[發明專利]一種城市有軌電車聲的降噪方法

在審

• 申請號: 202010628582.3
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111753432A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 陳長冰;湯鵬程
• 申請（專利權）人: 合肥學院
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/13;E01B19/00;E01F8/00;G06F119/10
• 代理公司: 南京業騰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32321
• 代理人: 李靜

1.一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、噪聲預測：以數據庫中獲取數據為基礎，運用噪聲預測模型對有軌電車產生的噪聲影響進行預測，包括有軌電車噪聲預測和道路交通噪聲預測；

其中，數據庫包括歷史數據庫和布點實測數據；

S2、因素耦合：利用灰色關聯度分析法分析不同因素間關聯程度大小，并判斷出有軌電車運營后噪聲污染的主要影響因素；

S3、降噪：根據耦合結果進行降噪處理，包括聲源降噪、傳播途徑控制降噪和布局降噪具體如下：

聲源降噪，對電車采用直線電機牽引，且對車輪進行柔性處理，并采用重型道床，鋪設超長無縫線路，安裝減振扣件；

傳播途徑控制降噪，在軌道邊部空地較小的區域，布設采用吸聲材料構建的聲屏障，在軌道邊部空地較大的區域，種植喬灌木混合林帶，其中，林帶寬度大于16m；

布局降噪，軌道附近的建筑采用退臺設計，將建筑物設計成階梯式，商業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層，利用前排建筑阻擋聲波。

2.根據權利要求1所述的一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于：在步驟S1中，布點實測數據采集具體為：首先在敏感建筑物室外對第一排和后排分別設置監測點，監測點距離地面高度大于1.2m，接著在監測點安裝聲級計和聲源校準器進行實時監測。

3.根據權利要求2所述的一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于：所有監測點范圍包含整個軌道，且監測點位于軌道中部，并且監測點之間的軌道為平直軌道。

4.根據權利要求1所述的一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于：在步驟S1中，有軌電車噪聲預測的公式為

其中，L_Aeq,p——評價時間內的等效計權A聲級，單位dB(A)，T——規定評價時間，單位s，n——T時間內列車通過的列數，t_eq——列車通過時段內的等效時間，單位s；

道路交通噪聲預測的公式為：

其中，L_eq(h)_i為第i類車的小時等效聲級，為第i類車Vi，km/h，水平距離7.5m處的能量平均A聲級，N_i為在指定時間T(1h)內通過某預測點的第i類車流量，r為從車道中心線到預測點的距離，適用于r7.5m預測點的噪聲預測，V_i為第i類車的平均車速，T為計算等效聲級的時間，Ψ₁，Ψ₂為預測點到有線長路段兩端的張角、弧度；

綜合交通噪聲預測值由有軌電車和道路交通噪聲兩部分組成，將兩者疊加后有：

得出，環境噪聲預測值計算公式如下：

5.根據權利要求1所述的一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于：在步驟S2中，灰色關聯度分析法具體為：(1)、確定系統的參考數列和比較數列，(2)、對數據的無量綱化處理，包括初值化變換和均值化變換，其中，初值化變換公式為(3)、求解灰色關聯系數，關聯度系數是用來衡量曲線之間差值大小的尺度，計算公式如下：

其中，為第二級最小差；

為兩級最大差；

ΔO_i(k)＝|x₀(k)-x_i(k)|，為各比較數列X_i曲線上的各點與參考數列曲線上各點的絕對差值；

ζ∈[0,1]為分辨率系數，按最少信息原理取為0.5，即取ζ＝0.5；(4)、求解關聯度，求解公式為：R(R＝γ(x₀(k),x_i(k))值大小反映各個比較數列對參考數列的影響程度，R值大說明該參考數列對參考數列有較大影響，為“主要貢獻者”，R值小代表該參考數列對參考數列影響較小，為“次要貢獻者”。

6.根據權利要求1所述的一種城市有軌電車聲的降噪方法，其特征在于：在步驟S3中，聲源降噪還包括對對鋼軌頂面進行定期打磨。