高速车辆的声源定量识别方法

发布时间：2020-03-05 19:30

【摘要】：高速车辆等高速运载工具的噪声会产生严重的噪声污染。这类高速车辆的噪声源是一种在大尺度开放空间内高速运动、宽带、多源的复杂噪声源,对其进行定量识别并掌握其发声和声场传播特性是进一步进行噪声污染防治的重要前提。现有的各种声场测量方法和技术由于原理及性能的限制,无法实现对这种高速运动车辆复杂声源的定量测量及声场再现。本文提出了高速声源的多普勒效应消除方法,建立了适用于高速声源识别的声全息方法。以高速运动车辆为研究目标,建立高速运动点声源的声辐射模型,利用无损精度的非简化运动声源声辐射模型进行多普勒效应消除。通过引入声源特征函数和单点积分法实现了复杂模型的解逆,进而提出了适用于大马赫数声源信号多普勒效应消除的方法。在单点声源多普勒效应消除方法的基础上,提出了多声源信号多普勒效应消除的独立性条件,证明了满足独立性条件的多声源可视为多个单点声源独立消除多普勒效应。建立了适用于高速声源识别的声全息方法,验证了高速声源多普勒效应消除方法对高速声源信号幅值和频移修正的有效性,实现了高速声源的有效识别,信号幅值和频移的修正为进行高速声源的定量重建奠定了基础。揭示了基尔霍夫衍射声全息进行声源定量重建的孔径误差机理,建立了基于孔径误差修正的声全息方法。将基尔霍夫衍射积分从封闭曲面区域推广到有限平面区域,利用菲涅尔近似波带法推导出有限平面积分区域与积分结果定量精度的关系,进而建立了全息孔径角与全息重建定量精度的数学关系。利用空间加窗方法抑制了信号空间截断的能量泄漏,提高声源识别的分辨率,优化了声全息的识别效果。建立了基于孔径误差修正的定量声全息方法,将等效源和动态波叠加方法与声全息方法结合,通过重构全息数据扩展全息面尺寸,增大全息孔径角,提高了声全息定量识别的精度。提出了分析真实声源近场倏逝波成分的近似声源模型法,解决了声全息方法定量重建验证方案中的声源模型误差问题,揭示了远场条件下声全息定量重建结果的物理意义。验证了使用简单源模拟线声源、面声源方法的可行性,分析了单极子、偶极子、四极子三类简单源的近场倏逝波成分特性,建立了运用简单声源对真实物理声源进行模拟的近似声源模型法,实现了对真实声源前任意位置倏逝波成分的计算,并通过真实声源测量证明了近似模型方法可以有效地解决声全息定量重建中声源模型误差的修正问题,使声全息的定量精度得到进一步提高,实现了对高速声源定量声全息方法更为严格的验证。在高速车辆声源定量识别方法的理论基础上,自主设计开发高速车辆声源定量识别测量系统,利用声阵列系统和双目视觉系统同步进行声场和实景图像采集,利用双目视觉技术进行空间测量和目标声源测速,并通过声场可视化技术最终实现高速车辆声源的定量测量及声场可视化再现。利用该系统对实际运营的京津城际高速列车进行了测量实验,对高速车辆进行声源特性分析和主要噪声源的定量识别,实现了高速车辆声源定量识别方法的验证,首次获得了高速车辆的声全息定量测量结果。本文的创新性研究成果将声源识别和定量测量方法的适用范围扩展到高速领域,实现了对未知声学现象的探索和发现,揭示了高速车辆噪声源的分布特性,为进一步开展噪声防治和搭建环评模型提供了依据,为低噪声高速车辆的研制及其噪声防治提供技术基础。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TB535

【参考文献】