车轮尖叫噪声振幅的建模和减轻外文翻译资料

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车轮尖叫噪声振幅的建模和减轻

摘要

使用一个简洁的数学模型来研究车轮尖叫噪声的振动幅度和声压级的预测，该数学模型通过来自滚动接触两盘试验台和现场案例研究的测量结果进行验证。该模型用于执行基于能量的分析以确定闭合形式的解决方案，以确定尖叫期间蠕变和振动振荡的稳态准周期振幅。解析解与使用完全非线性形状的实验调整蠕变曲线的数值解进行比较。预测的啸叫声水平趋势也与在不同轧制速度下的试验台的各种捕捉速度（与迎角成正比）记录的啸叫声水平趋势相比较。另外，对于在300米的啸叫曲线上的许多现场车轮尖叫记录进行进一步验证。与Rudd [1] 的简化修改结果的比较也提供，并强调了当前高效模型的准确性和优势。分析解决方案提供了洞察声音噪声的声压级随着捕捉速度（或迎角）的增加以及振幅如何受临界尖叫参数（包括模态衰减的详细研究）影响的原因。最后，高效率模型用于执行参数调查，以实现啸叫噪声降低6 dB的手段。结果突出显示了偏航速度（和迎角）以及可以使用第三身体控制（即摩擦调节剂）控制的蠕变曲线参数的主要重要性。结果与实验和实地观察结果一致，并且为减轻车轮啸叫和量化其相对优点的有用机制提供了重要的理论见解。

关键词：

轮子啸叫,振幅,预测建模,准周期分析

1．介绍

车轮啸叫声是一种高调的音调噪声，可以在列车通过铁路线的弯道（拐角处）时发生。 它通常发生在我们的耳朵最敏感的频率范围内，因此非常讨厌接近轨道的接收器。 这种现象多年来一直困扰着铁路行业，随着铁路使用量的增加和人类主观噪音容忍度的降低，铁路行业的重要性不断增加。 例如，在澳大利亚，尤其是大都市地区，货运铁路运营对紧张曲线的影响主要来自轮子尖叫。 虽然过去十年来啸叫机制已经得到了很多研究的见解，但是车轮尖叫的出现和幅度在该领域仍然显得不可预知，因为它看起来依赖于广泛的车辆和轨道参数.此外，啸叫幅度由非线性极限周期振荡确定，除非通过复杂的模拟，否则很难模拟。在Rudd [1] 的着名作品以及Remington [2] 和Thompson等人的综述之后，已经进行了大量的车轮尖叫建模。 [3] 其中由于横向漏电的基本机制得到巩固。曲线啸叫被认为起源于铁路车轮不稳定的振动响应，当遇到大的蠕变力量时拐弯。来自文献的传统机制是尖峰轮的不稳定激励起源于类似于小提琴弦的弯曲的接触区域中的侧向 “粘滑” 机制。特别是，当转向架通过一条轨道的曲线时，滚动速度与车轮速度之间存在未对准，即迎角，从而导致车轮越过顶部的碰撞速度，即侧向滑动速度如图1所示。

参考图1，啸叫声机制类似于演奏小提琴，并且取决于铁路车轮激励期间的侧向蠕变力/牵引力和侧向爬电距离（迎角）情况[4,5]。牵引/爬电曲线的摩擦系数和形状以及斜率受到所谓的第三接触体的影响; 界面层由任何润滑剂，污染物和由于接触相互作用产生的材料组成 [6] 。如果偏航速度（或迎角）足够大，则它将在完全滑动区域c）中发生振荡。这个区域的负斜率可以被证明与蠕变振荡的负阻尼相关联，并因此与啸叫不稳定性相关联。这会导致自激的 “粘滑” 振荡，从而激起车轮（或小提琴弦）的振动和辐射声音。值得注意的是，相反，最近的一些研究认为，正常和切向动力学之间的模态耦合现象可能导致不稳定性，例如。参考 [7] 。啸叫的纯音分量通常与轮外固定频率相关，这与轮外弯曲（或轴向）模式相对应。

过去已经进行了关于啸叫建模的大量研究，其中轮/轨机械阻抗的建模细节（解析[8-12]，有限元[4,13,14]），垂直动力学[4,14]，接触力和车轮声辐射[4,13,14]。有些还包括轮/轨粗糙度或车轮旋转效应 [11,12] 。最近，为了解释摩擦力的非线性，进行了车轮偏航速度的瞬态分析，并且合成激励车轮模式似乎更好地匹配现场观测 [15] 。值得注意的是，Heckl和Abrahams提出了一个时域模型 [11] ，该模型主要研究由沿着边缘一点激发的平圆盘产生的尖叫噪声，该干涉摩擦力取决于盘片的速度。本文的结论是，曲线尖叫是一种不稳定的车轮振动，其增长到准周期振动，其速度振幅等于或非常接近极限速度。此外，Chiello等人的模拟结果.[16] 也表明振动速度稳定在横向滑动速度以下。 Rudd [1] 提出了一种啸叫噪声振幅的近似方法，假定特定的简化（指数）蠕变和转弯机制限于较低的横向滑动速度（或迎角）。对于更高的迎角，Rudd还表示振动速度接近侧向滑动速度（即捕捉速度）。本文作者在参考文献中进一步调查了这一点 [17,23] 使用数值功率平衡分析，然而，没有达到分析预测和解释。

最近的许多研究也集中在发生啸叫的模型预测条件的实验验证以及摩擦调节剂[18]对这些现象的影响上。最近的预测模型包括[4,19] 的模型，其中包括轮和轨道的动态行为的详细表示以及饱和区域的爬电距离。双盘和转向架试验台已在受控环境下用于验证 [20] 。关于啸叫期间滚动接触力条件的实验结果包括de Beer等人 [4] ，Monk-Steel等人. [19] 和科赫等人. [21] 。在Monk-Steel et al. [19] 显示包含纵向蠕变减少了侧向蠕变力，从而改变了摩擦曲线的斜率。这导致在纵向蠕变的情况下尖叫声的发生率较低，并且啸叫声所需的横偏航速度的阈值增加。在Koch等人 [21] ，测量是在包括单块轮组在内的1/4比例测试台上进行的，并且测试了反啸叫解决方案。实验证实了噪声水平，滚动速度和迎角之间的关系，并且在干燥条件下和水中测量/推断了平均摩擦系数作为侧向蠕变的函数。

图 1 铁路轮轨接触的侧向漏电特性。 a）滑移/附着区域，b）首次发生完全滑动的临界点，c）增加滑动的负斜率区域，引起蠕变振荡的负阻尼。

在参考文献 [20]直接在接触贴片附近的双圆盘车轮上使用新颖的仪器来获得更直接的横向力测量，以提供对现有预测模型的一些验证，尽管接触中存在第三个主体似乎影响 test rig结果。 在参考文献 [18]显示，摩擦改进剂在一系列欧洲公共交通站点上产生了大量的（〜12 dB）噪音降低，这些噪音降低与轨道顶部的啸叫声和翻边噪音有关。

尽管做了这些相当大的努力，但在充分理解，预测和验证啸叫噪声如何随重要参数如偏航速度和迎角变化的趋势方面存在着不确定性。 特别是，模型通常涉及太多的复杂性，无法有效地预测尖叫声振幅，并对啸叫声水平的关键参数的影响进行详细的理论和现场调查。

本研究利用一个简洁的数学模型来研究车轮啸叫噪声的振动幅度和声压级的有效预测，该数学模型通过滚动接触两盘试验台以及现场测量结果进行验证。 主要贡献包括：

1. 作为临界啸叫参数函数的啸叫振动和噪声极限环振幅的理论预测。
2. 通过实验和现场测量验证啸叫噪声振幅趋势，并与Rudd [1] 的简化修正预测进行比较。
3. 理论洞察为什么啸叫噪声的声压级强烈依赖并随着捕捉速度增加以及振幅如何受其他参数影响而增加。
4. 识别和量化关键参数所需的变化，以实现车轮啸叫噪声的显着减少，包括详细研究模态阻尼的影响。

值得注意的是，本文侧重于轮毂啸叫振幅预测和减少，与之前许多关于轮毂尖叫发生（即发病时的临界条件）的文章相反。 本文将首先描述用于啸叫调查的test rig，现场测量和数学方法。 随后，提供啸叫的极限循环分析以获得啸叫振动和噪声振幅的闭合形式解。 然后将这些与数值，实验和现场测量趋势进行比较。 最后，使用有效的理论模型来执行临界参数灵敏度分析，以确定在作出结论之前可以减小啸叫噪声幅度的手段。

2.方法论

本文介绍的实验结果已经在文献中得到。 [24] 使用为研究尖叫噪声而开发的滚动接触双圆盘试验台（为了方便起见，在下面的第2.1节中进行了描述）。 然后在2.2节中描述啸叫的实地调查细节。 在时间域中的理论模型（在参考文献[24]中介绍）在这里为了方便在2.3节中重新描述。 随后，第2.4节详细介绍了确定啸叫振荡幅度的分析方法。 用于数值和分析模拟的参数也可以从所描述的试验台的特性中推导出来。

2.1．实验方法

使用滚动接触双盘试验台来研究参考文献中所述的偏航速度对啸叫声的影响。 [24] 如图2所示。

如图2（b）所示，上下车轮之间的侧向力可以用应变计桥来测量，该方法详细介绍见参考文献2.[22]。 表1列出了该试验台的参数。

图 2 试验台前视图;（b）试验台结构的有限元模型，其中显示了用于载荷测量的应变仪[22]。

表 1 测试台的参数和仿真。

上下车轮之间的迎角采用引入的方法进行调整和测量参考。[17]。如图2所示，使用位于下盘附近（距离5cm）和地面以上80cm处的麦克风记录试验装置啸叫的声压级。调节放大器，模拟数字转换器（ADC） 和National Instruments和Matlab的Labview Signal Express 3.0来处理参考压力设置为20 mPa RMS的信号。 声音每次记录2秒，对于8000赫兹的采样速率，每次偏航速度增加两次。 利用硬顶冲击锤进行模态试验，对试验台的振动特性进行了研究，并采用有限元方法进行了分析。 从有限元分析和模态试验获得的下轮的振动特性与声音记录的结果很好地相关。 参考文献提供了更多细节.[17]。

2.2． 现场测量

为了验证有效的啸叫模型，从澳大利亚网络的状态监测装置获得噪声和迎角（轮对相对于轨道的角度）数据。 该系统位于运载货运列车和客运列车的干线上，距离半径300 m的中段。 来自路旁系统的数据包括噪音水平，AoA ，横向位置和每个车轮的速度。 记录正面和负面的迎角，其中负值表示车轮倾向于攻击高轨道，然而在本文中考虑了迎角的绝对值（尽管仅针对正面和负面情况都发现类似的结果）。

观察到轮啸声发生在各种噪音水平，从相当于背景滚动噪音的水平出发，当距轨道1.2m处测量时，发生尖锐的噪音超过115dBA。其他噪音源，如翻边噪音，机车噪音或滚动噪音，目前很少超过这个水平，因此没有明确排除。一个简单的算法被开发和手动测试，以识别基于频谱的来自其他噪声源的啸叫声和翻边噪声，详见参考文献. [29] 。基本上，啸叫被认为是纯音调，高频率和高等级噪声，而翻边噪声被确定为宽带高频噪声。通过使用这种算法，在1. 2米处测得的120分贝或更高的噪声事件被发现完全是啸叫声。旅客列车在该地点不会产生严重的啸叫声，因此在分析中被排除在外。为了与分析预测进行比较，10%通过车轮的声压级超标被用于现场测量（即）。这项措施

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