铁路噪声预测方法研究

铁路噪声预测研究是铁路交通噪声与振动控制技术的基础。美国及法国提出的铁路噪声预测公式,在欧美国家中较成熟、有效。对以上两种铁路噪声预测模型进行分析,探讨此预测方法的可行性。参照上述噪声预测模型,结合现场实测值,为我国建立了一种计算普通客运列车最大噪声级LA,m ax的方法;并将计算结果与现场测试结果进行对比,误差在5%以内,证明了本预测方法的可行性。     

铁路轮轨噪声预测分析

利用改进的轮轨噪声预测模型,对我国铁路轮轨噪声进行预测分析,分析表明,轮轨表面粗糙度对轮轨噪声有着显著的影响,随着粗糙度的增加,在整个频率范围内,铁路轮轨噪声均有明显增大的趋势。     

铁路环境噪声的计算机预测

《建设项目环境保护管理办法》规定建设项目都要进行环境影响评价。铁路建设工程要突出噪声的环境影响评价,铁路噪声预测是铁路噪声环境影响评价的基础。因为铁路噪声预测要求能够包括各种铁路噪声源、大的评价范围(几公里长、数百米宽的区域)并且要求考虑车站、编组场、机务段等复杂的情况,预测结果要求给出评价范围内的等效连续A声级的分布状况或用等A声级线图表示,所以噪声预测计算是难以用人工进行的。我们在用微机预测计算铁路噪声方面进行了尝试,使预测工作包括从简单的线路噪声到复杂的枢纽噪声,解决了人工计算和人工绘图问题。     

噪声测试中近似计算误差分析

用凸分析理论分析了机器噪声测试中平均声强级近似计算的误差,导出了最大误差计算公式,指出了测量数据在何种状态下误差达到最大值。     

铁路运营噪声环境评价（续一）铁路线路运营噪声技术

线路运营是列车在干线和地方支线上运营的专门术语.本文只讨论电传动内燃机车(此种机车占内燃机车的99%)和货车运营中产生的噪声.现场测量将以A计权时间历程形式给出,并用至轨道中心线的垂直距离为参考(通常取为100ft,即30.48m).这里时间历程用重要事件的1/3倍频程频谱加以补充.一、铁路线路运营所辐射的噪声特征     

高速铁路噪声预测方法研究

美国高速铁路噪声预测方法是一个较成熟和有效的方法.通过对该方法的研究,我们认为在对该方法适当修正后,可适用于我国客运专线、高速铁路环境噪声预测和评价.该修正包括:参考暴露声级的修正、衰减距离的修正、小半径的修正和桥梁修正.在对京广线、郑徐线、沪宁线和沪杭线等我国铁路主要干线进行现场测试的基础上,提出具体的修正值,并根据实测数据,对修正的有效性进行验证.     

内燃机油底壳模态分析及噪声预测

采用有限元方法和边界元方法建立了复杂结构辐射噪声预测模型，可用于计算辐射声功率、场点声压、固体声和辐射效率等声场特性参数。对内燃机油底壳进行了模态分析和噪声预测，并研究了约束条件及激励力作用位置对声辐射的影响，为噪声优化设计打下了良好的基础。     

浅谈区域噪声质量评价

一、前言环境影响评价的概念首先由美国于1969年提出，随后瑞典，澳大利亚，法国，新西兰，加拿大等国陆续推行，环境影响评价内容包括：大气、地面水，地下水，土壤，噪声，振动，恶臭，电波干扰，生态以及人群健康等，其中噪声评价是个不可缺少的内容之一，区域噪声评价是内容较广泛的噪声评价，其中包括工厂装置噪声，交通噪声，建筑施工噪声，社会生活噪声等，其中交通噪声又可分为道路交通噪声，铁路噪声，飞机噪声，另外还有正常，非正常的放空噪声。就对环境影响而言，长期的，持久性的和短期的，突发性的噪声，本区域噪声主要为工厂…     

德国《Schall 03》铁路噪声计算法及对京九铁路噪声计算

介绍德国《Schall 03》铁路噪声计算法,并用该法对南昌地区京九铁路噪声进行计算预测.     

铁路噪声预测模型的改进

本文从基本概念出发推导铁路噪声影响预测模型，简化了预测工作量，拓展了比例预测法的应用范围。     

铁路线路噪声特点分析

介绍了铁路线路噪声的组成以及特点,并且分析了铁路线路噪声的频谱、速度、距离以及高度特性,为今后铁路线路噪声的治理研究奠定了基础.     

轨道交通噪声机理研究与控制

介绍了轨道噪声研究的现状和发展动态,以期为进一步研究提供参考.主要介绍了轨道交通噪声产生的机理,国外对轨道交通的研究过程中所涉及到的一些问题,诸如噪声源的定位,声屏障的计算,地面结构的振动,轮轨的优化设计和降噪手段等.     

地铁引起的结构振动与噪声及其相关性分析

针对上海市轨道交通地下线沿线居民噪声与振动投诉较为集中的22个敏感点,对地铁列车运行时产生的结构振动与结构噪声进行了实测,以分析地铁引起的结构振动与结构噪声影响情况,并将测试所得的最大振级与最大声级进行相关性分析。从实测及分析可见,各测点结构振动最大振级在55 dB~92 dB左右,振动频率主要集中在40 Hz~120 Hz左右;不同线路的二次结构噪声最大值差异较大,在25~300 Hz的中低频段范围内增量较大;结构振动及结构噪声在线路两侧15 m范围内衰减较快;结构噪声是由结构振动激发而产生的,两者之间存在一定的相关性,但因建筑结构的不同等因素影响,相关性存在很大差异。     

国内外铁路噪声标准概况

交通噪声已经成为主要污染源之一。目前,世界各国正在不断的更新本国的交通噪声标准以符合本国的降噪要求。对世界主要国家铁路噪声标准进行分析,为我国在制定铁路噪声标准时提供一些资料方面的参考和启示。     

内昆线威宁段铁路噪声预测模式研究

针对我国西部山区铁路沿线噪声预测方法研究的不足,在基于德国Schall03预测模式的基础上,为满足铁路噪声评价的要求,根据西部山区铁路实际情况,对其进行修正。用建立的德国Schall03修正模式对内昆线威宁段火车通过时的受声点噪声值进行预测,将得到的预测值与实测数据进行对比分析。结果表明,该修正模式用来预测该段铁路噪声是可行和有效的。     

轨道交通的声屏障技术研究

在现场测量、实验的基础上，研究了轻轨交通噪声的频率特性，分析总结了目前常见声屏障的优缺点。开发研制了两种阻抗复合型声屏障，由于其独特的结构设计，声屏障有能够防止雨尘侵害的显著优点。混响室测试表明，在轻轨交通噪声的主要频率范围100-4000Hz内，该声屏障吸声性能十分出色。性能优良的新声屏障是治理城市轻轨交通噪声的一种很好手段。     

铁路客车车内噪声分布规律研究

运用多通道噪声测试与分析系统,对运行中的铁路客车进行了多点同步车内噪声测试和分析,得出了在不同工况和不同运行速度时的车内噪声的现状和分布规律,确定出车内噪声发生的主频带,对既有线铁道车辆和将来的高速铁道车辆进行防噪降噪设计具有较高的参考价值。     

基于噪声环境影响的铁路选线评价方法研究

随着我国高速铁路的快速发展,特别是铁路客运专线的建设,铁路噪声对沿线居民会造成干扰影响,铁路噪声成为人们日益关注的焦点。在参考了大量国内外文献基础上,报告了国内外铁路环境选线设计的现状;通过对目前国内外铁路环境选线方法理论进行研究,分析噪声环境影响的设计;并综述了铁路噪声选线设计方面的研究进展,并还深入探讨了铁路噪声的产生机理、降噪技术方法与各种声屏障的设计使用。     

Quantitative Error Assessment in Pattern Matching: Effects of Intensity Pattern Noise, Interpolation, Strain and Image Contrast on Motion Measurements

Abstract: Basic concepts in probability are employed to develop analytic formulae for both the expectation (bias) and variance for image motions obtained during subset‐based pattern matching. Specifically, the expectation and variance in image motions in the presence of uncorrelated Gaussian intensity noise for each pixel location are obtained by optimising a least squares intensity matching metric. Results for both 1D and 2D image analyses clearly quantify both the bias and the covariance matrix for image motion estimates as a function of: (a) interpolation method, (b) sub‐pixel motion, (c) intensity noise, (d) contrast, (e) level of uniaxial normal strain and (f) subset size. For 1D translations, excellent agreement is demonstrated between simulations, theoretical predictions and experimental measurements. The level of agreement confirms that the analytical formulae can be used to provide a priori estimates for the ‘quality’ of local, subset‐based measurements achievable with a given pattern. For 1D strain with linear interpolation, theoretical predictions are provided for the expectation and co‐variance matrix for the local displacement and strain parameters. For 2D translations with bi‐linear interpolation, theoretical predictions are provided for both the expectation and the co‐variance matrix for both displacement components. Theoretical results in both cases show that the expectations for the local parameters are biased and a function of: (a) the interpolation difference between the translated and reference images, (b) magnitude of white noise, (c) decimal part of the motion and (d) intensity pattern gradients. For 1D strain, the biases and the covariance matrix for both parameters are directly affected by the strain parameter p₁ as the deformed image is stretched by (1 + p₁). For 2D rigid body motion case, the covariance matrix for measured motions is shown to have coupling between the motions, demonstrating that the directions of maximum and minimum variability do not generally coincide with the x and y directions.