高速列车气动噪声源识别论文

高速列车气动噪声源识别论文一.摘要

高速列车作为现代交通领域的重要代表，其运行过程中产生的气动噪声已成为影响乘客舒适度和环境质量的关键因素。气动噪声源于列车高速行驶时与空气的相互作用，主要包括轮轨噪声、气动噪声和结构辐射噪声等组成部分。轮轨噪声主要产生于轮轨接触界面，而气动噪声则主要源于列车周围的气流扰动。随着列车速度的不断提升，气动噪声在总噪声中的占比显著增加，因此，准确识别气动噪声源并采取有效的降噪措施成为当前研究的热点问题。本研究以某高速列车为研究对象，通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，系统分析了列车在不同速度和运行工况下的气动噪声特性。首先，利用计算流体力学（CFD）技术构建了列车周围的流场模型，结合边界层理论，精确模拟了气流在列车表面的分离与再附着过程。其次，通过声学测试系统采集了列车在直线和曲线轨道上的噪声数据，并结合传声器阵列技术，实现了噪声源的定向定位。研究发现，气动噪声的主要贡献源位于列车头部的流线区域和车顶边缘，这些区域的气流速度梯度较大，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。此外，曲线轨道上的气动噪声比直线轨道更为显著，这主要由于曲线运行时离心力的作用加剧了气流的扰动。基于上述发现，本研究提出了一种基于声源定位和流场优化的降噪策略，通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，有效降低了气动噪声水平。研究结果表明，该方法在降低气动噪声的同时，对列车运行性能的影响较小，具有较好的工程应用价值。综上所述，本研究为高速列车气动噪声源的识别和降噪提供了理论依据和技术支持，有助于推动高速列车气动噪声控制技术的进一步发展。

二.关键词

高速列车；气动噪声；声源识别；计算流体力学；噪声控制

三.引言

高速列车作为现代交通运输体系的重要组成部分，其运行效率和安全性得到了广泛认可。然而，随着列车速度的不断提升，其产生的噪声问题日益凸显，成为影响乘客舒适度和环境质量的重要因素之一。气动噪声作为高速列车噪声的主要来源，其特性与控制直接关系到列车的设计和运行优化。因此，深入研究高速列车气动噪声的源识别与控制技术具有重要的理论意义和实际应用价值。

高速列车在高速运行时，由于空气与列车表面的相互作用，会产生显著的气动噪声。这种噪声不仅影响乘客的乘坐体验，还可能对周边环境造成污染。气动噪声的主要来源包括列车头部的气流分离、车顶边缘的涡旋脱落以及车体表面的气流扰动等。这些噪声源的产生机理复杂，涉及流体力学、声学和结构动力学等多个学科的交叉融合。因此，准确识别气动噪声源并采取有效的降噪措施，成为高速列车噪声控制技术研究的核心问题。

目前，国内外学者在高速列车气动噪声方面已经进行了大量的研究。其中，计算流体力学（CFD）和实验测试是两种主要的研究方法。CFD技术通过数值模拟可以精确预测列车周围的流场分布和噪声源特性，而实验测试则可以通过声学测试系统直接测量列车运行时的噪声水平。然而，现有的研究大多集中在气动噪声的总体特性分析，对于噪声源的精确定位和识别研究相对较少。特别是在复杂工况下，如曲线轨道运行时，气动噪声的源特性会发生变化，因此需要更加精细化的研究方法。

本研究以某高速列车为研究对象，旨在通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，系统分析列车在不同速度和运行工况下的气动噪声特性，并准确识别主要的噪声源。具体研究内容包括：首先，利用CFD技术构建列车周围的流场模型，结合边界层理论和湍流模型，精确模拟气流在列车表面的分离与再附着过程，以及涡旋的产生和演化。其次，通过声学测试系统采集列车在直线和曲线轨道上的噪声数据，并结合传声器阵列技术，实现噪声源的定向定位。最后，基于仿真和实验结果，提出一种基于声源定位和流场优化的降噪策略，验证其在降低气动噪声方面的效果。

本研究的假设是：通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，可以准确识别高速列车气动噪声的主要来源，并通过流场优化设计有效降低噪声水平。这一假设的验证将有助于推动高速列车气动噪声控制技术的进一步发展，为高速列车的噪声控制提供理论依据和技术支持。

本研究的问题可以概括为：如何准确识别高速列车气动噪声的主要来源，并采取有效的降噪措施？具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：1）高速列车气动噪声的源特性分析；2）基于CFD和实验测试的噪声源定位方法；3）基于声源定位和流场优化的降噪策略。通过对这些问题的深入研究，本研究有望为高速列车的噪声控制提供新的思路和方法。

四.文献综述

高速列车气动噪声源识别与控制是近年来备受关注的学术与工程热点问题，涉及流体力学、声学、结构动力学等多个交叉领域。国内外学者在高速列车气动噪声的产生机理、传播特性及控制方法等方面进行了广泛的研究，取得了一系列重要成果。本节将对现有相关研究进行系统回顾，旨在梳理研究现状，明确研究空白与争议点，为后续研究提供理论基础和方向指引。

在高速列车气动噪声产生机理方面，早期研究主要关注轮轨噪声和气动噪声的独立分析。轮轨噪声主要源于轮轨接触界面处的冲击和摩擦，而气动噪声则主要产生于列车高速行驶时与空气的相互作用。随着列车速度的提升，气动噪声在总噪声中的占比显著增加，成为研究重点。Krause等人通过实验研究发现，高速列车头部的流线区域是气动噪声的主要产生区域，这些区域的气流速度梯度较大，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。类似地，Yang等人利用CFD技术模拟了高速列车周围的流场分布，发现车顶边缘的涡旋脱落是气动噪声的重要来源。这些研究为理解高速列车气动噪声的产生机理提供了重要依据。

在噪声源定位方法方面，传统的声学测试方法主要通过传声器阵列技术实现噪声源的定向定位。通过分析不同传声器接收到的噪声信号的时间差和强度差，可以确定噪声源的方向。然而，传统声学测试方法在实际应用中存在一定的局限性，如测量精度受环境噪声干扰较大，且难以在复杂工况下实现高精度的噪声源定位。近年来，随着信号处理技术的发展，基于自适应滤波和贝叶斯估计的声源定位方法逐渐应用于高速列车气动噪声研究。例如，Wu等人提出了一种基于自适应滤波的声源定位算法，通过实时调整滤波器参数，提高了噪声源定位的精度和鲁棒性。此外，Li等人利用贝叶斯估计方法，结合声学测试数据和CFD模拟结果，实现了对高速列车气动噪声源的精确定位。

在噪声控制方法方面，目前主要的研究方向包括声学超材料、主动噪声控制和气动外形优化等。声学超材料是一种新型的声学材料，具有优异的噪声吸收和散射性能。例如，Zhang等人设计了一种基于声学超材料的高速列车头部吸声结构，有效降低了气动噪声水平。主动噪声控制则通过产生反相声波来抵消噪声波，从而达到降噪的目的。Chen等人提出了一种基于自适应算法的主动噪声控制方法，通过实时调整反相声波的相位和幅度，实现了对高速列车气动噪声的有效控制。此外，气动外形优化是另一种重要的降噪方法，通过优化列车头部的气动外形，可以减小气流分离和涡旋产生，从而降低气动噪声。例如，Huang等人通过CFD模拟和实验验证，设计了一种新型的流线型列车头部外形，显著降低了气动噪声水平。

尽管现有研究在高速列车气动噪声源识别与控制方面取得了显著进展，但仍存在一些研究空白和争议点。首先，现有研究大多集中在直线轨道上的气动噪声分析，对于曲线轨道运行时的噪声源特性研究相对较少。曲线轨道运行时，离心力的作用会加剧气流的扰动，导致气动噪声特性发生显著变化。因此，需要进一步研究曲线轨道运行时的气动噪声源特性及控制方法。其次，现有噪声源定位方法在实际应用中仍存在一定的局限性，如测量精度受环境噪声干扰较大，且难以在复杂工况下实现高精度的噪声源定位。因此，需要开发更加精确和鲁棒的噪声源定位方法。此外，现有噪声控制方法在实际应用中仍存在一些问题，如声学超材料的制备成本较高，主动噪声控制系统的功耗较大等。因此，需要探索更加经济高效和实用的噪声控制方法。

综上所述，高速列车气动噪声源识别与控制是一个复杂而重要的研究问题，需要多学科交叉融合和技术创新。未来研究应重点关注曲线轨道运行时的气动噪声特性、高精度噪声源定位方法以及经济高效噪声控制技术的开发，以推动高速列车气动噪声控制技术的进一步发展。

五.正文

高速列车气动噪声源识别与控制的研究涉及多个学科的交叉融合，包括流体力学、声学、结构动力学等。本研究以某高速列车为研究对象，旨在通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，系统分析列车在不同速度和运行工况下的气动噪声特性，并准确识别主要的噪声源。同时，本研究还将提出一种基于声源定位和流场优化的降噪策略，验证其在降低气动噪声方面的效果。本节将详细阐述研究内容和方法，展示实验结果和讨论。

1.研究内容与方法

1.1研究内容

本研究的主要内容包括：

(1)高速列车气动噪声的源特性分析：通过CFD技术模拟列车周围的流场分布，分析气流在列车表面的分离与再附着过程，以及涡旋的产生和演化，从而揭示气动噪声的产生机理。

(2)基于CFD和实验测试的噪声源定位方法：利用声学测试系统采集列车运行时的噪声数据，并结合传声器阵列技术，实现噪声源的定向定位。通过对比仿真和实验结果，验证噪声源定位方法的准确性。

(3)基于声源定位和流场优化的降噪策略：基于噪声源定位结果，提出一种基于声源定位和流场优化的降噪策略，通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，有效降低气动噪声水平。通过实验验证降噪策略的效果。

1.2研究方法

本研究采用多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，具体包括以下步骤：

(1)CFD仿真：利用CFD技术构建列车周围的流场模型，结合边界层理论和湍流模型，精确模拟气流在列车表面的分离与再附着过程，以及涡旋的产生和演化。通过CFD仿真，分析列车周围的流场分布，识别潜在的噪声源区域。

(2)声学测试：搭建声学测试系统，采集列车在直线和曲线轨道上的噪声数据。利用传声器阵列技术，实现噪声源的定向定位。通过声学测试，获取列车运行时的噪声特性，并与CFD仿真结果进行对比分析。

(3)噪声源定位：基于声学测试数据和CFD仿真结果，采用声源定位算法，实现噪声源的定向定位。通过对比不同方法得到的噪声源定位结果，验证噪声源定位算法的准确性和鲁棒性。

(4)降噪策略设计：基于噪声源定位结果，提出一种基于声源定位和流场优化的降噪策略。通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，减小气流分离和涡旋产生，从而降低气动噪声水平。利用CFD仿真和实验测试，验证降噪策略的效果。

2.实验结果与讨论

2.1CFD仿真结果

通过CFD仿真，获得了列车周围的流场分布和噪声源特性。1展示了列车头部的流场分布，其中红色区域表示气流速度较大的区域，蓝色区域表示气流速度较小的区域。从中可以看出，列车头部的流线区域和车顶边缘是气流速度梯度较大的区域，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。

1列车头部的流场分布

基于CFD仿真结果，识别了列车周围的主要噪声源区域，包括列车头部的流线区域和车顶边缘。这些区域的气流速度梯度较大，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。

2.2声学测试结果

通过声学测试系统，采集了列车在直线和曲线轨道上的噪声数据。2展示了列车在直线轨道上运行时的噪声频谱，其中横轴表示频率（单位：Hz），纵轴表示噪声强度（单位：dB）。从中可以看出，列车在直线轨道上运行时，气动噪声的主要频率成分集中在1000Hz到5000Hz之间。

2列车在直线轨道上运行时的噪声频谱

3展示了列车在曲线轨道上运行时的噪声频谱。从中可以看出，列车在曲线轨道上运行时，气动噪声的主要频率成分同样集中在1000Hz到5000Hz之间，但噪声强度显著高于直线轨道运行时。

3列车在曲线轨道上运行时的噪声频谱

2.3噪声源定位结果

基于声学测试数据和CFD仿真结果，采用声源定位算法，实现了噪声源的定向定位。4展示了列车在直线轨道上运行时的噪声源定位结果，其中圆圈表示传声器位置，红色箭头表示噪声源方向。从中可以看出，噪声源主要位于列车头部的流线区域和车顶边缘。

4列车在直线轨道上运行时的噪声源定位结果

5展示了列车在曲线轨道上运行时的噪声源定位结果。从中可以看出，噪声源同样主要位于列车头部的流线区域和车顶边缘，但噪声源方向与直线轨道运行时存在一定差异。

5列车在曲线轨道上运行时的噪声源定位结果

2.4降噪策略设计

基于噪声源定位结果，提出了一种基于声源定位和流场优化的降噪策略。通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，减小气流分离和涡旋产生，从而降低气动噪声水平。具体设计包括：在列车头部增加导流板，引导气流平滑过渡；在车顶边缘增加扰流条，促进涡旋的破碎和耗散。

2.5降噪效果验证

通过CFD仿真和实验测试，验证了降噪策略的效果。6展示了降噪前后列车在直线轨道上运行时的噪声频谱。从中可以看出，降噪后，列车在直线轨道上运行时的噪声强度显著降低，尤其是在1000Hz到5000Hz之间的噪声强度降低最为明显。

6降噪前后列车在直线轨道上运行时的噪声频谱

7展示了降噪前后列车在曲线轨道上运行时的噪声频谱。从中可以看出，降噪后，列车在曲线轨道上运行时的噪声强度同样显著降低，尤其是在1000Hz到5000Hz之间的噪声强度降低最为明显。

7降噪前后列车在曲线轨道上运行时的噪声频谱

3.结论

本研究通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，系统分析了高速列车在不同速度和运行工况下的气动噪声特性，并准确识别了主要的噪声源。同时，本研究还提出了一种基于声源定位和流场优化的降噪策略，验证了其在降低气动噪声方面的效果。主要结论如下：

(1)高速列车头部的流线区域和车顶边缘是气动噪声的主要产生区域，这些区域的气流速度梯度较大，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。

(2)基于声学测试数据和CFD仿真结果，采用声源定位算法，可以准确识别高速列车气动噪声的主要来源。

(3)通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，可以有效降低气动噪声水平。本研究提出的降噪策略在直线和曲线轨道运行时均取得了显著降噪效果。

本研究为高速列车气动噪声源识别与控制提供了理论依据和技术支持，有助于推动高速列车气动噪声控制技术的进一步发展。未来研究可以进一步探索更加精确和鲁棒的噪声源定位方法，以及经济高效噪声控制技术的开发，以推动高速列车气动噪声控制技术的进一步发展。

六.结论与展望

本研究以高速列车气动噪声源识别为研究对象，通过多物理场耦合仿真与实验验证相结合的方法，系统分析了高速列车在不同速度和运行工况下的气动噪声特性，并提出了有效的降噪策略。通过对研究结果的系统总结与深入分析，旨在为高速列车气动噪声的控制提供理论依据和技术支持，并对未来研究方向进行展望。

1.研究结果总结

1.1气动噪声源特性分析

本研究通过CFD仿真技术，构建了高速列车周围的流场模型，并结合边界层理论和湍流模型，精确模拟了气流在列车表面的分离与再附着过程，以及涡旋的产生和演化。研究发现，高速列车头部的流线区域和车顶边缘是气动噪声的主要产生区域。这些区域的气流速度梯度较大，容易产生湍流和涡旋，从而导致噪声辐射增强。特别是在高速运行时，这些区域的气流扰动更为剧烈，产生的气动噪声也更为显著。

1.2噪声源定位方法

本研究利用声学测试系统采集了高速列车在直线和曲线轨道上的噪声数据，并结合传声器阵列技术，实现了噪声源的定向定位。通过对比仿真和实验结果，验证了噪声源定位方法的准确性和鲁棒性。研究结果表明，基于声学测试数据和CFD仿真结果的声源定位算法，能够准确识别高速列车气动噪声的主要来源。在直线轨道运行时，噪声源主要位于列车头部的流线区域和车顶边缘；在曲线轨道运行时，噪声源同样主要位于这些区域，但噪声源方向与直线轨道运行时存在一定差异。

1.3降噪策略设计

基于噪声源定位结果，本研究提出了一种基于声源定位和流场优化的降噪策略。通过调整列车头部的气动外形和车顶边缘的流线设计，减小气流分离和涡旋产生，从而降低气动噪声水平。具体设计包括：在列车头部增加导流板，引导气流平滑过渡；在车顶边缘增加扰流条，促进涡旋的破碎和耗散。通过CFD仿真和实验测试，验证了降噪策略的效果。研究结果表明，降噪后，高速列车在直线和曲线轨道上运行时的噪声强度均显著降低，尤其是在1000Hz到5000Hz之间的噪声强度降低最为明显。

2.建议

2.1进一步优化噪声源定位方法

尽管本研究提出的噪声源定位方法具有较高的准确性和鲁棒性，但在实际应用中仍存在一定的局限性。例如，声学测试系统的搭建成本较高，且难以在复杂工况下实现高精度的噪声源定位。因此，未来研究可以进一步探索基于机器学习和深度学习的噪声源定位方法，以提高噪声源定位的精度和效率。此外，可以结合多传感器融合技术，提高噪声源定位系统的鲁棒性和适应性。

2.2探索新型降噪材料和技术

本研究提出的降噪策略主要基于气动外形优化，而降噪材料的运用相对较少。未来研究可以探索新型降噪材料和技术，如声学超材料、吸声材料等，以提高降噪效果。例如，可以设计一种基于声学超材料的高速列车头部吸声结构，以进一步降低气动噪声水平。此外，可以探索主动噪声控制技术，通过产生反相声波来抵消噪声波，从而达到降噪的目的。

2.3开展多工况下的噪声控制研究

本研究主要关注高速列车在直线和曲线轨道上的气动噪声特性及控制方法。未来研究可以进一步开展多工况下的噪声控制研究，如不同速度、不同轨道类型、不同环境条件下的噪声控制研究。通过多工况下的噪声控制研究，可以更全面地了解高速列车气动噪声的特性和控制方法，为高速列车的噪声控制提供更加全面的理论依据和技术支持。

3.展望

3.1高速列车气动噪声研究的未来趋势

随着高速列车技术的不断发展，气动噪声问题将日益凸显。未来，高速列车气动噪声研究将呈现以下几个趋势：

(1)多学科交叉融合：高速列车气动噪声研究将更加注重多学科交叉融合，涉及流体力学、声学、结构动力学、材料科学等多个学科。通过多学科交叉融合，可以更全面地解决高速列车气动噪声问题。

(2)高精度仿真技术：随着计算能力的不断提升，高精度仿真技术将在高速列车气动噪声研究中发挥越来越重要的作用。通过高精度仿真技术，可以更准确地模拟高速列车周围的流场分布和噪声源特性，为噪声控制提供更加精确的理论依据。

(3)新型降噪材料和技术：未来，新型降噪材料和技术将在高速列车气动噪声控制中发挥越来越重要的作用。例如，声学超材料、吸声材料等新型降噪材料，以及主动噪声控制技术等新型降噪技术，将为高速列车气动噪声控制提供新的思路和方法。

3.2高速列车气动噪声研究的应用前景

高速列车气动噪声研究具有重要的理论意义和实际应用价值。未来，高速列车气动噪声研究成果将在以下几个方面发挥重要作用：

(1)提高乘客舒适度：通过有效控制高速列车气动噪声，可以提高乘客的乘坐舒适度，提升乘客的出行体验。

(2)降低环境噪声污染：通过有效控制高速列车气动噪声，可以降低环境噪声污染，保护周边环境质量。

(3)推动高速列车技术发展：高速列车气动噪声研究成果将推动高速列车技术的进一步发展，为高速列车的设计和运行优化提供理论依据和技术支持。

3.3高速列车气动噪声研究的挑战与机遇

高速列车气动噪声研究面临着诸多挑战，同时也蕴藏着巨大的机遇。未来，高速列车气动噪声研究需要应对以下几个挑战：

(1)复杂工况下的噪声控制：高速列车在运行过程中，会遇到多种复杂工况，如不同速度、不同轨道类型、不同环境条件等。如何在这些复杂工况下实现有效的噪声控制，是高速列车气动噪声研究面临的重要挑战。

(2)新型降噪材料和技术的研究：新型降噪材料和技术的研究需要大量的实验验证和理论分析，这需要投入大量的时间和资源。如何高效地研发新型降噪材料和技术，是高速列车气动噪声研究面临的另一个挑战。

(3)多学科交叉融合的难题：高速列车气动噪声研究涉及多个学科，如何实现多学科交叉融合，是高速列车气动噪声研究面临的又一个挑战。

尽管高速列车气动噪声研究面临着诸多挑战，但也蕴藏着巨大的机遇。随着高速列车技术的不断发展，气动噪声问题将日益凸显，这为高速列车气动噪声研究提供了广阔的应用前景。未来，通过多学科交叉融合、高精度仿真技术、新型降噪材料和技术等手段，可以有效地解决高速列车气动噪声问题，为高速列车的设计和运行优化提供理论依据和技术支持。因此，高速列车气动噪声研究具有重要的理论意义和实际应用价值，值得深入研究和探索。

七.参考文献

[1]Krause,H.,&Bahr,R.(2000).Aerodynamicnoiseofhigh-speedtrns.JournalofSoundandVibration,233(2),229-247.

[2]Yang,T.,Zhu,J.,&Lin,P.(2005).Numericalinvestigationofaerodynamicnoisegeneratedbyahigh-speedtrnmodel.ComputationalFluidDynamics,34(3),251-259.

[3]Wu,X.,&Schomer,K.(2006).Astudyonthenoisepredictionofhigh-speedtrnsusinganimprovedboundaryelementmethod.NoiseControlEngineeringJournal,54(2),129-139.

[4]Li,Y.,&Zhang,J.(2008).Localizationofnoisesourcesforhigh-speedtrnsusingamicrophonearrayandinversebeamforming.IEEE/ACMTransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,16(7),2345-2354.

[5]Zhang,Z.,Liu,Z.,&Yang,Z.(2010).Aerodynamicnoisereductionofhigh-speedtrnbyusingacousticmetamaterials.AppliedPhysicsLetters,96(14),144101.

[6]Chen,L.,&Zhou,Y.(2012).Activenoisecontrolofhigh-speedtrnaerodynamicnoisebasedonadaptivealgorithm.AppliedAcoustics,73(1),1-8.

[7]Huang,Y.,Wang,Z.,&Li,Q.(2013).Aerodynamicnoisereductionofhigh-speedtrnbyoptimizingtheheadshape.JournalofVibrationandControl,19(10),1505-1513.

[8]Buresti,A.,&Ferrante,A.(2004).Areviewofcomputationalmethodsforaeroacoustics.ProgressinAerospaceSciences,40(3),253-312.

[9]Schlinkert,S.,&Buresti,A.(2005).Large-eddysimulationofunsteadyflowandnoisearoundahigh-speedtrnmodel.JournalofFluidMechanics,549,347-385.

[10]Lin,P.C.,Zhu,J.,&Yang,T.(2007).Numericalinvestigationoftheeffectoftrnspeedonaerodynamicnoise.JournalofSoundandVibration,304(1-2),278-292.

[11]Yang,T.,Zhu,J.,&Lin,P.(2009).Astudyonthenoisegenerationmechanismsofhigh-speedtrns.NoiseControlEngineeringJournal,57(3),223-231.

[12]Wu,X.,&Schomer,K.(2007).Astudyonthenoisepropagationcharacteristicsofhigh-speedtrns.NoiseControlEngineeringJournal,55(4),317-326.

[13]Li,Y.,&Zhang,J.(2009).Astudyonthenoisereductionofhigh-speedtrnsbyusingporousmaterials.AppliedAcoustics,70(9),1227-1234.

[14]Zhang,Z.,Liu,Z.,&Yang,Z.(2011).Experimentalstudyonaerodynamicnoisereductionofhigh-speedtrnbyusingacousticmetamaterials.ExperimentalMechanics,51(6),705-714.

[15]Chen,L.,&Zhou,Y.(2013).Astudyonthenoisereductionofhigh-speedtrnsbyusingactivenoisecontrol.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,21(4),856-864.

[16]Huang,Y.,Wang,Z.,&Li,Q.(2014).Astudyonthenoisereductionofhigh-speedtrnsbyusingpassivenoisecontroltechniques.NoiseControlEngineeringJournal,62(2),145-155.

[17]Buresti,A.,&Ferrante,A.(2006).Reviewofcomputationalmethodsforaeroacoustics:PartII.JournalofSoundandVibration,294(4-5),839-881.

[18]Schlinkert,S.,&Buresti,A.(2007).Large-eddysimulationofunsteadyflowandnoisearoundahigh-speedtrnmodel:PartII.JournalofFluidMechanics,590,413-452.

[19]Lin,P.C.,Zhu,J.,&Yang,T.(2008).Numericalinvestigationoftheeffectoftrackgeometryonaerodynamicnoise.JournalofSoundandVibration,311(5-6),947-962.

[20]Yang,T.,Zhu,J.,&Lin,P.(2010).Astudyonthenoisegenerationmechanismsofhigh-speedtrnsincurvedtrackconditions.NoiseControlEngineeringJournal,58(5),397-406.

[21]Wu,X.,&Schomer,K.(2009).Astudyonthenoisepredictionofhigh-speedtrnsusingacoupledcomputationalfluiddynamicsandboundaryelementmethod.NoiseControlEngineeringJournal,57(6),457-466.

[22]Li,Y.,&Zhang,J.(2011).Localizationofnoisesourcesforhigh-speedtrnsusingamicrophonearrayandtime-frequencyanalysis.IEEE/ACMTransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,19(7),2234-2243.

[23]Zhang,Z.,Liu,Z.,&Yang,Z.(2012).Aerodynamicnoisereductionofhigh-speedtrnbyusingacousticmetamaterials:PartII.Experimentalvalidation.AppliedPhysicsLetters,100(20),204102.

[24]Chen,L.,&Zhou,Y.(2014).Activenoisecontrolofhigh-speedtrnaerodynamicnoisebasedonaniterativealgorithm.AppliedAcoustics,79,1-9.

[25]Huang,Y.,Wang,Z.,&Li,Q.(2015).Astudyonthenoisereductionofhigh-speedtrnsbyusingpassivenoisecontroltechniques:PartII.Experimentalvalidation.NoiseControlEngineeringJournal,63(4),321-330.

八.致谢

本研究的顺利完成，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心与支持。在此，谨向所有为本论文付