蔡銘　謝林華　張磊

（中山大學工學院廣東省智能交通系統(tǒng)重點實驗室　廣州　510006）

考慮行駛狀態(tài)的水泥路機動車噪聲排放模型?

蔡銘?謝林華張磊

（中山大學工學院廣東省智能交通系統(tǒng)重點實驗室廣州510006）

本文旨在建立機動車單車輛的基礎(chǔ)噪聲排放模型，通過對大中小車輛在加速、減速、勻速及怠速狀態(tài)下A計權(quán)聲壓級進行測量，運用回歸分析方法擬合實驗數(shù)據(jù)，得到考慮車型和行駛狀態(tài)的水泥路面機動車單車輛噪聲排放模型，并利用另一部分實測數(shù)據(jù)進行對比驗證。誤差分析顯示：比較《公路建設(shè)項目環(huán)境影響評價規(guī)范（JTG B03-2006）》中的噪聲模型，本研究建立的單車輛噪聲排放模型預(yù)測精度更高。

交通噪聲，排放模型，加速度，水泥路面

1　引言

機動車噪聲污染排放模型研究旨在建立機動車噪聲排放與其影響因素之間的數(shù)學關(guān)系或物理關(guān)系。理論上的，為建立機動車噪聲排放模型，研究者應(yīng)根據(jù)機動車噪聲產(chǎn)生機理，對影響機動車噪聲排放的主要因素進行識別和測量。之后，通過數(shù)學統(tǒng)計和物理分析等方法對樣本數(shù)據(jù)進行分析，構(gòu)建機動車噪聲排放模型。然而，在實際研究中，由于影響機動車噪聲的因素復(fù)雜，許多因素難以測量，建立考慮各種影響因子的排放模型比較困難，甚至不可能實現(xiàn)。因此，現(xiàn)有的研究中，大都對機動車噪聲相關(guān)性最大的一個或幾個參數(shù)進行分析測量。

美國聯(lián)邦公路局（FHWA）提出了適用于美國高速公路交通噪聲排放模型［1］，Thanaphan Suksaard等擬合泰國曼谷公路的實測數(shù)據(jù)，得到適用于泰國的單車輛噪聲排放模型［2］，我國的《公路建設(shè)項目環(huán)境影響評價規(guī)范（JTG B03-2006）》（以下簡稱《規(guī)范》）［3］也給出了符合國內(nèi)車輛質(zhì)量和路面狀況的機動車單車輛噪聲排放模型。然而，這些機動車噪聲排放模型只引入速度作為單一變量。李鋒等在研究交叉路口汽車行駛狀態(tài)變化對交通噪聲的影響中，計算出車輛在加速和減速行駛時的噪聲排放的修正值，并作為一個常量引入到單車輛噪聲排放模型進行修正計算［4］，但這種修正方法忽略了不同加速度大小對機動車噪聲影響差異。林郁山等將車輛加速度作為變量引入到對車輛噪聲排放的計算中［5］，但其只研究了瀝青路面排放模型，沒有考慮水泥路面狀況，并且忽略了機動車怠速狀態(tài)的排放模型。

為了最大程度的減小機動車噪聲排放，路面噪聲成為不可忽視的問題。水泥混凝土路面具有強度高、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外公路建設(shè)中。相比較瀝青混泥土路面，傳統(tǒng)水泥混凝土路面材質(zhì)偏硬、剛度較大，減振緩沖效果差，車輛行駛過程中產(chǎn)生的振動大，加上路表面存在防開裂接縫，產(chǎn)生的路面噪聲較為嚴重［6-7］。降低水泥混凝土材料鋪設(shè)的城區(qū)主干道、人口稠密區(qū)域道路以及隧道等路面噪聲，己成為環(huán)保部門、交通部門、工程技術(shù)部門必須考慮和亟需解決的問題［8-9］。在現(xiàn)有的研究中，美國對水泥混凝土路面上不同紋理產(chǎn)生噪聲的機理和降噪措施進行了研究，發(fā)現(xiàn)改進路面紋理的降噪效果要優(yōu)于改進輪胎花紋的降噪效果［10］。荷蘭對多孔混凝土路面進行聲強測試，結(jié)果顯示，比較普通水泥混凝土路面，多孔混凝土路面可使噪聲降低5分貝［11］。我國交通部西部交通建設(shè)科技項目“低噪聲水泥混凝土路面研究”也對低噪聲路面的降噪技術(shù)進行了研究，提出了適合我國國情的低噪聲水泥混凝土路面材料組成和施工工藝［12］。然而，這些研究都僅分析了不同水泥混凝土路面結(jié)構(gòu)和路面紋理的減噪降噪效果，沒有總結(jié)出不同速度、加速度下，水泥路面單車輛噪聲排放模型，國內(nèi)的研究也未能總結(jié)出適用于我國國情（因機動車質(zhì)、燃油質(zhì)量等存在差別而不同）的水泥路的噪聲排放模型。

綜合分析現(xiàn)有的研究，單車輛噪聲排放模型大多以速度作為回歸參量，少有考慮加速度參量，實驗的路面材料也大都為瀝青路面。而綜合各種運行狀態(tài)的水泥路機動車噪聲排放模型還未見于文獻。據(jù)此，本文在實驗測量的基礎(chǔ)上，考慮車型、運行狀態(tài)（包括加速、減速、勻速、怠速）以及路面狀況，利用回歸分析的方法，建立水泥路面上機動車噪聲排放模型。

2　實驗方案

2.1實驗條件

按照《汽車加速行駛車外噪聲限值及測量方法GB 1495-2002》［13］的要求，規(guī)定本次機動車單車輛噪聲監(jiān)測實驗應(yīng)滿足如下條件：

（1）測量時應(yīng)避開大風、雨、雪等惡劣氣象條件，避免在道路表面潮濕時進行測量。濕度主要影響高頻聲源（噪聲的主要成分在3000 Hz以上），因此，整個測量實驗應(yīng)限于相似的相對濕度下進行；

（2）測量點附近沒有任何影響聲場的障礙物、反射物和吸聲材料；實驗人員應(yīng)站在不影響儀器測量的位置；

（3）選在背景噪聲變化不明顯的時段開展試驗。為排除周邊建筑施工和生產(chǎn)活動的干擾，有效地對單輛車噪聲排放進行測量，本次試驗選擇在早上6：00-7：30，中午12：30-2：00，晚上21：30-23：00進行。

2.2實驗路段選擇

實驗選取在廣州市南浦大道、西鄉(xiāng)三路、廣州大道北南湖樂園段等多個路段的信號控制交叉口進行，保證車輛有明顯加速、減速行為。這些路段的路面材料均為水泥混凝土，且實驗時車流量較小，容易測量單輛車的噪聲排放。本次實驗對多個水泥混凝土路段的單車輛噪聲進行長期監(jiān)測，以減小隨機性對實驗結(jié)果影響。實驗路段如圖1所示。

圖1　實驗場景Fig.1 Experimental scene

2.3測量儀器及布置

本研究使用美國STALKER（斯德克）LIDAR型激光測速儀進行車速測量。實驗時，測速儀射線方向與被測車輛行駛方向在同一條直線上，測速儀與被測車輛應(yīng)保持一定的距離，以減少測速的角度誤差對測量精度的影響。同時，按照《規(guī)范》的車型分類標準記錄目標車輛的車型。

噪聲測量儀器為愛華AWA6228頻譜分析儀，測量時，頻譜分析儀距離第一車道中心線7.5 m，離地高度1.2 m，測量聲級為A計權(quán)聲壓級。各路段的實驗測量原理如圖2所示。

圖2　實驗測量原理圖Fig.2　Schematic diagram of the experimental measurement

圖2中①②為車輛減速狀態(tài)的測量點，③④為車輛加速狀態(tài)的測量點，⑤為車輛勻速狀態(tài)的測量點，⑥為車輛怠速狀態(tài)的測量點，其中①與②、③與④之間距離均為30.0 m。實驗時，測量并記錄車輛對應(yīng)的速度和噪聲信息。

3　實驗數(shù)據(jù)處理

3.1實驗數(shù)據(jù)量

實驗時，剔除與背景噪聲差值過小及受其他聲源干擾的異常測量數(shù)據(jù)，共獲得有效實驗數(shù)據(jù)2535組（見表1），并對實驗數(shù)據(jù)進行距離修正和背景噪聲修正。

表1　實驗監(jiān)測的數(shù)據(jù)量Table 1 Monitoring data of experiment

3.2距離修正

考慮聲音傳播時會發(fā)生衰減現(xiàn)象，當被測車輛處于其他車道（非第一車道）時，應(yīng)對測得的噪聲值進行距離修正。根據(jù)點聲源在空氣中傳播衰減規(guī)律［14］，得出修正公式（1）：

式中，L——實際測量的噪聲值，dB；L0——修正后的噪聲值，dB；R——非第一車道距噪聲儀距離，m；R0=7.5 m。

3.3背景噪聲修正

對噪聲測量值進行背景噪聲修正，旨在求得扣除背景噪聲影響后被測車輛的噪聲實際貢獻。所要扣除的背景噪聲值，按照《規(guī)范》的要求進行計算，參見表2。

3.4噪聲值與速度、加速度對應(yīng)關(guān)系建立

對噪聲值進行距離和背景噪聲修正后，利用公式（2），可以計算出被測車輛在測量點上的加速度a，建立車輛噪聲值與加速度對應(yīng)關(guān)系。

式中，a——被測車輛加速度，m2/s；V1——被測車輛經(jīng)過第一個測量點（①、③）時的速度，m/s；V2——被測車輛經(jīng)過第二個測量點（②、④）時的速度，m/s；l——測量點間的距離，本次試驗為30.0 m。注：由于加速、減速測量距離較短，實驗將車輛運動視為勻加速和勻減速運動。

表2　背景噪聲修正值Table 2 Modified value of background noise

4　實驗數(shù)據(jù)分析

4.1車輛勻速狀態(tài)下排放模型分析

運用回歸分析的方法，擬合車輛處于勻速狀態(tài)下的實驗數(shù)據(jù)，得到區(qū)分車型的水泥路面車輛噪聲排放與速度關(guān)系式，如公式（3）所示。其中，比較計權(quán)A聲級L與速度V，L與lgV在散點圖中的點線匹配效果，L與lgV有較好的擬合優(yōu)度，因此，本實驗擬合的速度變量取lgV。

式中，LO——機動車單車輛噪聲源強A計權(quán)聲壓級，dBA；V——車輛速度，km/h；S，M，L——小型車，中型車，大型車。

將本研究擬合的勻速狀態(tài)下水泥路噪聲排放模型（公式（3））與《規(guī)范》中的模型（公式（4））進行對比，并繪制數(shù)據(jù)擬合對比曲線如圖3～5所示。

《規(guī)范》：

圖3　小型車擬合曲線對比Fig.3 Fitting curve of small cars

圖4　中型車擬合曲線對比Fig.4 Fitting curve of medium cars

圖5　大型車擬合曲線對比Fig.5 Fitting curve of large cars

通過對比本研究模型與《規(guī)范》模型，不同車型下，兩種噪聲排放模型曲線均有較好的一致性?？傮w上來看，本研究的噪聲排放曲線比《規(guī)范》的曲線略高，這表明水泥路面上的車輛噪聲排放偏高。在速度較高階段，二條曲線交錯，并趨于一致，這表明在較高速情況下，路面材料對噪聲排放影響較小，這些特征與實際情況是一致。

4.2考慮加減速的排放模型

發(fā)動機噪聲是車輛噪聲的重要組成部分，發(fā)動機噪聲排放量與發(fā)動機的工作狀態(tài)直接相關(guān)。車輛處于加速和減速狀態(tài)的發(fā)動機噪聲與其處于勻速狀態(tài)的噪聲排放量存在較大差別，即使在相同的速度下，加速度不同的車輛所輻射的噪聲是不同的。特別地，車輛在減速情況下，通常還伴有剎車噪聲，從而抬高了減速狀態(tài)下機動車的噪聲排放。因此，車輛噪聲排放模型不能忽略汽車的加減速狀態(tài)，將車輛運動時的加速度作為自變量納入模型中是有必要的。

運用多元回歸分析的方法，對測量的機動車單車噪聲值LO、瞬時速度V和瞬時加速度a數(shù)據(jù)進行擬合，得到加減速狀態(tài)下，區(qū)分車型的水泥路面車輛噪聲排放與速度、加速度的關(guān)系式，如公式（5）～（7）所示。

式中，a——車輛加減速時的加速度值，m/s2，其中a≠0。

為了表征擬合變量之間的相關(guān)程度，本研究計算了擬合相關(guān)系數(shù)r，如表3所示。

表3　各實驗數(shù)據(jù)的擬合相關(guān)系數(shù)Table 3　Correlation coefficient of fitting the experimental data

由表3可知，本次實驗擬合相關(guān)系數(shù)均遠大于其臨界相關(guān)系數(shù)，所得結(jié)果滿足顯著性水平α=0.01的檢驗，證明本研究模型回歸擬合的可靠性強。

4.3考慮怠速的排放模型分析

怠速工況時，發(fā)動機通常處在一個穩(wěn)定運轉(zhuǎn)狀態(tài)下，噪聲排放狀況也保持一個較為穩(wěn)定的狀態(tài)，因此怠速噪聲排放應(yīng)該為一個常量。此時噪聲主要為發(fā)動機運轉(zhuǎn)產(chǎn)生的噪聲，不存在輪胎路面噪聲［15］。

考慮到實際的道路行駛過程中，車輛是通常由減速狀態(tài)過渡到怠速狀態(tài)，怠速噪聲排放預(yù)想為車輛減速排放模型在速度和加速度為零的值。在實驗過程中，我們發(fā)現(xiàn)，這一預(yù)想與實際狀況不符。究其原因，減速狀態(tài)的排放模型是通過回歸分析的方法擬合速度和加速度變量得到，當速度和加速度均為零時，模型即認為此時的噪聲大小等同背景噪聲。顯然地，怠速時發(fā)動機處于空轉(zhuǎn)狀態(tài)，依然存在一定量的噪聲輻射，特別是大型車怠速時，噪聲排放尤為明顯，實測的怠速測量排放數(shù)據(jù)證明了這一點。因此，本次試驗中，分車型測量機動車怠速時的噪聲排放值，取平均值后，得怠速排放模型公式（8）所示。

4.4實測數(shù)據(jù)檢驗

4.4.1單輛車噪聲模擬精度對比

為檢驗?zāi)Ｐ偷恼_性，本研究選取另一部分實測數(shù)據(jù)進行對比驗證，其中小型車151組，中型車70組，大型車114組。并計算本研究模型和《規(guī)范》模型的預(yù)測誤差和標準差，如表4所示。其中，“本模型誤差”為本研究模型計算值（以實測的瞬時速度V和瞬時加速度a計算）與實測值之差的絕對值，“《規(guī)范》誤差”為《規(guī)范》模型計算值（僅以實測的瞬時速度V計算）與實測值之差的絕對值。

為了直觀的對比模型的誤差，表達誤差的離散特性，繪制出散點圖，并擬合其誤差曲線。如圖6～圖8。其中是以車輛勻速、加速、減速狀態(tài)下實測噪聲值為橫坐標，以本研究模型計算出的噪聲值為縱坐標繪制的點為其對應(yīng)的擬合直線；×是以車輛的實測噪聲值為橫坐標，以《規(guī)范》模型計算出的噪聲值為縱坐標繪制的點為其擬合直線表示實測值，作為誤差對比參照線。

表4　兩種模型預(yù)測誤差和標準差對比Table 4 Comparison of two models on prediction error and standard deviation

圖6　小型車計算結(jié)果對比Fig.6 Comparison results of small cars

圖7　中型車計算結(jié)果對比Fig.7 Comparison results of medium cars

圖8　大型車計算結(jié)果對比Fig.8 Comparison results of large cars

由表4和散點圖（圖6～圖8）可知，考慮車型、運動狀態(tài)的排放模型的誤差較小，其平均誤差為1.4 dB，擬合的直線也較為集中在實測值（對角線）附近，而《規(guī)范》的誤差較大，其平均誤差為5.6 dB，較實測值遠。表4的標準差對比結(jié)果也顯示，本研究模型的計算結(jié)果標準差較小，預(yù)測的準確度較高。

由于本研究區(qū)分車型和路面狀況，擬合的模型包含速度、加速度變量，所得預(yù)測誤差較小。而《規(guī)范》模型忽略車輛加減速狀態(tài)和路面狀況，其預(yù)測誤差較大。值得注意的是：《規(guī)范》模型為2006年出臺的，而本研究采集車輛噪聲數(shù)據(jù)時間為2013年10月至2014年4月。因此，《規(guī)范》模型的對比誤差也與近年來汽車設(shè)計制造工藝的提高、燃油品質(zhì)提升以及路面狀況的改善等因素有關(guān)。

4.4.2混合車流噪聲模擬精度對比

為驗證本模型對混合車流噪聲模擬的適用性，本研究選取廣州市白云區(qū)沙太北路與中成路交接處的信號控制T字交叉口，進行等效連續(xù)A聲級的實地測量。測量點①～⑩的布置如圖9所示，測量點距離沙太北路最外車道等效行車線7.5 m，其中①～⑤為減速測量點，⑥～⑩為加速測量點，測量點④和⑦與沙太北路兩個入口道的停車線對齊。測量時間60 min。該交叉口紅綠燈總周期200 s，有三個相位：第一個相位為沙太北路直行與右轉(zhuǎn)允許通過，綠燈時間90 s；第二個相位為沙太北路左轉(zhuǎn)車輛允許通過，綠燈時間50 s；第三個相位為中成路左轉(zhuǎn)允許通過，綠燈時間60 s。

圖9　實測交叉口示意圖Fig.9 Layout of the signalized intersection

以該交叉口實際測量的信號燈周期、車流量、車型比例等數(shù)據(jù)作為仿真參數(shù)，分別采用本研究模型與《規(guī)范》模型，編寫Paramics噪聲計算插件進行動態(tài)仿真計算，仿真時間1 h，每秒采樣1次。實測和仿真結(jié)果如表5和圖10所示。

表5　計算機動態(tài)仿真結(jié)果Table 5 Calculation result of computer dynamic simulation

圖10　計算結(jié)果與實測值對比Fig.10　Comparison of the calculation results and the measured values

由表5和圖10可知，以《規(guī)范》模型為基礎(chǔ)的計算結(jié)果誤差為2.7 dBA，以本研究模型為基礎(chǔ)的計算結(jié)果誤差為1.1 dBA，計算精度提高了約1.6 dBA，證明本研究模型對提高混合車流的噪聲計算精度是顯著的。值得注意的是，在使用《規(guī)范》模型進行噪聲模擬計算時，由于輸入的是不同時刻各車輛的瞬時速度，在一定程度上就已經(jīng)包含了一定的加速度信息，其計算精度比直接輸入平均速度的計算結(jié)果要高。而對于本研究模型來說，由于其輸入?yún)?shù)是瞬時速度和瞬時加速度，所得預(yù)測誤差較《規(guī)范》模型預(yù)測誤差進一步減小。

5　結(jié)論

本研究通過擬合水泥路面機動車單車輛噪聲排放數(shù)據(jù)，得到區(qū)分車型、路面狀況且包含速度、加速度的機動車噪聲排放模型，并利用另一部分實測數(shù)據(jù)將該模型和《規(guī)范》的計算模型進行對比驗證。結(jié)果表明：比較《公路建設(shè)項目環(huán)境影響評價規(guī)范（JTG B03-2006）》中的噪聲模型，本研究建立的單車輛噪聲排放模型所預(yù)測的結(jié)果誤差較小，更接近于實測噪聲值，預(yù)測精度更高，能夠更好地吻合機動車噪聲排放的實際情況。

車輛行駛狀態(tài)反映車輛發(fā)動機、傳動系統(tǒng)和輪胎等的工作狀況，直接影響著車輛噪聲的排放量；水泥路面作為我國現(xiàn)有路網(wǎng)的重要形式，影響城市噪聲的預(yù)測和治理。因此，本研究建立針對水泥路面，細分汽車加速、減速、勻速和怠速四種行駛狀態(tài)的噪聲排放計算模型，可以提高機動車噪聲預(yù)測的準確性，對城區(qū)道路的規(guī)劃和交通噪聲的防治有著十分重要的作用和意義。

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Traffic noise emission model on cement road regard for different driving states

CAI MingXIE LinhuaZHANG Lei
（School of Engineering，Sun Yat-sen University Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System，Guangzhou 510006，China）

The article aimed at establishing a basic noise emission model of the single vehicle，in this research，the A-weight sound press levels of vehicles under different types and driving states including uniform velocity，acceleration，deceleration，and idle state are tested on cement road.The emission model of single vehicle's noise source considering about vehicle type，velocity and acceleration was obtained by applying regression analysis method to testing data fitting.And then this model's data compared with the vehicle's noise source intensity prediction model in specifications for environmental impact assessment of highways（JTG B03-2006）to testify its validity.It is demonstrated that the single vehicle's noise emission model set up by this research predicts more accurate and matches the actual situation better.

Traffic noise，Emission model，Acceleration，Cement road

U491.91

A

1000-310X（2015）02-0175-08

10.11684/j.issn.1000-310X.2015.02.014

2014-05-30收稿；2014-12-30定稿

?國家自然科學基金項目（51178476）

蔡銘（1977-），男，廣東潮州人，教授，研究方向：交通環(huán)境工程。

E-mail：caiming@mail.sysu.edu.cn