西南交通大学金学松教授团队：基于地铁车内噪声的钢轨粗糙度接受/验收准则| CJME论文推荐

引用论文

Liu, X., Han, J., Liu, M. et al. Rail Roughness Acceptance Criterion Based on Metro Interior Noise. Chin. J. Mech. Eng. 35, 36 (2022). https://doi.org/10.1186/s10033-022-00696-2

研究背景及目的

随着地铁线路运营密度、运营速度以及载客量的增加，钢轨波磨问题愈加严重，尤其在小半径曲线处。严重的钢轨波磨现象会进一步引发其他问题，如轨道车辆系统零部件破坏、严重的噪声等。避免或减少这类问题的有效方法是钢轨打磨，但目前各个地铁运营公司对钢轨波磨的限值尚无统一标准，过于严苛的限值要求会造成运维成本剧增，较为宽松的限值要求又会导致其他故障频发。因此，单一的波磨限值，如ISO 3095，很难满足经济高效的运维要求。同时，随着地铁的快速发展，地铁车内噪声问题愈加严重，严重的地响乘客的乘坐体验以及司乘人员的身心健康，控制钢轨波磨是控制地铁车内噪声最行之有效的方法之一，为此，作者从车内噪声的角度，研究基于车内噪声控制的钢轨波磨限值。

图1 钢轨粗糙度测试

试验方法

首先需要建立钢轨粗糙度与车内噪声之间的量化关系，钢轨粗糙度直接作用于轮轨系统，辐射轮轨噪声，而地铁运行于隧道内时，车内噪声主要受轮轨噪声的影响，因此，以轮轨噪声为桥梁，建立钢轨粗糙度与车内噪声之间的量化关系。为此，首先通过线路试验，获取正常运营情况下列车的车内噪声与轮轨噪声，再通过两者之间的频谱能量差得到列车的噪声传递函数，并利用实测数据验证通过传递函数方法计算车内噪声的可靠性；然后建立轮轨噪声预测模型，并对其进行验证，然后以不同波长，不同幅值的钢轨粗糙度作为输入，计算轮轨噪声，再通过实测的车体噪声传递函数计算车内噪声，然后根据车内噪声限值判断此时车内噪声是否超标，如未超限，进一步提高相应钢轨粗糙度的幅值，直到车内噪声超标，此时可将该幅值下的钢轨粗糙度作为基于车内噪声控制的钢轨粗糙度限值。同时，作者将考虑不同的运营速度、不同的轨道结构的影响，旨在建立一套完整的钢轨粗糙度限值。

图2 粗糙度验收标准的确定方法

结果

 根据上述方法，作者首先调查了车内噪声对钢轨粗糙度波长的敏感度，结果显示，并非所有波长的钢轨粗糙度对车内噪声都有相同的贡献，当运行速度为60km/h时，噪声敏感波长为16-31.5 mm范围内，随着速度的提高，敏感波长段向更长波方向移动。然后，作者分别计算了不同运行速度下，基于车内噪声的钢轨粗糙度限值，分别研究不全波长段、噪声敏感波长段以及地铁线路中的常见波长段三种波长范围，结果显示，随着列车运行速度的提高，对钢轨粗糙度的控制要求越来越严格，当列车运行速度小于100 km/h时，基于车内噪声的钢轨粗糙度限值比ISO 3095规定的限值更加宽松，当速度大于100 km/h时，则更为严苛，因此在不同的运行速度线路中，按照统一的限值标准，会造成严重的噪声问题（欠打磨）或者运维成本增加（过打磨）。除此之外，地铁线路中铺设了大量的不同形式的轨道结构，文章针对不同轨道结构的声辐射特性进行了仿真计算，结果显示除有砟轨道外，其余板式轨道的声辐射特性仅在低频有所差别，对噪声显著频段内以及总的声压级影响很小，因此除了有砟轨道外，其余板式减振轨道可以不用单独考虑。

图3 仿真模型:(a)弹性短轨枕轨道;(b)有砟轨道

结论

本文采用测试和仿真相结合的方法研究钢轨粗糙度对车内噪声的影响。建立并验证了轮轨噪声预测模型以及内部噪声与钢轨粗糙度之间的关系。当轮轨噪声在整个地铁噪声中占主导地位时，车内噪声计算方法是可靠的。此外，轮轨噪声预测模型的动态特征与实测结果吻合良好。

利用预测模型和所提出的计算方法，研究了噪声对粗糙度波长的敏感度。该参数与运行速度和显着的轮轨噪声频率范围有关。对于一般的地铁系统，噪声辐射对短波（20-63 mm）粗糙度具有很高的敏感性。基于车内噪声的粗糙度接受标准随运行速度和轨道结构而变化。必须确定系统的粗糙度验收标准，以便尽可能避免维护不足或过度。但实际应用与学术研究存在较大差异，因此，为了满足实际应用的需要，提供了可应用于实际的曲线段轨道钢轨波纹验收准则。需要强调的是，传递函数可能会受到运行环境和车辆类型的影响。但是，对于某条地铁线路，确定了车辆类型，确定了每个区间的运行速度和轨道类型。本文提出了一种粗糙度验收准则分析方法；因此，可以将不同地铁线路中的轨道结构和传递函数等变分参数作为输入数据，以获得不同情况下的粗糙度验收标准。

前景与应用

大量的研究标明，钢轨粗糙度是引起地铁噪声过大的主要因素，一直以来，钢轨的打磨没有一个明确清晰的依据，基于车内噪声的钢轨波磨限值对于钢轨打磨具有指导意义。

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团队带头人介绍

作者介绍

刘晓龙（本文第一作者），男，1990.05出生，西南交通大学牵引动力国家重点实验室，载运工具运用工程在读博士生。主要从事轨道交通噪声与振动控制技术，及轮轨粗糙度监测技术研究，参与了国家重点研发计划-全生命周期轮轨噪声预测及控制技术研究。

团队研究方向

主要研究方向为轮轨关系及振动噪声研究

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文章来源：机械工程学报