基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法

摘要

本发明涉及一种基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法，包括高速列车车外噪声源激励获取；高速列车车体结构样件进行隔声测试；高速列车车内声腔的内损耗因子测试；高速列车车内内饰的内损耗因子测试；利用统计能量流分析法对车内声压级进行预测；对车内心理声学客观参数进行计算分析。本发明的有益效果是：提出了一种高速列车车内噪声仿真建模分析、车内心理声学客观参数的预测方法，较利用BP神经网络等预测方法更加快捷和准确，且更加适用于工程实践之中。

权利要求

1.一种基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法，其特征是：包括以下步骤：(1)高速列车车外噪声源激励获取，包含运行状态下的气动噪声、轮轨噪声、静止状态下的辅助设备噪声；高速列车车体样件隔声测试；高速列车车内声腔的内损耗因子测试；高速列车车内内饰子系统的内损耗因子测试；

(2)利用统计能量流分析法对车内声压级进行预测；

(3)对车内心理声学客观参数进行计算分析。

2.根据权利要求1所述的基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法，具体包括以下步骤：(1)选择类似型号高速列车作为噪声源采集对象；

(2)在高速列车静止状态之下依据标准GB/T 5111-2011对高速列车的辅助设备的噪声声压级进行测试，辅助设备包含空调、风机、变电器；

(3)在相同速度等级的条件下利用B&K表面声传感器对高速列车车体表面的气动噪声进行测试；利用声传感器对轮轨区域的噪声进行测试；

(4)在声学实验室中依据标准GB/T19889.3-2005对研发的车体样件进行隔声特性的测试，分别获取车顶、地板、侧墙、端墙、车门、车窗的隔声量频谱；在半消声中依据TB/T 3094-

2004对风挡的隔声性能进行测试；

(5)在声学实验室依据标准GB/T 18696.2和GB/T 20247-2006分别对车内地毯、座椅吸声特性进行测试，计算获得其内损耗因子；

(6)在获得车外噪声源的声压级、车体样件的隔声量频谱、高速列车车内声腔的内损耗因子、车内内饰的内损耗因子之后，将获得的参数附加在车体统计能量流分析模型中，利用统计能量流分析法对车内噪声的声压级进行预测；

(7)利用相关的心理声学客观参量计算方法对高速列车车内特征响度、特征尖锐度、语言清晰度、感觉噪度进行计算分析。

说明书

基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法

技术领域

[0001] 本发明属于轨道交通车辆行业的NVH预测分析领域，涉及一种基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法。

背景技术

[0002] 目前国内外高速列车车内噪声预测分析方法主要包括有限元法和边界元法、混合分析法、统计能量分析法三种，分别适用于高速列车车内低频、中频和高频噪声的分析预测。正是由于各方法所适用频带分析范围的差异，经常需要建立多种不同的几何分析模型，增加了仿真预测的工作量。尤其当几何模型较大时，有限元和边界元分析法需要更长的分析时间。

[0003] 心理声学客观参数是描述人对声音的主观感受差别程度的客观物理量，可以定量地反映听觉感受的差别，消除个体的影响。常用的心理声学参数有响度、尖锐度、语言清晰度、感觉噪度等。

[0004] 利用统计能量分析法对车内的噪声预测已经有很多案例，正是由于利用了统计能量的理论，在计算时间上大大的缩短，在工程上具有重大的指导意义，但是统计能量分析只适合运用到高频噪声的预测仿真分析之中，而中低频噪声的预测具有较大的误差。然而，利用统计能量流分析法却可以拓宽分析频带，为车内心理声学客观参数的计算提供保障。

[0005] 目前对高速列车车内噪声的预测与分析大多集中在声压级的预测与分析之上，但是作为人这个被噪声影响的主体并没有被重视，即声压级的参数评价标准并未有效体现出人耳对声音的感知程度；同时，对车内的心理声学客观参数的预测大多集中在算法和主观评价之中，较难在工程实践中应用，本发明一方面利用了统计能量流分析法频带范围较宽的优势，另一方面从人的主观感知出发，对高速列车车内噪声的心理声学参数进行了预测与分析，从而为高速列车设计阶段车内噪声的分析和材料选择提供理论指导。

发明内容

[0006] 本发明要解决的技术问题是：基于上述问题，本发明提供一种基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法。

[0007] 本发明解决其技术问题所采用的一个技术方案是：一种基于统计能量流分析预测高速列车车内心理声学参数的方法，包括以下步骤：

[0008] (1)高速列车车外噪声源激励获取，包含运行状态下的气动噪声、轮轨噪声、静止状态下的辅助设备噪声；高速列车车体样件进行隔声测试；高速列车车内声腔的内损耗因子测试；高速列车车内内饰的内损耗因子测试；

[0009] (2)利用统计能量流分析法对车内声压级进行预测；

[0010] (3)对车内心理声学客观参数进行计算分析。

[0011] 具体包括以下步骤：

[0012] (1)选择类似型号高速列车作为噪声源采集对象；

[0013] (2)在高速列车静止状态之下依据标准GB/T 5111-2011对高速列车的辅助设备的噪声声压级进行测试，辅助设备包含空调、风机、变电器；

[0014] (3)在相同速度等级的条件下利用B&K表面声传感器对高速列车车体表面的气动噪声进行测试；利用声传感器对轮轨区域的噪声进行测试；

[0015] (4)在声学实验室中依据标准GB/T19889.3-2005对研发的车体样件进行隔声特性的测试，分别获取车顶、地板、侧墙、端墙、车门、车窗的隔声量频谱；在半消声中依据TB/T 3094-2004对风挡的隔声性能进行测试；

[0016] (5)在声学实验室依据标准GB/T 18696.2和GB/T 20247-2006分别对车内地毯、座椅吸声特性进行测试，计算获得其内损耗因子；

[0017] (6)在获得车外噪声源的声压级、车体样件的隔声量频谱、高速列车车内声腔的内损耗因子、车内内饰的内损耗因子之后，将获得的参数附加在车体统计能量流分析模型中，利用统计能量流分析法对车内噪声的声压级进行预测；

[0018] (7)利用相关的心理声学客观参量计算方法对高速列车车内特征响度、特征尖锐度、语言清晰度、感觉噪度进行计算分析。

[0019] 本发明的有益效果是：提出了一种高速列车车内噪声仿真建模分析、车内心理声学客观参数的预测方法，较利用BP神经网络等预测方法更加快捷和准确，且更加适用于工程实践之中。

附图说明

[0020] 下面结合附图对本发明进一步说明。

[0021] 图1车体结构整体模型预测示意图；

[0022] 图2高速列车模型车外声腔子系统、车体结构子系统、车内声腔子系统结构断面图；

[0023] 图3是车体结构断面图；

[0024] 图4是车内声腔子系统截面图；

[0025] 图5是车外声腔子系统截面图；

[0026] 图6是车外噪声源分布示意图；

[0027] 图7是高速列车车外气动噪声频谱图；

[0028] 图8是高速列车车下区域噪声频谱图；

[0029] 图9是地板区域隔声量频谱图；

[0030] 图10是侧墙隔声量频谱图；

[0031] 图11是顶板和车门隔声量频谱图；

[0032] 图12是风挡I1/O1测点和I2/O2测点隔声量计算结果图；

[0033] 图13是风挡I3/O3测点和I4/O4测点隔声量计算结果图；

[0034] 图14是高速列车座椅样件吸声系数频谱图；

[0035] 图15是高速列车地毯吸声系数频谱图；

[0036] 图16是统计能量流分析法理论模型示意图；

[0037] 图17是外中耳衰减因子频谱图；

[0038] 其中：1.车内声腔子系统，2.车体结构子系统，3.车外声腔子系统，4.车顶，5.侧墙，6.座椅，7.车窗，8.裙板，9.地板。

具体实施方式

[0039] 现在结合具体实施例对本发明作进一步说明，以下实施例旨在说明本发明而不是对本发明的进一步限定。

[0040] 依据实际高速列车车体几何参数，基于统计能量流分析法，利用VA One软件对单节客室进行了建模。如图1所示为参照某高速列车2号车厢相关参数所建立的单节客室车内噪声预测模型。由图2可见预测模型主要由车内声腔子系统、车体结构子系统、车外声腔子系统三部分组成。

[0041] 基于声学统计能量流分析法对车体结构子系统均采用平板和曲面板等效车体结构组成，如图3所示，车体结构子系统主要由侧墙上部、侧墙下部、车顶、平顶、车窗、地板、座椅、风挡、端墙、裙板等组成，对座椅和地毯等具有吸声特性的子系统采用NCT加以模拟其吸声特性。

[0042] 如图4示，高速列车内部声腔划分主要根据车体结构模型的子系统划分情况将客室内部空间离散成多个子声腔，车内声腔用来接收由车外声腔子系统能量经过车体结构的能量衰减到车内的能量，车内声腔子系统与车体结构子系统相互彼此耦合，耦合面的尺寸相同。

[0043] 如图5示，高速列车车外声腔子系统依据车体结构子系统划分情况离散为多个外部声腔子系统；外部声腔子系统用来传递加载在该区域的外部激励能量，每个外部声腔子系统与车体结构子系统外表面相对应并相互耦合，耦合面的尺寸相同，并且相邻的外部声腔之间相互耦合，使外部声腔覆盖除端部以外的整个车身表面，列车外部声腔厚度为0.4～0.6m。

[0044] 在相同速度等级的条件下，利用B&K表面声传感器对高速列车车体表面的气动噪声进行测试，车体表面气动噪声声压级频谱如图6所示。

[0045] 高速列车车体表面的气动噪声主要是由于气体湍流导致的气动噪声，如图6所示为利用B&K表面麦克风实测的高速车外气动噪声频谱图，将实测车外气动噪声以约束场激励分别加载到车体表面声腔上，具体加载位置如图7所示。

[0046] 高速列车车下区域噪声主要由空调、风机、变电器等辅助设备噪声以及轮轨区域噪声，在列车运行时采用传声器对轮轨区域声压级进行测试和列车静止状态下依据标准GB/T 5111-2011对高速列车的辅助设备的噪声声压级进行测试，车下区域的噪声声压级频谱如图8所示。

[0047] 在声学实验室中依据标准GB/T19889.3-2005对研发的车体样件进行隔声特性的测试，分别获取车顶、地板、侧墙、端墙、车门、车窗的隔声量频谱；在半消声中依据TB/T 3094-2004对风挡的隔声性能进行测试。

[0048] 在声学实验室内依据GB/T19889.3-2005对车体结构进行隔声量的频谱测试，首先测试发声室和接收室的平均声压级，其次对接收室的混响时间进行测试，然后依据公式1计算获得车体结构的隔声量频谱。

[0049]

[0050] 式中：L1为发声室平均声压级；L2为接收室声压级；S为样件的面积；A为接收室吸声量。其频率隔声量测试结果如图9至11所示。

[0051] 高速列车风挡由于体积较大且形状不规则并不适合利用混响室-混响室隔声测试，所以根据标准TB/T 3094-2004要求在半消声室内进行风挡的隔声量频谱的测试；首先1个无指向声源放置在风挡内部中央，风挡内外传声器测点均布置在半边风挡中央断面各边中点距风挡表面30mm处，共8个测点。

[0052] 根据标准TB/T 3094-2004要求，将风挡四周密封完毕，开启声源，在风挡内部产生不低于110dB(A)的噪声，测试风挡内、外各测点1/3倍频程的声压级。

[0053] 高速列车风挡结构隔声方案，各测试点的频率隔声量测试结果如图12和图13所示。风挡低频隔声量要小于高频隔声量20dB左右，总体风挡在高频区域的隔声量要小于车体其他结构。

[0054] 在声学实验室依据标准和GB/T 18696.2和GB/T 20247-2006分别对车内地毯、座椅吸声特性进行测试，计算获得其内损耗因子。

[0055] 在混响室内对座椅的吸声系数进行测试，声源选用12面无指向声源，分别置于3个墙角位置，6个传声器无规则布置于混响室内，与墙壁、试样、声源以及传声器之间的距离满足标准GB/T 20247-2006要求。座椅试样不在混响室中心且其边不与混响室侧墙平行，对于空场测试试样需取出混响室，其他布置相同。分别测试无座椅时混响室吸声量和有座椅时混响室吸声量，然后通过公式2计算出座椅的吸声系数。

[0056]

[0057] 式中：A1无座椅时混响室吸声量；A2为有座椅时混响室吸声量，S为样件的裸露表面积。

[0058] 通过混响室测试座椅的吸声量测试计算得到的高速列车的座椅吸声系数如图14所示。

[0059] 地毯吸声特性测试仪器为丹麦B&K公司驻波管法材料声学特性测试系统。试验装置试验前经过检定，符合《GB/T 18696.2：声学阻抗管中吸声系数和声阻抗的测量，第2部分：传递函数法》的规定。测试系统包括驻波管，功率放大器，数采机箱，测试精度均为1级。高速列车地毯吸声系数测试结果如图15所示。

[0060] 对单节车厢的车内声腔内损耗因子进行测试，采用随机信号猝发混响衰减方法来测量车内声腔混响时间，将待测声腔分为三段逐个测量。12面无指向声源发出白噪声，待车内声场稳定后中断声源，通过传声器采集测点的声学衰减过程；根据测得的混响时间，依据公式3获得车内声腔损耗因子η

[0061]

[0062] 式中：T60为混响时间，f为分析频率。

[0063] 在获得车外噪声源的声压级、车体样件的隔声量频谱、高速列车车内声腔的内损耗因子、车内内饰的内损耗因子之后，将获得的参数附加在车体统计能量流分析模型中，利用统计能量流分析法对车内噪声的声压级进行预测。

[0064] 如图16所示，通过三个子系统之间的能量流动关系图来介绍统计能量流分析法的计算过程。由图可以推导出子系统1和子系统3之间的声传递损失公式4

[0065]

[0066] 式中AP(m2)为有效的声能量传递面链接的面积、ω(rad/s)为角速度、c0(m/s)为声腔1内的声速、n1(rad/s)为声腔1的模态密度、n3(rad/s)为声腔2的模态密度、η3为声腔2内损耗因子、E1为声腔1内能量、E3为声腔2内能量。

[0067] 因此统计能量流分析是建立在当已知两个声腔子系统的声传递损失(实验测试获得)、能量输入声腔子系统的声压(实验测试声源激励)、声腔子系统的内损耗因子、模态密度已知的情况下通过计算获得能量接收声腔的能量和声压级。

[0068] 统计能量流分析法所需的声腔的内损耗因子可以通过公式5测试声腔内的混响时间计算得到：

[0069]

[0070] 式中：T60表示混响时间。

[0071] 若声腔内损耗因子通过平均吸声系数定义时，内损耗因子通过公式6计算获得：

[0072]

[0073] 式中：α为吸声系数、A为声腔的表面积、c0声腔中的声速、V声腔的体积、ω为角速度。

[0074] 如果加以考虑声腔的表面积和周长的影响，声空腔的模态密度按公式7计算：

[0075]

[0076] 其中，As为声空腔总的表面积，le为声腔的周长。

[0077] 由公式8可以得到声场内的能量E

[0078]

[0079] 式中：V表示声腔的体积；ρ表示空气密度；C表示声速；p表示声场内声压。

[0080] 所以统计能量流分析需要的参数为子系统之间的声传递损失TL、声腔子系统的内损耗因子、模态密度以及作为声源声腔子系统的声压便可以计算出接收声腔子系统的能量。

[0081] 利用相关的心理声学客观参量计算方法对高速列车车内特征响度、特征尖锐度、语言清晰度、感觉噪度进行计算分析。

[0082] 特征响度的计算依据Zwicker响度模型，根据标准ISO532B和DIN45631进行计算实现。Zwicker响度模型和Stevens响度模型一样主要通过实验测试的结果图表计算实现，通过得到声音的激励便可以实现响度的计算，它不仅适用于稳态信号而且适用于非稳态信号的响度计算。

[0083] 首先对声音信号进行FFT变换到频域下功率谱，得到对应频率下的声压级在对其进行1/3倍频程滤波得到25-12500Hz下的28个频带声压级。

[0084] 由于人耳的频带划分在315Hz以下和1/3倍频程滤波器不一致，所以需要对低频部分进行修正合并。

[0085] 合并方式是对中心频率小于等于80Hz的6个声压级合并得到L1；中心频率为100Hz，125Hz，160Hz的3个声压级合并得到L2；中心频率200Hz，250Hz的2个声压级合并得到L3；合并公式9如下：

[0086]

[0087] 式中：L100；L125；L160分别代表中心频率为100Hz；125Hz；160Hz所对应的声压级。

[0088] 特征响度计算是对合并得到20个频带声压级进行外中耳以及混响场衰减，其中外耳和中耳的传输特性是通过20个激励级减去外中耳传输因数α0加以体现。混响场的衰减作用是通过外中耳衰减过后的20个激励级加上混响场衰减因子β0加以实现，依据ISO532Bα0和β0标准其值如图17所示。

[0089] 依据公式10求得各个频带的特征响度。

[0090]

[0091] 式中：ETQ为安静听阀激励级；E0为参考声强I0＝10-12W/m2；E为经过衰减的频带激励级(用频带声压级加以替换)；α和β是两个常量，当E＞＞ETQ时上面公式可以简化为公式11：

[0092]

[0093] α和β的值依据实验得到分别为0.08和0.23。

[0094] 总响度计算是对比最小听阀曲线如果20个特征响度值在曲线以下的便加以掩蔽，加入斜坡响度，若在曲线之上则不加以掩蔽保持原值。加入斜坡响度之后，只需要对其进行积分便可以得到总响度。公式12如下：

[0095]

[0096] 式中：N为总响度；N′为特征响度。

[0097] 采用Zwicker模型计算尖锐度，公式13如下：

[0098]

[0099] 式中N′(z)为特征响度，g(z)为加权函数，z为特征频带率；

[0100] 本文采用公式14作为g(z)加权函数：

[0101] 通过对特征尖锐度积分可得总尖锐度，见公式15：

[0102]

[0103] 语言清晰度表示获得语言信号清晰程度占有得比值，是一个加权分数，由测量的实测声压级频谱和各个参考声压级以及权重可算出AI。计算公式16如下：

[0104]

[0105] 式中SPLref为参考声压级，Noise为实测声压级，Weight为计权因子；

[0106] 依据声压级和噪度的关系找到对应的噪度，便可按照公式计算得到总噪度Nt。

[0107] 倍频程计算公式17：

[0108] Nt＝Nm+0.3(∑N-Nm)   (17)

[0109] 1/3倍频程计算公式18：

[0110] .Nt＝Nm+0.15(∑N-Nm)   (18)

[0111] 式中Nt为总噪度；Nm为噪度最大值，∑N为噪度之和。进而公式19计算出感觉噪声级PNL。

[0112] PNL＝40+3.3lg(Nt).   (19)

[0113] 以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。