An accurate railway environmental noise prediction model is required to make the proper solution of the railway noise problems. In this paper, an engineering model for predicting the noise of conventional passenger cars is presented considering the acoustic source strength in octave-band frequencies and the propagation over grounds with varying surface properties. Since the formation of a train can be variable, the source strength of each locomotive and passenger car was estimated by measuring the pass-by noise and analysing the wheel-rail rolling noise. Some validation cases show on the average small differences between the predictions of the present model and the measurement results.
For external noise prediction of railway vehicles, sophisticated individual source modelling as well as appropriate noise propagation model from the sources is necessary to ensure the accuracy of the predicted results and contributions of each equipment to the overall noise levels. Accurate and reasonable identification procedures of sound sources of equipment including source strength, directivity and positions installed in the train play an important role in a prediction model, since it is not easy to establish a simple model for the sources with a single rule due to the complexity of source characteristics of equipment in size and directivity pattern. This paper guidelines practical considerations for identification of noise sources in railway vehicles including typical source characteristics of several sub-systems that emits noise to the environment, particularly for electric multiple unit(EMU), and verify effectiveness of assumptions used in the modelling of equipment by measurement with a simple part. The predicted external noise level of a complete train using Exnoise, which was developed by Hyundai-Rotem and has been verified in the a lot of field-tests, incorporating source modelling considered in this paper shows close correlation with the measured ones.
In order to predict the train noise propagation from a level railroad, this paper presents the model of train noise source and the prediction model based on the results by using the sound intensity method. The prediction model gives the effects of geometric attenuation, ground attenuation, and barrier attenuation of noise. There are several principal assumption in developing model: (a) the train noise is primarily rolling noise; (b) the rail head and wheels are in good condition; (c) the height of source is 10cm above track; (d) the directivity pattern of train noise sources is a dipole source. Calculated results based on this model are compared with available field data and good agreement has been obtained.
국내 철도의 환경 소음 예측을 위해서 기존에는 총합 소음도의 거리별 경험식에 기초한 모델을 이용하였던 바, 교량 주변 소음도를 계산하는 데에도 거리만의 함수를 이용하였다. 그러나 콘크리트교에서는 수음점의 거리뿐만 아니라 위치에 따라서도 소음도가 변화한다. 본 논문에서는 철도 콘크리트교에서 교량 상판에 의한 회절 및 지면 효과를 고려한 소음전파 예측모델을 도출하였으며, 이때 ISO 9613-2의 소음 전파 모델을 이용하였다. 고속철도 콘크리트 교 주변 소음도에 대한 예측값을 실제 측정결과와 비교하였으며, 그 결과 본 예측 모델이 비교적 작은 오차를 냄을 확인하였다.
To predict the noise propagation from an elevated railway, sound radiation characteristics of elevated structure are measured by using the sound intensity method. In the base of the results, we propose the source model of elevated structure noise and the calculation model for elevated railway noise. Acoustic model of the former is modeled a row of single sources with directivity cos .theta. positioned in the center of a bogie and arranged in the lower side of slabs. Also prediction model is presented with rolling noise and elevated structure noise calculated by considering the power level of a source for one-third octave band, ground absorption and barrier deflection. Noise level unit patterns of a passing train is calculated based on this model and the results are compared with available field data.
The noise sources, structure-borne and/or air-borne, in machinery can be defined by their locations and strengths. However the locations of that noise sources are well known in many cases. In those cases, the problem can be defined as an inverse problem to known the strengths of the noise sources in the frequency domain, the modeling scheme is classified by thecoherent or incoherent source. This paper expands the basic concept to the case of the complex noise sources, in which the set of coherent and incoherent noise sources are matched with the noise of a real vehicle. The error factors in the experiment and the optimal number of the monopole sources to match the real suond filed are also investigated. The results of the noise source modeling of heavy machinery show that the incoherent and coherent/incoherent source models are applicable to the high frequency and the low frequency region, respectively. The noise source model also enables the noise source analysis to rank the contribution of real source group such as engine, T/M, exhuast, etc.
An accurate railway environmental noise prediction model is required to make the proper solution of the railway noise problems. In this paper, an engineering model for predicting the noise of conventional passenger cars is presented considering the acoustic source strength in octave-band frequencies and the propagation over grounds with varying surface properties. Since the formation of a train can be variable, the source strength of each locomotive and passenger car was estimated by measuring the pass-by noise and analysing the wheel-rail rolling noise. Some validation cases show on the average small differences between the predictions of the present model and the measurement results.
Enclosures are widely used to alleviate the contribution of machinery noise. It has been long concerned with the noise transmission through the access openings of the enclosures. In this study, we investigate active noise control technology for reduction of the transmission. A numerical model based on the acoustic boundary element method is first established. Using the numerical model, the acoustic transfer functions of the field points over the opening to the primary source at arbitrary locations are estimated. The feedforward control to minimize the acoustic power through the opening is then numerically implemented. The controller drives the secondary source to destructively interfere the noise transmission through the opening. Finally, a parametric study is conducted to evaluate the effects of the location and the number of the microphones on the control performance. Furthermore, the effects of the location of the secondary source on the performance of active noise control are investigated. It is followed that the control system implemented in this study leads to a significant reduction of about 31.5 dB in the sound power through the opening using only one secondary source located at the optimized position.
The application of a 3-d noise prediction model is increasing as a tool for performing actual noise assessment in order to investigate the noise impact of the residential facility around a development region. However, because the appropriate plans of applying a 3-d noise prediction model is insufficient, it is important to secure the reliability of the noise prediction results generated by a 3-d noise prediction model. Therefore, this study is focused on examining a 3-d noise prediction model, and a prediction equation and input data in it. For this, the 3-d noise prediction models such as SoundPLAN, Cadna-A, IMMI is applied in road noise. After the contents of road noise equations, input data of road noise source, and input data of road noise barrier are understood, the road noise prediction results are compared and examined according to the variation of 3-d noise prediction model, road noise equation, and input data of road noise source and road noise barrier.
In this study, we investigates active control technology to reduce the noise transmitted to the outside through the opening of enclosures. A numerical model based on acoustic boundary element method is first established. Using the numerical model, the acoustic transfer functions of the field points over the opening to the primary source at arbitrary locations are estimated. The feedforward control to minimize the acoustic power through the opening is then numerically implemented. The controller generates the secondary source to destructively interfere the noise transmission through the opening. Finally, a parametric study is conducted to evaluate the effects of the location and the number of the microphones on the control performance. Furthermore, the effects of the location of the secondary source on the performance of active noise control are investigated. It is followed that the control system implemented in this study leads to a significant reduction of about 35dB in sound power through the open using only on secondary source located at the optimized position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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