的研究，但多数局限于有限元仿真研究，对实车随机振动的试验验证研究较少。本文以实车结构为研究对象，通过模型简化和车体网格细化分析，建立有限元模型与实际试验结果不断修正对比，形成了适合高速列车实际应用的有效模型和研究方法。

1 车体有限元建模及试验验证

1.1 车体有限元建模

模型简化。选取高速列车端部实车结构为研究对象，试验车体长度为7m，车体两端均带外端，车体重量约为3.2吨，所用材料为铝合金，材料参数如表1所示。

表1 试验车体材料参数

对轨道车辆而言，车体结构整体以薄板结构为主。考虑到车体结构的复杂性及车体型材特点，在尽量保持结构不变的条件下，为提高有限元建模效率和缩短仿真计算时间，将车体简化为壳单元进行建模，同时删除过渡圆角等对结构性能影响较小的工艺结构，其中，车体蒙皮取外表面，筋板取中性面，简化前后的三维几何模型如图1所示。

图1 车顶及侧墙结构简化

1.2 车体网格细化分析

车体几何尺寸和材料参数见表2。

表2 几何尺寸和材料参数

当计算频率为500Hz，板厚度为1.8～12mm时，根据表2各参数，可得单元边长的大致范围为Δ≤0.0472～0.1218m，即47.2～121.8mm之间。整体选取几组不同网格单元长度分别计算，即选取不同的单元尺寸对车体进行全局网格划分，然后计算车体随机响应，并得到振动加速度响应的均方根值，如表3所示。

表3 振动加速度响应与有限元网格划分细化程度对比关系

从表3可以看出，网格越密，加速度响应数值越趋于稳定。由于车体结构较为复杂，模态较为密集，不易找到模态突变数。当网格单元长度为60mm时，模态数和加速度均方根值均趋于稳定，因此，在后续进行随机振动响应分析时，采用全局网格单元长度为60mm车体有限元模型。如图2所示。

图2 试验车体有限元模型

1.3 车体计算模态及试验模态分析

由于仿真计算建模过程中进行了若干简化，需通过模态试验校验仿真模型的准确性。模态试验中，试验车体采用弹性支撑，测试在近似自由状态下的模态参数；然后，通过电磁激振器产生激励信号，并由动态数据采集系统采集信号；最后，进行车体模态分析。试验车体模态测试测点布置如图3所示。计算结果与试验结果对比见表4。

图3 试验车体弹性支撑

表4 计算结果与试验结果对比

从表4中可以看出，模态的计算结果与试验结果最大误差为5.7%，振型基本一致，仿真计算的准确度较高，可替代实车结构用于随机振动分析。

2 车体随机振动预测与分析

为保证车体随机振动噪声预测模型能够较为准确地替代实车结构，采用东菱ES-10-240电动振动台采集车体随机振动和噪声信号，进行振动和噪声试验。在进行随机振动试验前，先进行关心频段内的预试验，了解系统的振动特性。根据车体振动试验的激励位置，在仿真模型的转向架位置施加随机基础激励（频率范围20～200Hz，步长1Hz），随机振动控制曲线均在3dB控制容差限以内。仿真结果与试验结果对比见图4。

如图4，仿真结果与试验结果主要峰值频率基本一致，但在幅值以及次要峰值频率上存在一定的区别，与试验测试误差、仿真模型简化以及模态阻尼参数的设置等存在较大的关系。

图4 仿真结果与试验结果对比-加速度功率谱密度曲线

3 结语

（1）通过模态试验和仿真对比，表明试验车体有限元模型具有较高的精度；（2）对试验车体进行随机振动预测与试验分析，可知车体振动能量主要集中在60～110Hz的频率范围内，合理控制该频段内的振动能量，在一定程度上能起到减振降噪的目的；（3）选取点的振动加速度功率谱密度幅值仿真结果与试验结果主峰值频率基本一致，但在幅值以及次要峰值频率上存在一定的区别，主要与试验测试误差、仿真模型简化以及模态阻尼参数的设置等有关；（4）对车体随机振动噪声问题的研究，能够在设计早期对车辆的振动噪声特性进行评估，减少减振降噪对策滞后的问题。