[发明专利]一种基于数字孪生的列车车厢噪音环境建模方法

说明书

本发明涉及数字孪生、物联网和计算机建模技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的列车车厢噪音环境建模方法。本发明将数字孪生技术与噪音环境监测方法相结合，通过噪音检测传感器将车厢内部物理空间的噪音进行实时的、连续的监测；采用的计算机仿真可视化方法，将列车车厢内部物理空间的噪音分布直观地显示为可视三维图形，并支持连续的空间变化和时间变化的动态描述，有利于工程开发人员直观的理解和感受；通过数字孪生计算模型，将物理空间信息完整地影射为赛博空间信息，在计算机系统内建立基于数字孪生的预测模型，有效地预测在物理空间中的真实情况，可有效支撑列车车厢的工程实现和噪音仿真实验。

技术领域

本发明涉及数字孪生、物联网和计算机建模技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的列车车厢噪音环境建模方法。

背景技术

噪音是铁路沿线较为严重的环境污染，由于列车高速运行带来的各类噪音，影响了沿线群众的日常生活。严重的噪音污染不但严重影响乘坐的舒适性，也会伤害视觉神经，产生失眠、神经衰弱、血压不稳等一系列不良生理症状，可能还会产生心理压力、易于情绪烦躁、反应迟钝等。为了降低噪音对乘客的生理和心理影响，可以采用降噪的方式进行，降噪可以分为被动降噪和主动降噪两种形式，其中被动降噪主要采用更多、更好的隔音材料或吸音材料对车厢内部空间进行改良，主动降噪可以采用干扰噪音的形式进行。

目前，主要采用采样实验的方法对列车车厢内部物理空间的噪音进行采集分析，不能实现连续的噪音监测，而通过采样数据建模获得的噪音数据难于对噪音环境精准预测。传统的方法难于建立可视化的计算机仿真模型，抽象的形式化表达方式使得工程人员难于直观观察和理解车厢内部空间的噪音分布及变化。在工程人员调整车厢的设计、工艺和材料后，需要对内部空间的噪音分布重新进行采样实验，以获取新的数据。不但成本高昂，而且难于实现快速开发。

数字孪生技术是计算机实时系统的关键技术。数字孪生是指针对物理实体空间中的真实物体属性，如几何属性、物理属性、行为规则等方面，在计算机系统的赛博空间中构建的虚拟化模型，并将物理空间和赛博空间中的系统建立一一对应的虚实映射关系。

发明内容

本发明为克服上述现有技术中的至少一个缺陷，提供一种基于数字孪生的列车车厢噪音环境建模方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于数字孪生的列车车厢噪音环境建模方法，包括以下步骤：

S1.将列车车厢空间内的物理模型影射为赛博空间的信息模型，将连续的物理空间离散化为赛博空间的点和三维网格，形成物理空间影射的空间划分模型，同时采用传感器感知车厢内部的噪音分析数据，将其映射到赛博空间模型中；

S2.在列车车厢内部，利用噪音传感器获取列车车厢环境的噪音分布；

S3.列车车厢内部空间的三维描述模型建立起来后，对声场仿真可视化系统仿真和可视化描述；

S4.设置物理空间模型的噪音传播边界条件，根据步骤S1中的三维网格划分结果和物理空间中根据声音传播物理特性设置的边界条件，分别建立噪音在车厢中的传播模型和干涉模型，根据模型计算结果得到噪音的预测分布图和噪音干涉的预测分布图，使用可视化技术进行预测结果的展示。

进一步的，所述的步骤S1具体包括：

S11.对列车车厢进行几何三维建模，采用三维CAD软件将物理空间中的列车车厢转化到计算机系统中的三维图形信息，并采用Delaunay剖分方法将列车的车厢空间划分为三维网格模型；

S12.将三维几何网格数据序列化：假设一个网格由N个三角形组成，则最终一个网格表示为N×12的矩阵；对于每一个网格，它的12维特征分别为三角形三个顶点的三维坐标共9维，再加上每个三角形构成的面的法向量，表示为下面这种格式：