基于射线追踪法进行轨道车辆通过噪声的测量和声学模型验证

铁路轨道及其周围环境的声辐射、反射和衰减的预测对于进行可靠的列车通过噪声仿真至关重要。本文描述了铁路轨道声传播及其局部环境的测量以及验证相应的仿真模型。该实验已在捷克的一处压舱轨道上进行了闭环测试与验证。这项工作的目的是考虑不同的表面特性，例如压载物和草，并研究它们对噪声传播和衰减的影响。每个表面具有不同的扩散级别，并且根据入射角度不同的反射噪声。研究了针对不同轨道环境及其对声传播的影响的各种设计研究。这项工作的结果已被用作数值模拟列车通过噪声的基础。光线跟踪方法已被证明是一种快速评估列车外部噪声的有效方法。

 

介绍

在列车通过噪声中，至关重要的是要知道周围表面的参数，以便能够创建可靠的数值模型，以正确地解释反射的噪声。

 

总声压级由直接噪声以及来自不同表面，例如车皮、道砟、轨枕（及其间隔）和草地的各种反射组成。实际场景包含更多复杂的效果，例如，并非每个铁轨都是完全对称的。

 

在本文中，主要目的是确定三种典型的近距离经过的火车的频率相关的吸收系数：铁轨（道砟）、混凝土和草。在这些表面上进行了几次测量，以获得声传递函数，可以通过射线追踪数值几何方法从中提取出所需的吸声率。作为下一个目标，在考虑到沿尖锐边缘的衍射以验证列车通过噪声的情况下，在包含两个在铁路轨道上的集装箱货车的复杂射线跟踪模型中，使用了导出的吸收系数。

 

试验活动

VÚKV a.s.进行了一项实验性活动。在捷克的Velim铁路测试线路（位于Cerhenice的铁路机车车辆测试设施），定期进行根据TSI-NOI [ČSNEN ISO 3095：2013，声学-铁路应用-铁路车辆发出的噪声的测量]进行的认证噪声测试。该活动的目的是在三种不同的表面（道砟、草和混凝土）上，从全向声源测量不同距离和高度的声压级。

 

试验设置

全向声源被用作发射白噪声频谱的源。如图1和2所示，在某些距离和高度处，在麦克风（M2，M3，M4，M5，M6）处记录了声音响应。麦克风之间的不同距离旨在捕获不同反射角度的影响。记录的声压级由直接噪声和反射噪声组成。

图1：试验设置。

图2：道砟试验设置。

测试结果

初步测试结果与预期不符，原因可能是与麦克风彼此放置得太近有关。在测试过程中存在边际风，并且没有重复测量几次以检查一致性。作为响应，决定更改实验设置（图3），并在距全向声源24米的地方测量声压级，麦克风之间的距离为3米。

图3：试验设置。

在10Hz至10kHz的频率范围内，获得了混凝土、草皮表面和道砟的结果。第一次测量是在混凝土表面上进行的，以表征源功率谱。选择混凝土表面条件进行离子源表征，因为可以将其视为具有可忽略不计的吸收力的理想刚性表面。记录的声压级显示在下面的图4和5中。对于混凝土表面，来自声源的声压级高于背景噪声，但是对于道砟，低于200Hz的声压级可与测得的声压级媲美，这意味着低于200Hz的数据不能用于道砟吸收的反算。

图4：混凝土表面的声压级。

图5：道砟的声压级。

声源功率估算

未在消声室内测量声源功率，因此，如上所述，它必须从现有混凝土表面声压级测量结果与模拟模型中得出。这个想法是根据混凝土表面“完全”反射条件来反算源功率，假设该功率不受表面吸收的影响。

 

考虑了两个不同的仿真模型，一个边界元模型和一个射线追踪模型，它们都是基于VA One软件建立的。边界元模型和射线跟踪模型可以提供相似的结果，但是射线跟踪是此应用程序的首选，因为它具有更快的计算速度，不需要花费更多时间或精力来提高频率，并且还能够支持任何表面上的吸收和扩散效果。

 

图6显示了用于再现测试设置的光线跟踪模型。

图6：射线追踪模型用于声源功率预估。

建立了一个简单的光线跟踪模型，该模型将零吸收应用于地面并具有单位功率（1 [W]），以在传感器处获得ATF。然后，根据测量的和模拟的单位响应之比来缩放单位源功率，以获得用于测量的实际功率谱。为此目的，开发了一种特殊的滤波器来消除两个频谱的共振和反共振。对每个频率点执行此操作，可以很好地估算测量中使用的源功率。

图7：声源功率谱。

吸收估计过程

在窄带中比较了来自测量和模拟的声压级，并针对吸收和扩散进行了灵敏度分析。吸收和扩散强烈影响直接波和反射波的相互作用。对每个传声器进行了比较，通过将模拟拟合到测量上来找到混凝土、草皮和道砟的最佳吸收率，方法是在第三倍频程频带中进行迭代的吸收变化，并解决窄带中的射线追踪模型。

 

优化了某些频率的吸收值，以捕获测量曲线的重要特征，例如：

-         峰值的高度和谷值的深度

-         峰值的频率

-         总体水平

-         三分之一倍频程频谱的比较如下：

 

图8和9显示了在不同距离下混凝土和道砟的最佳吸收效果。

图8：在窄带（顶部）和三倍频程（底部）中具有最佳吸收的混凝土声压级的测试与仿真比较。

图9：道砟声压级的测试与仿真比较，优化了窄带（顶部）和三分之一倍频程（底部）中的吸收。

 

最终，得出了草、混凝土和道砟的三个吸声曲线，如图10所示。

图10：混凝土、草料和道砟的吸声性能。

通过噪声仿真

声线法模型

一旦吸收系数可用，就建立了用于跟踪噪声评估的射线追踪模型。该模型由两个车厢几何结构，代表轮轨相互作用噪声产生的16个复杂声源，包括不同吸收表面的轨道几何结构，代表转向架区域内部的通过噪声麦克风和虚拟麦克风的传感器组成，如图11所示。

图11：用于通过噪声评估的射线追踪模型。

噪声源估算

在测试轨道上分别以60km/h，80km/h，100km/h和120km/h的恒定速度行驶。如图12所示，在转向架区域记录了声压级。两个麦克风放在车轮前部，第三个麦克风放在中部。

图12：转向架声源估计的实验装置。

 

对三个麦克风的声压水平求平均值，并使用火车的射线追踪模型（图13）对相应的紧凑型声源（CAS）的声功率级进行反算。

图13：包括紧凑型声源（CAS）的转向架的射线追踪模型。

 

图14显示了在麦克风1处测得的声压级与使用射线追踪模型计算的模拟声压级之间的良好相关性，假设源与单极等效，则使用反跟踪的紧凑型声源。

图14：窄带（顶部）和三分之一倍频程（底部）中麦克风1声压级的测试与仿真相关性。

通过噪声一致性验证

使用射线追踪模型计算80km/h的通过噪声水平，并使用持续时间为0.05s的信号与实验数据进行比较。在图15中，显示了光线跟踪模型，其中麦克风与绿色表示的测试数据相关。

图15：通过噪声声线法模型。

 

图16显示了选定麦克风在音轨的三分之一倍频程中的实验数据与仿真之间的相关程度（在轨道的左侧和右侧）。

图16：选定麦克风（M1-左和M2-右）的80km/h传递噪声声压级。

结论

在本文中，提出了用于评估火车通过噪声预测的射线追踪模型中不同类型表面的吸声系数的实验项目。初步测试结果并不令人满意，因此随后进行了第二次测试，从而获得了更好的结果。这些与测试设置的射线追踪模型结合使用，可以估算不同类型表面的吸收系数。然后，进行了通过噪声测试，以记录靠近轮轨接触区域和转向架区域中的声压级，该声压级用于反算将在通过中使用的紧凑型声源的声功率级噪声射线跟踪模型。记录根据传递噪声法规放置的麦克风位置中的声压级，以执行测试与仿真的相关性。进行了通过噪声射线追踪模拟，并将其与实验数据相关联，该实验数据在总体响应频谱方面显示出良好的一致性，但在5dB范围内的局部差异研究将成为未来的研究目标。

 

致谢

此项课题和工作得到了欧洲TACR项目（TH02010775 /火车-PBN通过噪声研究）的支持，特此表示感谢。

 

本文来源：interNoise 2019

本文作者：Fiedler Robert 1，Novotný Zdenek 1，Calloni Massimiliano1，Phamová Lucie 2

作者单位：1- ESI Group，2- VUKV a.s. 

 文章来源Prosynx