噪声和振动在FINE-2项目中起作用

FINE-2项目是欧盟委员会(EC)的一个完美例子。地平线2020资金按预期使用，以促进研究和创新活动的合作，以取得更大的影响。它由14个组织组成，分布在7个国家，业务范围从铁路运营商到基础设施研究机构和供应链合作伙伴的经理。

作为Shift2Rail计划，约9.4亿欧元的公私合作伙伴关系，提供为期7年的研究和开发，我们与其他欧共体资助的项目有显著的接口。这种参与是间接的，因为许多参与者都参与了Shift2Rail的其他工作，也因为我们认识到需要与我们联盟之外的专业组织合作，以实现我们的目标。通过我们在噪声和振动(N&V)领域的活动可以明显看出这一点，本文将讨论这一领域，我们正在与另外两个财团TRANSIT合作¹和SILVARSTAR²．

在讨论关于N&V的FINE - 2工作的细节之前，值得注意的是项目中存在的协作的最后一部分——它是内部的。我们是三个子项目(称为工作流)的组合，每个子项目由四个或五个独立的工作包(wp)构成。这意味着来自不同领域的专家聚集在一起，分享他们的见解，并为可能遇到的挑战提供最佳实践方法。

第一个工作流程集中在能源方面，它寻求帮助统一评估列车能耗的方式。中间的工作流程(WP6 - WP10)是N&V，最终被称为“综合移动性管理”或I2M。这些I2M wp正在研究实现更多功能所需的技术集成运费使用交通管理系统(TMS)的铁路生态系统中的交通，以及TMS与其他数据源的接口可以获得的其他业务利益。

我们在N&V领域的工作专注于提高我们对列车外产生的声音的理解。正如Shift2Rail这个名字所暗示的那样，该项目的主要目标是鼓励旅行者从汽车转向火车。注意到这一点，你可能想知道为什么我们的工作着眼于车厢外部的影响。毕竟，如果我们减少了火车经过相邻线路时发出的声音，这真的会增加火车的使用率吗?Rüdiger工作流程的技术领导Garburg对这一挑战给出了明确的答案:“我们将需要不断改进铁路以吸引客户，其中一些将涉及施工。在民主制度下，你需要当地人的支持才能做出这些改变，否则一切都会变得更加困难。我们通过展示明显的改进来获得他们的支持，而最好的方式之一就是说:‘我们正在让这条铁路线变得更安静’或‘我们可以保证火车驶过时产生的震动会更小’。”

为了帮助从培训和基础设施改进中提供切实可靠的好处，工作流程正在支持SILVARSTAR项目开发的新建模工具的生成。这项技术将是现有技术的一个飞跃，也是第一个专门针对铁路的技术。除此之外，我们还希望通过在虚拟环境中进行机车车辆声学认证来降低成本并改进相关流程。这也将缩短新列车上市的时间。这一目标正在通过与TRANSIT项目合作来实现。

WP6 -外部噪声验证

第一个N&V工作包是WP6 -外部噪声验证。这是支持虚拟认证所必需的活动发生的地方。WP的合作伙伴正在提供访问车辆以及进行可靠测量所需的基础设施。FINE-2的制造商和运营商以及TRANSIT项目的合作伙伴都将执行这些操作。随后，将构建仿真工具，然后进行验证。

WP领导人Rita Caminal Barderi解释道:“我们正在研究火车上设备可能产生的几种不同类型的噪音。这些噪音范围从电机发出的电噪音到供暖、通风和空调(HVAC)系统发出的冷却噪音。它们的频率和声源指向性都不同，因此孤立地理解它们对于预测列车设计的变化如何影响最终的声发射至关重要。重要的也不仅仅是设备的性能或体积。我们知道火车上的位置也会影响传播。例如，将暖通空调从车架下移到车顶可以使车站环境更加嘈杂。因此，我们需要从多个位置捕捉数据，以便更准确地建模。”

现场测试已经开始，2021年夏天在法国克雷斯平成功开展了一场活动。丽塔继续说:“我们正在研究火车静止时的六个参考案例。对于每一种列车设备，都要单独进行测量，并在安装到列车上时再次进行测量。我们在模型中使用独立的测量值，其中列车几何形状和其他因素也被考虑在内，然后根据我们在现场记录的值验证TRANSIT生成的结果。我非常希望这种方法能产生高质量的结果。”

WP7 -噪声源分离

在传统速度下，铁路噪音的主要来源是车轮在轨道上产生的，称为滚动噪声。WP7着眼于影响这种滚动噪声的因素。“我们正在支持两项活动，”WP7负责人Ainara Guiral解释说。“第一项研究旨在改进现有的方法，将轨道和列车分离开来，从而产生滚动噪声。”这种分离是必要的，因为同一列火车在不同的轨道上会发出不同的噪音，但很难确保在部署新列车之前对所有类型的列车进行经过记录。

Ainara继续说:“我们正在与来自研究中心、大学和TRANSIT项目内部专家咨询机构的专家合作，以增强和简化现有的方法，这些方法可能用于未来的认证程序。在一个相互竞争的列车制造商共享数据的项目中工作是非常独特的——我们有来自CAF、阿尔斯通、西门子和Talgo的合作伙伴。这种合作精神始于早期的EC项目(ROLL2RAIL和FINE1)，并延续到了FINE - 2。”

火车的速度也会影响决定火车噪音排放的因素。Ainara解释说:“我们支持的第二个活动是开发分离不同声源的创新技术，而不仅仅是列车经过时的滚动噪声。牵引噪声和空气动力学因素也在其中发挥了重要作用，我们希望确保这些因素也能被理解。”

将进行三次现场测试，以表征不同的轨道和获取经过读数，这些将用于评估所提议的模型。

地面振动

FINE-2的第8个WP专注于地面振动。WP6和WP7试图改进现有的模型，轨道振动预测和建模是工具包中的一个空白。WP负责人Sascha Hermann解释了这项工作:“我们正在与Shift2Rail项目SILVARSTAR合作，构建一个可以模拟和评估振动传播的预测工具。这符合DIN 4150等现有标准，以确保它可以放心使用。”

WP8也通过合作展示了效率。Sascha继续说:“我们需要现场测量来验证该工具。我们没有对地面振动进行单独的一组读数，而是与其他FINE-2 N&V WPs一起使用相同的测试活动。我们的方法相当标准。我们收集了铁路系统的基础设施和运营方面以及列车制造商对该工具的需求。我们在SILVARSTAR的合作伙伴目前正致力于建立模型并完善接口。”

预计最终产品将能够提供早期可行性讨论的粗略估计，以及了解轨道附近建筑物内部影响所需的列车诱发振动的详细分析。Sascha解释说:“这里最大的挑战之一是将我们的科学发现与相关子系统的现有预测模型结合起来，从而制作一个易于使用的软件，同时确保我们足够开放，可以将发现或建模的缺失参数或特殊的局部特征纳入其中。如果我们做得对，在讨论基础设施变化对那些住在铁路附近的人的影响时，这个工具完全有可能成为游戏规则的改变者。”

流程中还有另外两个wp (WP9和WP10)，它们也是FINE-2的成功所不可或缺的。两者都是高度合作的，WP9与TRANSIT和SILVARSTAR联系，WP10与整个Shift2Rail组织合作，了解在FINE-2之外的项目活动是如何减少噪音的。关于这些wp的更多信息可以在Shift2Rail上找到网站．

该项目将于2023年初结束，但我们的工作成果经常在网上发布，并在活动中展示。如果您想了解本文中详细项目的更多信息，或希望该项目在活动中展示，请随时直接与项目协调员联系^3.．

参考文献

1.交通项目:列车经过噪声源特征和分离工具的创新——《全球铁路评论》，第27卷，2021年第6期，第22-25页

2.SILVARSTAR项目:用于铁路的土壤振动和声学软件工具——《全球铁路评论》，第27卷，2021年第6期，第16-19页

3.(电子邮件保护)