基于SEA-PSA的地铁车内噪声顶层指标分解方法

• 作者: 刘舫泊 张捷 郭建强 肖新标
• 来源期刊: 机械
• 关键词: 地铁 车内噪声 参数灵敏度分析 统计能量分析 仿真分析 噪声预测
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 交通工程技术
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TB533+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2021.08.004

摘要

地铁列车低噪声设计最基本和关键的第一步是为轨道车辆各主要部件分配声学指标,使其噪声性能满足低噪声设计目标限值,为此,本文提出一种基于SEA-PSA的地铁噪声顶层指标分解方法.首先,以一节地铁列车作为算例,基于统计能量分析(SEA)理论建立车内噪声模型并验证.然后,基于参数灵敏度分析理论,使用向前差分计算不同输入参数的灵敏度,包括通过空气路径传播的声源激励、通过结构路径传播的振源激励以及车体板件隔声,通过灵敏度分析法获得关键参数.得到关键输入参数后为其分配声学指标,制订声规范.结果表明:轮轨噪声和空调通风管道噪声及地板、侧墙、车窗的隔声是地铁列车运行时影响车内噪声的关键参数,为其分配声学指标可降低客室内声压级3 dB,满足限值要求.本文提出的基于SEA-PSA顶层指标分解方法是科学的、合理的,是实现车内低噪声设计的有效方法.