【摘 要】
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随着社会的不断进步和发展，人们对噪声环境有了更高的要求。噪声级的大小直接影响到了周围环境和列车内部乘坐的舒适性。当乘坐时间较长的时候，列车乘坐时舒适感尤为重要，较大的
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随着社会的不断进步和发展，人们对噪声环境有了更高的要求。噪声级的大小直接影响到了周围环境和列车内部乘坐的舒适性。当乘坐时间较长的时候，列车乘坐时舒适感尤为重要，较大的噪声会对人的心理和生理均产生较大的危害，因此需要减小高速列车车厢内的噪声，提高乘车舒适性。高速列车的车厢内噪声环境的控制已经成为目前研究的一个热点问题。 列车主要的噪声来源包括列车运行时车轮和轨道产生的轮轨噪声，列车车身受气流扰动产生的气动噪声，集电系统和设备工作产生的噪声等，不同的噪声源对车内声环境的影响都不相同，准确的得到噪声源对车内声环境的贡献量可以为列车车内减振降噪提供有效的参考。识别噪声源具体通过哪些途径影响车内声环境在控制车内噪声也是非常重要的。这也是控制降低车厢内部噪声的具体手段。 结合了三次大型联调联试先导段试验（武广线、京沪线、哈大线），详细分析了车厢各个位置（天花板，侧壁、地板、转向架、受电弓、车厢外侧壁等）的振动和噪声的大小。高速列车在运行工况下，利用传递路径分析(OTPA)，进行量化分析。同时，因为高速列车在高速行驶中，高于过渡速度区后，气动噪声将逐渐占据主导地位。利用OTPA识别列车的噪声源可以得到一个大致的区域。当这个区域尺度较大的时候，无法判断具体这个区域哪个部分影响较大，需要进一步考虑其他方法。 本文利用有限元建模，同时采用图像识别的方法，给出了一种直观，简单的方式用以识别不同的振型，为得到噪声源准确的区域做出一定的参考。图像矩函数利用核函数可以提取振型形状本身的特点，从而识别振型模态，对复杂结构进行中高频动力学分析，为应用统计能量分析，划分子系统提供一定意义上的参考。因此找到一种适用于提取振型形状的核函数的办法，将有利于提取振型函数。矩具有选择性，对于不同矩函数而言，其核函数所自带识别的能力是不同的。从振型函数的基本形式出发，利用振型函数的特征向量求得核函数在Hilbert空间中的基，进而得到一种适用于提取振型形状的核函数的办法，并讨论了这个的限制。
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