[发明专利]一种列车车内气动噪声预测的方法及列车

说明书

本发明公开了一种列车车内气动噪声预测的方法，包括对列车的车体表面进行分块获得分块车体模型；基于所述分块车体模型进行空气动力学计算，获得车体表面脉动压力；计算在所述车体表面脉动压力下车体结构的振动及声辐射，分别获得中低频气动噪声和中高频气动噪声；对所述中低频气动噪声和中高频气动噪声进行频域合并，获得全频域气动噪声。该方法有效解决了高速列车车内气动噪声的预测问题，进而获得了全频率内的高速列车车内气动噪声特性。本发明还公开了一种列车及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及轨道交通车辆技术领域，特别是涉及一种列车车内气动噪声预测的方法，还涉及一种列车及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，列车的速度也不断提高，列车与空气之间的相互作用变得越来越显著。列车在运行时，其车体表面会产生较大的脉动压力，进而会在列车内部产生气动噪声，从而影响乘客的舒适性。当列车速度达到300km/h时，气动噪声将会成为高速列车噪声的主要来源，而噪声超标通常成为制约列车提速的关键问题。准确预测并了解高速列车车内气动噪声特性，是开展高速列车降噪设计的基础及关键。

在现有技术中，结构振动及声辐射的预测方法主要包括有限元方法、边界元方法和统计能量分析方法。有限元方法和边界元方法适用于中低频载荷激励作用下的复杂结构振动及声辐射预测，统计能量分析方法则适用于中高频载荷激励作用下的结构振动及声辐射预测。线路试验结果表明，高速列车车内气动噪声具有明显的宽频特性，单独采用有限元方法、边界元方法或统计能量分析方法进行高速列车车内气动噪声预测时，其结果都存在不足之处，有限元方法、边界元方法在中高频段的计算精度较低，计算结果偏低；而统计能量分析方法在中低频段的计算精度较低，计算结果偏高。从而，无论采用有限元方法、边界元方法，还是统计能量分析方法，其获得的计算结果均不准确。

因此，如何有效解决高速列车车内气动噪声的预测问题，提高计算精度进而获得全频率内的高速列车车内气动噪声特性，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种列车车内气动噪声预测的方法，该方法能够有效解决高速列车车内气动噪声的预测问题，提高计算精度，进一步获得全频率内的高速列车车内气动噪声特性；本发明的另一目的是提供一种列车及计算机可读存储介质，均具有上述有益效果。

为解决上述技术问题，本发明提供一种列车车内气动噪声预测的方法，包括：

对列车的车体表面进行分块获得分块车体模型；

基于所述分块车体模型进行空气动力学计算，获得车体表面脉动压力；

计算在所述车体表面脉动压力下车体结构的振动及声辐射，分别获得中低频气动噪声和中高频气动噪声；

对所述中低频气动噪声和中高频气动噪声进行频域合并，获得全频域气动噪声。

优选的，所述对列车的车体表面进行分块获得分块车体模型包括：

根据车体结构有限元模型和统计能量分析模型的要求，对所述列车的车体表面进行分块获得所述分块车体模型。

优选的，所述基于所述分块车体模型进行空气动力学计算，获得车体表面脉动压力包括：

对所述分块车体模型增加导流车体，建立动力学列车模型；

基于所述动力学列车模型获得瞬态流场；

根据所述瞬态流场，进行相关运算获得所述车体表面脉动压力。

优选的，所述基于所述动力学列车模型获得瞬态流场包括：

利用标准k-ε湍流模型计算稳态流场，获得初始流场；

根据所述初始流场利用大涡模拟方法计算获得所述瞬态流场。