长编组列车的气动噪声的快速预测方法、系统及相关组件与流程

1.本发明涉及轨道交通技术领域，特别是涉及一种长编组列车的气动噪声的快速预测方法、系统及相关组件。


背景技术：

2.随着列车速度的提高，高速列车的气动噪声问题变得越来越显著，在高速时成为列车噪声的主要来源。研究表明，列车气动噪声与列车速度的6次方近似成正比，并且随着列车速度的提高，列车气动噪声将急剧增大。过大的气动噪声将带来声音污染，影响铁路沿线人员的正常生活以及车内乘客的舒适性。因此，噪声超标已经成为限制列车速度的主要因素，准确地预测高速列车的气动噪声，是开展列车降噪设计的基础。
3.目前的高速列车气动噪声的预测主要分两步进行，第一步是开展近场流场计算，获得列车表面气动噪声源，第二步是进行远场声场计算，获得气动噪声源的辐射噪声。而为了获得列车表面气动噪声源的准确信息，目前在进行近场流场计算时，通常需要采用大涡模拟方法。大涡模拟方法对计算网格的要求很高，高速列车大涡模拟计算网格量巨大，计算周期很长，以目前的计算条件，通常只能针对2
‑
4车的短编组列车开展大涡模拟计算，超过4车的难以进行大涡模拟计算，特别是目前很多长编组列车具有8车或16车，使得进行大涡模拟计算的计算量特别高。但是，进行长编组列车的气动噪声预测又有迫切的需求。
4.综上所述，如何有效地进行长编组列车的气动噪声的快速预测，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种长编组列车的气动噪声的快速预测方法、系统及相关组件，以有效地进行长编组列车的气动噪声的快速预测。
6.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
7.一种长编组列车的气动噪声的快速预测方法，包括：
8.将长编组列车简化为各个短编组列车；
9.根据获得的各个所述短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源；
10.根据等效出的所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在所述远场观测点处产生的气动噪声；
11.将确定出的各个所述气动噪声进行叠加，得到所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声；
12.其中，任一所述短编组列车的列车节数不大于4，所述长编组列车的列车节数大于4。
13.优选的，所述将长编组列车简化为各个短编组列车，包括：
14.判断长编组列车是否为重联列车；
15.如果否，则针对所述长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车；
16.如果是，则针对所述长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车，并且创建1个二类短编组列车；
17.其中，x表示所述长编组列车所具有的中间车的种类数，任意1个所述一类短编组列车均为头车、中间车、尾车依次连接的3编组列车，所述二类短编组列车为头车、重联尾车、重联头车、尾车依次连接的4编组列车。
18.优选的，根据获得的各个所述短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源，包括：
19.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与所述长编组列车中紧跟头车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的头车的表面气动噪声源作为所述长编组列车的头车的表面气动噪声源；
20.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与所述长编组列车中紧跟尾车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的尾车的表面气动噪声源作为所述长编组列车的尾车的表面气动噪声源；
21.针对所述长编组列车的任一中间车，从x个一类短编组列车中选取出一个具有该中间车的种类的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的中间车的表面气动噪声源作为所述长编组列车的该中间车的表面气动噪声源；
22.当所述长编组列车为重联列车时，将计算出的所述二类短编组列车的重联尾车的表面气动噪声源作为所述长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源，将计算出的所述二类短编组列车的重联头车的表面气动噪声源作为所述长编组列车的重联头车的表面气动噪声源。
23.优选的，任意一个所述短编组列车的任意一节车的表面气动噪声源，为通过大涡模拟方法确定出的表面气动噪声源。
24.优选的，所述根据等效出的所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在所述远场观测点处产生的气动噪声，包括：
25.针对所述长编组列车中的任意一节车，确定出在等效出该节车的表面气动噪声源时所使用的短编组列车，并且为该短编组列车确定出对应的目标观测位置；其中，该短编组列车与该短编组列车对应的目标观测位置的相对位置关系，与所述长编组列车中的该节车与所述远场观测点的相对位置关系保持一致。
26.优选的，所述将确定出的各个所述气动噪声进行叠加，得到所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声，包括：
27.当所述长编组列车不为重联列车时，通过计算出所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声；
28.当所述长编组列车为重联列车时，通过
计算出所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声；
29.其中，l表示所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声，l
h
表示所述长编组列车的头车的表面气动噪声源在所述远场观测点处产生的气动噪声，l
t
表示所述长编组列车的尾车的表面气动噪声源在所述远场观测点处产生的气动噪声，l
m1
至l
mn
依次表示所述长编组列车的各节中间车的表面气动噪声源在所述远场观测点处产生的气动噪声，n表示所述长编组列车具有的中间车数量，l
uh
表示所述长编组列车的重联头车的表面气动噪声源在所述远场观测点处产生的气动噪声，l
ut
表示所述长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源在所述远场观测点处产生的气动噪声。
30.一种长编组列车的气动噪声的快速预测系统，包括：
31.简化模块，用于将长编组列车简化为各个短编组列车；
32.表面气动噪声源计算模块，用于根据获得的各个所述短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源；
33.气动噪声计算模块，用于根据等效出的所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出所述长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在所述远场观测点处产生的气动噪声；
34.叠加模块，用于将确定出的各个所述气动噪声进行叠加，得到所述长编组列车在所述远场观测点处产生的气动噪声；
35.其中，任一所述短编组列车的列车节数不大于4，所述长编组列车的列车节数大于4。
36.优选的，所述简化模块，具体用于：
37.判断长编组列车是否为重联列车；
38.如果否，则针对所述长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车；
39.如果是，则针对所述长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车，并且创建1个二类短编组列车；
40.其中，x表示所述长编组列车所具有的中间车的种类数，任意1个所述一类短编组列车均为头车、中间车、尾车依次连接的3编组列车，所述二类短编组列车为头车、重联尾车、重联头车、尾车依次连接的4编组列车。
41.一种长编组列车的气动噪声的快速预测设备，包括：
42.存储器，用于存储计算机程序；
43.处理器，用于执行所述计算机程序以实现上述任一项所述的长编组列车的气动噪声的快速预测方法的步骤。
44.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的长编组列车的气动噪声的快速预测方法的步骤。
45.应用本发明实施例所提供的技术方案，高速列车的中部流场变化情况是趋于稳定的，短编组列车的流动特性可以反映出长编组列车的流动特性，因此，本技术可以将长编组列车简化为各个短编组列车，进而根据获得的各个短编组列车的各节车的表面气动噪声
源，等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源是较为准确的。并且，由于本技术只需要计算各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，而不是直接对长编组列车进行表面气动噪声源的计算，因此本技术方案的计算周期很短。之后，根据等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，便可以确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声，进而将各个气动噪声进行叠加，就可以得到长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声。综上所述，本技术的方案可以有效地进行长编组列车的气动噪声的预测，并且由于计算量小，使得本技术方案可以实现长编组列车的气动噪声的快速预测。
附图说明
46.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
47.图1为本发明中一种长编组列车的气动噪声的快速预测方法的实施流程图；
48.图2a为一种场合中的非重联列车与预设的远场观测点的位置关系示意图；
49.图2b为一种场合中的重联列车与预设的远场观测点的位置关系示意图；
50.图2c为一种场合中的非重联列车简化出的短编组列车与相应的目标观测位置的关系示意图；
51.图2d为一种场合中的重联列车简化出的短编组列车与相应的目标观测位置的关系示意图；
52.图3为本发明中一种长编组列车的气动噪声的快速预测系统的结构示意图。
具体实施方式
53.本发明的核心是提供种长编组列车的气动噪声的快速预测方法，可以有效且快速地进行长编组列车的气动噪声的预测。
54.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
55.请参考图1，图1为本发明中一种长编组列车的气动噪声的快速预测方法的实施流程图，该长编组列车的气动噪声的快速预测方法可以包括以下步骤：
56.步骤s101：将长编组列车简化为各个短编组列车。
57.本技术中，任一短编组列车的列车节数不大于4，长编组列车的列车节数大于4。
58.由于以目前的计算条件，通常只能针对2
‑
4车的短编组列车开展大涡模拟计算，超过4车的难以进行大涡模拟计算，因此，在将长编组列车简化为各个短编组列车时，简化后的短编组列车应当不超过4节。此外，长编组列车的具体列车节数可以根据需要进行设定和调整，在实际应用，常见的长编组列车通常是8节或者16节。
59.在本发明的一种具体实施方式中，步骤s101可以具体包括：
60.步骤一：判断长编组列车是否为重联列车；
61.如果否，则执行步骤二：针对长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车；
62.如果是，则执行步骤三：针对长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车，并且创建1个二类短编组列车；
63.其中，x表示长编组列车所具有的中间车的种类数，任意1个一类短编组列车均为头车、中间车、尾车依次连接的3编组列车，二类短编组列车为头车、重联尾车、重联头车、尾车依次连接的4编组列车。
64.该种实施方式中，考虑到长编组列车通常具有两种类型，即重联列车和非重联列车，针对这两种类型，可以采用不同的简化方式，从而使得后续可以更加准确地等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源，也就有利于提高本技术方案的长编组列车的气动噪声的预测准确性。
65.长编组列车为非重联列车时，可以表示为“头车 若干个中间车 尾车”的结构，本技术的后文中便于表述，将非重联列车记为f1。而当长编组列车为重联列车时，可以表示为“头车 若干个中间车 重联尾车 重联头车 若干个中间车 尾车”的结构，本技术的后文中便于表述，将重联列车记为f2。
66.该种实施方式中，对于非重联列车，会将其简化为x个一类短编组列车。一类短编组列车为头车、中间车、尾车依次连接的结构，即一类短编组列车可以表示为“头车 中间车 尾车”，便于表述，将一类短编组列车记为f1。
67.对于非重联列车，共得到x个一类短编组列车，x表示长编组列车所具有的中间车的种类数。本技术中，将具有相同外形的中间车视为是同一类，因此，将f1简化之后，可以得到x个f1。
68.而对于重联列车，会将其简化为x个一类短编组列车和1个二类短编组列车。二类短编组列车可以表示为“头车 重联尾车 重联头车 尾车”的结构，便于表述，将二类短编组列车记为f2。因此，将f2简化之后，可以得到x个f1以及1和f2。
69.步骤s102：根据获得的各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源。
70.本技术可以对各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源进行计算，进而等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源。
71.而在本发明的一种具体实施方式中，任意一个短编组列车的任意一节车的表面气动噪声源，可以为通过大涡模拟方法确定出的表面气动噪声源。通过大涡模拟方法进行表面气动噪声源的计算，准确性较高。
72.在本发明的一种具体实施方式中，步骤s102可以具体包括：
73.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与长编组列车中紧跟头车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的头车的表面气动噪声源作为长编组列车的头车的表面气动噪声源；
74.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与长编组列车中紧跟尾车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的尾车的表面气动噪声源作为长编组列车的尾车的表面气动噪声源；
75.针对长编组列车的任一中间车，从x个一类短编组列车中选取出一个具有该中间车的种类的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的中间车的表面气动噪声源作为长编组列车的该中间车的表面气动噪声源；
76.当长编组列车为重联列车时，将计算出的二类短编组列车的重联尾车的表面气动噪声源作为长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源，将计算出的二类短编组列车的重联头车的表面气动噪声源作为长编组列车的重联头车的表面气动噪声源。
77.具体的，对于f1的头车而言，根据f1中与头车相连的中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将选取出的该f1的头车的表面气动噪声源作为f1的头车的表面气动噪声源。
78.同样的，对于f2的头车而言，根据f2中与头车相连的中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将该f1的头车的表面气动噪声源作为f2的头车的表面气动噪声源。
79.对于f1的尾车而言，根据f1中与尾车相连的中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将该f1的尾车的表面气动噪声源作为f1的尾车的表面气动噪声源。
80.同样的，对于f2的尾车而言，根据f2中与尾车相连的中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将该f1的尾车的表面气动噪声源作为f2的尾车的表面气动噪声源。
81.对于f1的任意一个中间车而言，根据f1的该中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将该f1的中间车的表面气动噪声源作为f1的该中间车的表面气动噪声源。
82.同样的，对于f2的任意一个中间车而言，根据f2的该中间车的种类，从简化后得到的x个f1中选取出具有此中间车的种类的f1，然后将该f1的中间车的表面气动噪声源作为f2的该中间车的表面气动噪声源。
83.对于f2的重联尾车而言，将计算出的f2的重联尾车的表面气动噪声源作为f2的重联尾车的表面气动噪声源。而对于f2的重联头车而言，将计算出的f2的重联头车的表面气动噪声源作为f2的重联头车的表面气动噪声源。
84.该种实施方式中，详细描述了根据获得的各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源的具体方式，操作简单方便，并且可以较为准确地得到长编组列车的各节车的表面气动噪声源。
85.步骤s103：根据等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声。
86.可参阅图2a，为一种场合中的非重联列车与预设的远场观测点的位置关系示意图，根据等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，可以确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声。
87.以图2a的头车为例，头车的表面气动噪声源与远场观测点的位置q之间的位置关系，可以用矢量rs
h
表示，而头车的表面气动噪声源在步骤s102中已经得出，因此结合该矢量rs
h
，便可以得到头车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，可以表示为l
h
。
88.相应的，对于图2a中与头车相连的中间车1，该中间车的表面气动噪声源与远场观测点的位置q之间的位置关系可以用矢量rs
m1
表示，根据其表面气动噪声源，便可以得到该中间车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，可以表示为l
m1
。其余各个中间车与此同理。
89.相应的，对于图2a中与尾车，尾车的表面气动噪声源与远场观测点的位置q之间的位置关系，可以用矢量rs
t
表示，而尾车的表面气动噪声源在步骤s102中已经得出，因此结合该矢量rs
t
，便可以得到尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，可以表示为l
t
。
90.可参阅图2b，为一种场合中的重联列车与预设的远场观测点的位置关系示意图，与重联列车的原理相同，可以基于预设的远场观测点的位置q与重联列车的各节车分别构成的矢量，结合步骤s102中得到的长编组列车的各节车的表面气动噪声源，可以确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声。
91.前文的例子中，是从长编组列车的角度，按照长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声。在本发明的一种具体实施方式中，也可以从长编组列车的角度进行计算。
92.即在本发明的一种具体实施方式中，步骤s103可以具体为：针对长编组列车中的任意一节车，确定出在等效出该节车的表面气动噪声源时所使用的短编组列车，并且为该短编组列车确定出对应的目标观测位置；其中，该短编组列车与该短编组列车对应的目标观测位置的相对位置关系，与长编组列车中的该节车与远场观测点的相对位置关系保持一致。
93.可参阅图2c，为一种场合中的非重联列车简化出的短编组列车与相应的目标观测位置的关系示意图。
94.以非重联列车的长编组列车中的头车为例，需要确定出在等效出该头车的表面气动噪声源时所使用的那一个一类短编组列车，并且为该一类短编组列车确定出与其对应的目标观测位置，在图2c中确定出的该目标观测位置表示为q
h
，与该一类短编组列车的头车的相对位置关系表示为rs
h
。即该一类短编组列车与其对应的目标观测位置q
h
的相对位置关系，与长编组列车中的头车与远场观测点q的相对位置关系保持一致，均为矢量rs
h
。之后，可以按照声学比拟算法，通过该短编组列车的表面气动噪声源以及矢量rs
h
，确定出该短编组列车在目标观测位置q
h
处产生的气动噪声，该气动噪声也就是长编组列车中的头车在远场观测点q处产生的气动噪声。
95.相应的，对于非重联列车的长编组列车中的尾车，需要确定出在等效出该尾车的表面气动噪声源时所使用的那一个一类短编组列车，并且在图2c中确定出与其对应的目标观测位置，表示为q
t
，与目标观测位置q
t
与这个一类短编组列车的位置关系应当为矢量rs
t
，即需要和长编组列车中的尾车与远场观测点q的相对位置关系保持一致。之后，便可以确定出该短编组列车在目标观测位置q
t
处产生的气动噪声，该气动噪声也就是长编组列车中的尾车在远场观测点q处产生的气动噪声。
96.相应的，对于非重联列车的长编组列车中的任意一节中间车，需要确定出在等效出该中间车的表面气动噪声源时所使用的那一个一类短编组列车，进而在图2c中确定出与
其对应的目标观测位置，图2c中将n个中间车各自对应的目标观测位置依次表示为q
m1
至q
mn
。后续便可以得到长编组列车中的各节中间车的表面气动噪声源在远场观测点q处产生的气动噪声，与上文同理，此处便不再重复说明。
97.图2c是以非重联列车为例进行说明，对于重联列车，原理与此相同，可参阅图2d，为一种场合中的重联列车简化出的短编组列车与相应的目标观测位置的关系示意图，原理与上文相同，即针对长编组列车中的任意一节车，确定出在等效出该节车的表面气动噪声源时所使用的短编组列车，进而确定出为该短编组列车对应的目标观测位置，原则便是：该短编组列车与该短编组列车对应的目标观测位置的相对位置关系，需要与长编组列车中的该节车与远场观测点的相对位置关系保持一致。
98.步骤s104：将确定出的各个气动噪声进行叠加，得到长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声。
99.确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声之后，需要将确定出的各个气动噪声进行叠加。
100.在本发明的一种具体实施方式中，考虑到直接求和虽然简单，但得到的结果并不准确，因此，在本发明的一种具体实施方式中，得到长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声，可以具体包括：
101.当长编组列车不为重联列车时，通过计算出长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声；
102.当长编组列车为重联列车时，通过计算出长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声；
103.其中，l表示长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声，l
h
表示长编组列车的头车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
t
表示长编组列车的尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
m1
至l
mn
依次表示长编组列车的各节中间车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，n表示长编组列车具有的中间车数量，l
uh
表示长编组列车的重联头车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
ut
表示长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声。
104.进一步的，在实际应用中，得到了长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声之后，可以基于该气动噪声开展列车的降噪设计。
105.应用本发明实施例所提供的技术方案，高速列车的中部流场变化情况是趋于稳定的，短编组列车的流动特性可以反映出长编组列车的流动特性，因此，本技术可以将长编组列车简化为各个短编组列车，进而根据获得的各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源是较为准确的。并且，由于本技术只需要计算各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，而不是直接对长编组列车进行表面气动噪声源的计算，因此本技术方案的计算周期很短。之后，根据等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，便可以确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声，进而将各个气动噪声进行叠加，就可以得到长编组列车在远场观测点处
产生的气动噪声。综上所述，本技术的方案可以有效地进行长编组列车的气动噪声的预测，并且由于计算量小，使得本技术方案可以实现长编组列车的气动噪声的快速预测。
106.相应于上面的方法实施例，本发明实施例还提供了一种长编组列车的气动噪声的快速预测系统，可与上文相互对应参照。
107.参阅图3，为本发明中一种长编组列车的气动噪声的快速预测系统的结构示意图，包括：
108.简化模块301，用于将长编组列车简化为各个短编组列车；
109.表面气动噪声源计算模块302，用于根据获得的各个短编组列车的各节车的表面气动噪声源，等效出长编组列车的各节车的表面气动噪声源；
110.气动噪声计算模块303，用于根据等效出的长编组列车的各节车的表面气动噪声源以及预设的远场观测点的位置，确定出长编组列车的各节车的表面气动噪声源各自在远场观测点处产生的气动噪声；
111.叠加模块304，用于将确定出的各个气动噪声进行叠加，得到长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声；
112.其中，任一短编组列车的列车节数不大于4，长编组列车的列车节数大于4。
113.在本发明的一种具体实施方式中，简化模块301，具体用于：
114.判断长编组列车是否为重联列车；
115.如果否，则针对长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车；
116.如果是，则针对长编组列车所具有的每一种中间车，创建一个具有该中间车类型的一类短编组列车，共得到x个一类短编组列车，并且创建1个二类短编组列车；
117.其中，x表示长编组列车所具有的中间车的种类数，任意1个一类短编组列车均为头车、中间车、尾车依次连接的3编组列车，二类短编组列车为头车、重联尾车、重联头车、尾车依次连接的4编组列车。
118.在本发明的一种具体实施方式中，表面气动噪声源计算模块302，具体用于：
119.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与长编组列车中紧跟头车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的头车的表面气动噪声源作为长编组列车的头车的表面气动噪声源；
120.从x个一类短编组列车中选取出一个中间车的种类与长编组列车中紧跟尾车的中间车的种类相同的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的尾车的表面气动噪声源作为长编组列车的尾车的表面气动噪声源；
121.针对长编组列车的任一中间车，从x个一类短编组列车中选取出一个具有该中间车的种类的一类短编组列车，并将计算出的该一类短编组列车的中间车的表面气动噪声源作为长编组列车的该中间车的表面气动噪声源；
122.当长编组列车为重联列车时，将计算出的二类短编组列车的重联尾车的表面气动噪声源作为长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源，将计算出的二类短编组列车的重联头车的表面气动噪声源作为长编组列车的重联头车的表面气动噪声源。
123.在本发明的一种具体实施方式中，任意一个短编组列车的任意一节车的表面气动噪声源，为通过大涡模拟方法确定出的表面气动噪声源。
124.在本发明的一种具体实施方式中，气动噪声计算模块303，具体用于：
125.针对长编组列车中的任意一节车，确定出在等效出该节车的表面气动噪声源时所使用的短编组列车，并且为该短编组列车确定出对应的目标观测位置；其中，该短编组列车与该短编组列车对应的目标观测位置的相对位置关系，与长编组列车中的该节车与远场观测点的相对位置关系保持一致。
126.在本发明的一种具体实施方式中，叠加模块304，具体用于：
127.当长编组列车不为重联列车时，通过计算出长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声；
128.当长编组列车为重联列车时，通过计算出长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声；
129.其中，l表示长编组列车在远场观测点处产生的气动噪声，l
h
表示长编组列车的头车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
t
表示长编组列车的尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
m1
至l
mn
依次表示长编组列车的各节中间车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，n表示长编组列车具有的中间车数量，l
uh
表示长编组列车的重联头车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声，l
ut
表示长编组列车的重联尾车的表面气动噪声源在远场观测点处产生的气动噪声。
130.相应于上面的方法和系统实施例，本发明实施例还提供了一种长编组列车的气动噪声的快速预测设备以及一种计算机可读存储介质，可与上文相互对应参照。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中的长编组列车的气动噪声的快速预测方法的步骤。这里所说的计算机可读存储介质包括随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd
‑
rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。
131.该长编组列车的气动噪声的快速预测设备可以，包括：
132.存储器，用于存储计算机程序；
133.处理器，用于执行计算机程序以实现上述任一实施例中的长编组列车的气动噪声的快速预测方法的步骤。
134.还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
135.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业
技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
136.本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的技术方案及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。