Component-based model to predict aerodynamic noise from high-speed train pantographs

受电弓 空气动力学 噪音(视频) 风洞 侧风 湍流 火车 气流 声学 计算流体力学 指向性 工程类 模拟 计算机科学 结构工程 机械 物理 航空航天工程 机械工程 电气工程 人工智能 天线(收音机) 地理 图像(数学) 地图学
作者
Eduardo Latorre Iglesias,D.J. Thompson,M. G. Smith
出处
期刊:Journal of Sound and Vibration [Elsevier]
卷期号:394: 280-305 被引量:37
标识
DOI:10.1016/j.jsv.2017.01.028
摘要

At typical speeds of modern high-speed trains the aerodynamic noise produced by the airflow over the pantograph is a significant source of noise. Although numerical models can be used to predict this they are still very computationally intensive. A semi-empirical component-based prediction model is proposed to predict the aerodynamic noise from train pantographs. The pantograph is approximated as an assembly of cylinders and bars with particular cross-sections. An empirical database is used to obtain the coefficients of the model to account for various factors: incident flow speed, diameter, cross-sectional shape, yaw angle, rounded edges, length-to-width ratio, incoming turbulence and directivity. The overall noise from the pantograph is obtained as the incoherent sum of the predicted noise from the different pantograph struts. The model is validated using available wind tunnel noise measurements of two full-size pantographs. The results show the potential of the semi-empirical model to be used as a rapid tool to predict aerodynamic noise from train pantographs.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
晨枫发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
生动紫青关注了科研通微信公众号
刚刚
刚刚
xiangshu完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
Canon完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
星辰大海应助小火苗采纳,获得10
1秒前
所所应助舒适新梅采纳,获得10
2秒前
2秒前
南先生完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
ZF发布了新的文献求助10
3秒前
在水一方应助平心定气采纳,获得10
3秒前
杨天祺完成签到,获得积分10
3秒前
Zirong发布了新的文献求助10
3秒前
sube完成签到,获得积分10
3秒前
whisper发布了新的文献求助10
3秒前
邢大宝发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
大方幻珊发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
chen完成签到,获得积分10
6秒前
磨磨完成签到,获得积分10
6秒前
aaaaaa发布了新的文献求助10
6秒前
点点点完成签到 ,获得积分10
6秒前
务实的丹云完成签到,获得积分10
6秒前
灵巧梦菲发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
科研通AI6.3应助phy采纳,获得10
7秒前
slin_sjtu完成签到,获得积分10
7秒前
无花果应助Gyz采纳,获得20
8秒前
要减肥的牛马完成签到,获得积分10
8秒前
LX完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
体贴迎曼完成签到 ,获得积分10
9秒前
ding应助仲侣弥月采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
First commercial application of ELCRES™ HTV150A film in Nichicon capacitors for AC-DC inverters: SABIC at PCIM Europe 1000
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
Digital and Social Media Marketing 600
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5991780
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7439810
关于积分的说明 16062902
捐赠科研通 5133395
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2753529
邀请新用户注册赠送积分活动 1726334
关于科研通互助平台的介绍 1628329