[发明专利]一种城市有轨电车声的降噪方法

权利要求书

1.一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、噪声预测：以数据库中获取数据为基础，运用噪声预测模型对有轨电车产生的噪声影响进行预测，包括有轨电车噪声预测和道路交通噪声预测；

其中，数据库包括历史数据库和布点实测数据；

S2、因素耦合：利用灰色关联度分析法分析不同因素间关联程度大小，并判断出有轨电车运营后噪声污染的主要影响因素；

S3、降噪：根据耦合结果进行降噪处理，包括声源降噪、传播途径控制降噪和布局降噪具体如下：

声源降噪，对电车采用直线电机牵引，且对车轮进行柔性处理，并采用重型道床，铺设超长无缝线路，安装减振扣件；

传播途径控制降噪，在轨道边部空地较小的区域，布设采用吸声材料构建的声屏障，在轨道边部空地较大的区域，种植乔灌木混合林带，其中，林带宽度大于16m；

布局降噪，轨道附近的建筑采用退台设计，将建筑物设计成阶梯式，商业用房建筑布置在建筑物底部，住宅敏感建筑布置在建筑物高层，利用前排建筑阻挡声波。

2.根据权利要求1所述的一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于：在步骤S1中，布点实测数据采集具体为：首先在敏感建筑物室外对第一排和后排分别设置监测点，监测点距离地面高度大于1.2m，接着在监测点安装声级计和声源校准器进行实时监测。

3.根据权利要求2所述的一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于：所有监测点范围包含整个轨道，且监测点位于轨道中部，并且监测点之间的轨道为平直轨道。

4.根据权利要求1所述的一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于：在步骤S1中，有轨电车噪声预测的公式为

其中，L_Aeq,p——评价时间内的等效计权A声级，单位dB(A)，T——规定评价时间，单位s，n——T时间内列车通过的列数，t_eq——列车通过时段内的等效时间，单位s；

道路交通噪声预测的公式为：

其中，L_eq(h)_i为第i类车的小时等效声级，为第i类车Vi，km/h，水平距离7.5m处的能量平均A声级，N_i为在指定时间T(1h)内通过某预测点的第i类车流量，r为从车道中心线到预测点的距离，适用于r7.5m预测点的噪声预测，V_i为第i类车的平均车速，T为计算等效声级的时间，Ψ₁，Ψ₂为预测点到有线长路段两端的张角、弧度；

综合交通噪声预测值由有轨电车和道路交通噪声两部分组成，将两者叠加后有：

得出，环境噪声预测值计算公式如下：

5.根据权利要求1所述的一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于：在步骤S2中，灰色关联度分析法具体为：(1)、确定系统的参考数列和比较数列，(2)、对数据的无量纲化处理，包括初值化变换和均值化变换，其中，初值化变换公式为(3)、求解灰色关联系数，关联度系数是用来衡量曲线之间差值大小的尺度，计算公式如下：

其中，为第二级最小差；

为两级最大差；

ΔO_i(k)＝|x₀(k)-x_i(k)|，为各比较数列X_i曲线上的各点与参考数列曲线上各点的绝对差值；

ζ∈[0,1]为分辨率系数，按最少信息原理取为0.5，即取ζ＝0.5；(4)、求解关联度，求解公式为：R(R＝γ(x₀(k),x_i(k))值大小反映各个比较数列对参考数列的影响程度，R值大说明该参考数列对参考数列有较大影响，为“主要贡献者”，R值小代表该参考数列对参考数列影响较小，为“次要贡献者”。

6.根据权利要求1所述的一种城市有轨电车声的降噪方法，其特征在于：在步骤S3中，声源降噪还包括对对钢轨顶面进行定期打磨。