高速列车车内声品质优化仿真研究

随着高速列车运行速度的不断提高,车内噪声问题对乘坐舒适性的影响越来越显著。为了抑制高速列车车内噪声的影响,基于改进的能量有限元方法,建立高速列车车内噪声的预测模型,并验证模型的准确性。基于预测模型,结合Zwicker响度模型、Zwicker尖锐度模型和Aures粗糙度模型,研究轮轨噪声激励的优化对车内声品质的影响。结果表明:在车轮上加装阻尼结构、轨道上安装动力吸振器对车内噪声高频段有显著的控制效果;优化后,车厢内不同位置的声品质得到明显提高,其中总响度最高可降低2.1 sone,尖锐度最高可降低0.09 acum,粗糙度最高可降低0.04 asper,且优化效果能被人耳感知。

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