Resumen

En este estudio, se desarrolla un modelo de predicción de ruido interior basado en datos para vehículos en un sistema de tránsito ferroviario urbano basado en bosques aleatorios (RF) y un modelo dinámico de acoplamiento vehículo/vía (VTCDM). El modelo de predicción propuesto puede evaluar y optimizar la sostenibilidad de la alineación ferroviaria desde la perspectiva del ruido interior. En primer lugar, se desarrolló un marco de recopilación de datos mediante sensores integrados de smartphones a bordo. A continuación, para establecer la relación cartográfica entre las respuestas dinámicas de la carrocería y el ruido interior, el conjunto de datos recopilados se introdujo en la RF. Se realizaron análisis de parámetros, distribución de errores e importancia de características para evaluar y optimizar el rendimiento de la RF. Con los parámetros optimizados, la probabilidad de que los errores de predicción estuvieran dentro de los 5 dB era del 86,9%. A continuación, se estableció el VTCDM utilizando una herramienta de simulación multicuerpo existente en la industria y se verificó mediante una comparación entre las respuestas dinámicas simuladas y de campo. Por último, se presenta un estudio de caso que amplía la aplicación de este modelo de predicción del ruido interior al diseño de alineaciones ferroviarias.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelo de predicción del ruido interior, ruido interior, herramienta industrial de simulación multicuerpo, sistema de tránsito ferroviario urbano, marco de recopilación de datos, respuestas dinámicas de campo, diseño de alineación ferroviaria, vtcdm, carrocería, estudio de caso
• Keywords:interior noise prediction model, interior noise, industry multibody simulation tool, urban rail transit system, data collection framework, field dynamic responses, railway alignment design, vtcdm, car body, case study