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1. 市域轨道交通高架列车车外噪声源识别试验

王朝亮, 吴晓龙, 张良涛, 张超, 罗云柯, 宋立忠

噪声与振动控制 2023, 43 (2): 185-189.

摘要（177）

PDF（pc）（2285KB）（1067）

基于波束形成技术，利用市域轨道交通D型车实车声源成像数据，研究市域列车整车车外噪声源频谱特性，分析受电弓、转向架等局部区域噪声源对辐射噪声的贡献特点，并评估局部噪声特性变化对总噪声特性的影响，得到以下结论：局部噪声源的贡献方面，市域轨道交通D型车转向架区域是主要辐射噪声贡献区，其贡献所占比重超过63 %，100 km/h 以上运行时其贡献所占比重超过80 %；受电弓区域是次级辐射噪声贡献区；其他区域的噪声贡献相对较小。试验研究成果可为市域轨道交通列车减振降噪优化设计提供有力的技术指导。

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2. 市域铁路近轨声屏障降噪效果预测分析

王朝亮, 张良涛, 宋立忠, 吴晓龙

噪声与振动控制 2022, 42 (6): 187-191.

摘要（188）

PDF（pc）（1978KB）（600）

为评估市域铁路新型近轨低矮声屏障的降噪效果，基于有限元法、边界元法和统计能量分析建立轮轨噪声数值预测模型。在此基础上对比新型近轨低矮声屏障和传统直立式声屏障的降噪效果，并分析近轨声屏障高度对降噪效果的影响。研究结果表明：在梁侧安装3.17 m高的直立式声屏障和在近轨处安装高于轨面0.94 m的低矮声屏障的降噪效果均很明显，约为8 dB(A)，但近轨声屏障降噪效果略优；随着近轨声屏障高度的增大，其降噪效果逐渐提高，但降噪效果的提升幅度逐渐放缓。

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3. EMU6车外受电弓噪声源特征试验研究

吴晓龙，杨志刚，谭晓明, 李晓芳，刘慧芳

噪声与振动控制 2018, 38 (5): 107-112. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.05.019

摘要（182）

PDF（pc）（1881KB）（522）

有效辨识噪声源是高速列车噪声治理的基础。本文基于相控阵列识别技术，对EMU6试验列车展开250km/h~350km/h速度级的车外噪声源识别试验研究，获得列车声源表面的噪声源识别云图。试验结果表明受电弓区域是除了转向架区域外最为明显的噪声源区域，且受电弓区域的声功率级值与车速的5~6次方成正比，以气动噪声为主。当列车时速超过250km/h，试验结果表明“后车升弓”工况下受电弓区域的声功率级值比“前车升弓”工况下声功率级值高出1dB左右。受电弓区域频谱图呈现出多峰-宽频的特性，从噪声源频谱能量占比图可以得到受电弓区域的噪声能量主要集中在中低频段，1250Hz以下频段能量占比达到90%。通过声学相似性分析，受电弓区域部分杆件气动噪声源具有一定的斯特劳哈尔数相似性，具有显著的扰流发声特性。