DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2018.02.020

基于实测数据的CRH380列车风作用下风屏障风荷载多分辨率分析

邹云峰^{1, 2}，何旭辉^{1, 2}，周佳^{1, 2}，史康^{1, 2}，黄永明^{1, 2}

(1. 中南大学 土木工程学院，湖南 长沙，410075；

2. 高速铁路建造技术国家工程实验室，湖南 长沙，410075)

摘要：基于我国新建南宁—广州(客货共线，设计时速250 km/h)联调联试，对CRH380型动车组作用下的某大桥上风屏障风荷载进行实测，并采用基于小波变换的多分辨率分析方法对风压特性进行分析。研究结果表明：风屏障表面平均风压随时间变化出现2个明显的波动，具有明显的非平稳特性；低频部分风压对风屏障起控制作用，0~2.44 Hz频段能量占总能量的94%以上；列车运行速度对风压能量在频域内的分布情况影响不大，仅风压极值随运行速度的提高略有增加。

关键词：风屏障; 风荷载; 列车风; 多分辨率

中图分类号：U271 91；U216 9             文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2018)02-0407-08

Multi-resolution analysis of wind loads characteristics on wind barrier caused by CRH380 train based on field measurement data

ZOU Yunfeng^{1, 2}, HE Xuhui^{1, 2}, ZHOU Jia^{1, 2}, SHI Kang^{1, 2}, HUANG Yongming^{1, 2}

(1. School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075, China;

2. National Engineering Laboratory for High Speed Railway Construction, Changsha 410075, China)

Abstract: The wind loads on wind barrier were measured by wind pressure test during the railway combined test of the Nanning—Guangzhou Railway (a mixture of passenger and freight at speeds up to 250 km/h). Then multi-resolution analysis based on wavelet transform was applied to analyze the field measurement to reveal the characteristics of wind pressure. The results show that averaged wind pressure exhibits two significant fluctuations over time, which means the pressure has obvious non-stationary characteristics. Furthermore, the energy in 0 to 2.44 Hz frequency bands accounts for 94% of total energy, which indicates wind pressure components in lower frequency bands play a dominant role in the wind barrier design. In addition, the train operating speed has negligible effect on the energy distribution of wind pressure in frequency domain, while extreme pressure increases slightly with the increase of running speed.

Key words: wind barrier; wind loads; train induced wind; multi-resolution

随着我国高速铁路的迅速发展，如何保障高速列车在强风下的运行安全性和乘坐舒适性成为人们广泛关注的焦点^[1-2]。MATSCHKE等^[3]认为提高强风下行车安全的措施有优化车辆气动外形、运行管制和设置风屏障3种。然而，车辆气动外形优化不适用于既有车辆，列车限速慢行或停止运行等管制措施会导致列车延误，影响运送效率，也与高速列车全天候、快速、准点运行的优势相违背。设置风屏障由于能为列车创造一个风速相对较低的风环境，是提高既有线路列车行车安全的有效措施。近年来，国内外学者对风屏障的防风效果进行了广泛研究^[4-11]，初步建立了防风效果与风屏障高度、透风率等参数之间的对应关系。需要指出的是，为保证防风效果以及受线路宽度的限制，风屏障通常距轨道较近。以我国高铁广泛采用的32 m跨简支梁桥为例，风屏障距车辆近壁面仅1.75 m左右。由于风屏障高度通常在3.00 m左右，风屏障结构安全势必会影响到行车安全。然而，列车运行会带动其周围空气随之运动(即产生列车风)，对列车附近的风屏障产生巨大冲击作用(实测表明^[12]，列车风引起的压力波幅值可超过1 kPa，远大于风屏障受到的其他荷载)，危及风屏障结构安全。事实上，国外已发现因高速列车导致声屏障发生开裂、疲劳破坏等现象，并指出列车风导致的脉动力是此类线路附属构件动力设计的控制因素^[13]。由于列车风效应与列车运行速度平方呈正比，而我国高速列车运行速度远远超过当今世界高速列车240 km/h的平均运营速度和320 km/h的最高运营速度^[14]，为此，我国亟需对高速列车风作用下风屏障风荷载进行研究，为风屏障的抗风设计提供输入参数。由于列车风为复杂的三维非定常绕流，现有风洞试验技术通常无法准确模拟，而现场实测周期长、难度大、成本高，目前，有关风屏障在列车风作用下的风荷载研究大多是通过数值模拟进行的^{[4, 15]}，但限于当前计算机计算精度，计算结果(尤其是风荷载脉动特性)可靠性有待于进一步验证。为此，本文作者基于我国某新建高速铁路联调联试，对不同速度运行的CRH380A型动车组作用下的某大桥上风屏障风荷载进行实测，利用基于小波变换的多分辨率分析方法对风屏障风压特性进行分析，以便为风屏障抗风动力设计提供依据，为此类数值模拟及风洞试验结果的验证提供参考。

1  现场测试

1.1  工程背景

我国某新建高速铁路为设计时速250 km/h的双线电气化国家Ⅰ级铁路，于2014-11-08开始联调联试(所用试验列车为CRH380A型动车组，每列8节编组)，于2014-12-26正式开通运营。由于风屏障通常设置在桥梁上，因此，在该高速铁路某大桥上安装风屏障模型，对联调联试期间试验列车风作用下风屏障风荷载进行测试。依托大桥进行试验。

图1所示为主跨450 m的中承式钢箱拱桥，矢跨比为1/4，桥面距拱顶和设计水位分别约为74 m和50 m，主跨吊杆间距为12 m。为尽量减少拱肋等大桥附属结构对测试结果的干扰，以及考虑到线路和行车的对称性，仅在大桥中跨上游一侧安装模型。

1.2  模型及测点布置

对于非风沙地区，通常采用透风式风屏障^[16]，即风屏障上开有均匀分布的孔洞以实现一定的透风率(孔洞面积占风屏障总面积的比例)，因此，影响风屏障风荷载的因素除风参数外还有风屏障高度、透风率及开孔形状等。由于透风率、高度等风屏障参数通常需要根据具体环境优化，不同环境下风屏障参数取值略有不同。为保证测试结果的普遍性，本文风屏障透风率为0，风屏障高度参考现有研究成果建议值^[16]，即距轨面高度约为3.0 m。为消除端部效应，风屏障模型布置为“补偿段(长3.0 m)+测试段(长0.2 m)+补偿段(长3.0 m)”，其中补偿段采用2.0 cm厚优质木板，风荷载测试段则为有机玻璃夹层模型。根据现场测试情况，风屏障安装位置距列车近壁面约1.8 m。模型在主梁上安装位置示意图如图2(a)所示。风屏障风荷载采用测压方法得到，共布置16个风压测点，其中靠列车侧布设10个测点(测点间距约为30.0 cm)，另一侧6个测点，具体布置情况及其编号如图2(b)所示，其中9号和15号测点高度与轨面标高相当。

1.3  数据采集

风屏障表面风压经PVC测压管传至压力扫描阀(本文采用美国Scannivalve公司的高频压力扫描阀，采样频率为625 Hz)后，可由人工控制成熟的数据采集系统实现数据的采集和保存。但脉动风压在由模型表面传递至压力扫描阀这一过程中会发生畸变(幅值发生变化、相位滞后)^[17]，为保证测试结果精度，应尽可能减短传压管路长度，即要求数据采集系统应设在模型附近。然而，高速铁路运行管理规定列车运行时线上不得有任何人作业，即要求列车运行时不得有人在模型附近控制数据采集系统。若在天窗时间将数据采集参数设置好开始持续采样，直至24 h后的下一个天窗时间，则该方法既由于保存大量不需要的数据而浪费计算机资源，又由于长时间采样，温度升高、零漂等会影响测试精度，也无法及时对采集参数进行调整。此外，由于不能实时查看测试结果，无法对测试结果的准确性作出及时判断。现有数据采集方法不能满足铁路上现场测试需求，为此，开发一套远程控制方法对桥上数据采集系统进行控制，实现数据的采集和保存，并通过无线传输至PC端，应用编制的专用数据处理程序，由风压数据获得风屏障风荷载，对数据结果可靠性进行判断，进而对采集参数实时调整^[18]。该方法由于现场无需人工值守，可满足高速铁路运行管理规定要求。

图1  依托大桥立面图

Fig. 1  Configuration of the test bridge

图2  风屏障模型及测压点布置

Fig. 2  Test points arrangement on the test model

1.4  测试工况

测试工况取决于联调联试计划。联调联试时，试验列车在180~270 km/h范围内以10 km/h为步长进行逐级提速，最高试验速度达275 km/h。由于只有1列试验列车，整个试验过程中仅有单线行车，但同一速度、线路进行多次行车。本次试验共进行约80个测试工况。由于风屏障受到的风荷载以列车靠近风屏障侧(上游线路)运行时较大，因此，本文仅对列车在上游线路运行时的结果进行分析。

1.5  其他测试要点

由于测试采用的Scannivalve压力扫描阀为压差传感器，为保证测试精度，需要为之提供1个稳定可靠的参考压力。然而，受列车风及自然风随时变化的影响，现场测试环境中的大气压力不可能像室内试验那样维持稳定状态。为此，将一密封玻璃瓶内空气压力(与环境压力相同)作为参考压，由于玻璃瓶是密封的，瓶内空气压力受外界环境变化影响较小。为减小环境温度变化对瓶内压力的影响，将该玻璃瓶浸泡在盛有冰水混合物的保温桶内^[19]。

直接测试得到的风屏障风荷载通常是列车风与自然风共同作用的结果，为分析列车运行速度与风屏障风荷载之间的关系，需要准确确定测试时列车运行速度和自然风速。为此，在桥面跨中上、下游两侧各装1台风速仪监测自然风风速。尽管联调联试计划对试验列车运行速度进行大概规定，但试验列车需根据运行状态进行调整，因此，在大桥两端(主拱肋)安装视频监控系统，根据两视频监控间的距离及列车过桥时间可较精确确定列车运行速度。同时，该系统也可为数据采集的开始和结束时间提供参考。

另外，由于现场测试时的传压管路长度较常规室内试验时的长，应加强测压管的漏气和气流顺畅性检验，尤其注意管内是否有水汽。

2  数据处理方法

2.1  畸变脉动风压反演修正

在测压试验中，结构物表面的风压通常由一定长度的测压管道传输至压力传感器，在这一传输过程中，传感器测得的脉动压力信号实际上是模型表面真实风压发生畸变(幅值变化、相位滞后等)后的信号。由于脉动压力畸变效应与管路长度密切相关，而实测时采用的管路较长，为保证脉动风压测试结果的准确性，采用反演修正方法对实测信号进行修正，其基本原理如下^[17]：

            (1)

式中：X(ω)为结构物表面的真实风压x(t)的傅里叶变换；Y(ω)为压力传感器测得的压力信号y(t)的傅里叶变换；H(ω)为管路系统的频响函数，可通过试验或理论计算得到。

由式(1)可知，对X(ω)进行傅里叶逆变换便可还原真实压力信号的时间序列。由于频响函数H(ω)为复数，包含了幅值和相位信息，因此，反演修正不仅能够对幅值进行修正，而且能对相位进行修正。

2.2  小波分析

图3所示为测得典型风压曲线与现有结果对比，可看出本文测试结果与已有研究结果基本一致，表明本文测试结果可靠。从图3还可以看出：列车风导致风屏障表面的风荷载相当于脉冲效应，风荷载时程曲线出现2个明显波动(呈“正—负—负—正”的变化规律)，具有明显的瞬态和时变特性，而小波变换是分析此类非平稳信号的有效方法。

小波变换结合时域和频域分析的优点，具有较强表征信号局部特征的能力，是一种有效的多分辨率分析方法，可以把1个信号逐级分解为低频和高频部分，再将上一级的低频部分进行分解，重构后的结果保留原始信号的时间特征，从而有效地将信号的频率分布筛选出来。设ψ(t)∈L²(R)，其傅里叶变换为，当满足允许条件^[20]

          (2)

时，称ψ(t)为1个基本小波或母小波。将母小波函数ψ(t)经伸缩和平移后可得到1个小波序列：

          (3)

式中：a为伸缩因子；b为平移因子。

图3  本文风压测试结果与其他研究结果对比

Fig. 3  Comparison of the test results with other researched results

对于任意的函数f(t)∈L²(R)，有将连续小波变换定义为f(t)与ψ_a,b(t)的内积，即

      (4)

在实际应用中，常常对尺度因子a和平移因子b进行离散化来提高计算效率，工程上，一般取a=2^j，b=2^jk，此时称为离散小波变换，其重构公式为

    (5)

为使分析结果直接反映由列车风引起的风屏障表面风压特性，在进行小波变换前，将各测点的初始风压测量值平移至0点，即认为列车未到达模型处时，各测点测得的风压是由自然风引起的，且在列车通过风屏障模型过程中风速保持不变。

图4  各分解级的压力分量

Fig. 4  Pressure components of different decomposition layers

3  测试结果与分析

经对比发现，轨面标高处9号测点风压峰值在列车速度为275 km/h时最大，以该风压时程曲线为代表，选用db3小波对其进行多分辨率分析^[20]。由于采样点数为5 001点，根据各级小波变换中的“二抽取”环节，风压时程最大可以进行13级分解(2¹²＜5 001＜2¹³)。对不同分解级上的尺度系数和小波系数分别进行重构，可以得到原始风压时程在不同尺度上的低频部分a(即近似部分)和高频部分d(即细节部分)，两者分别对应风压时程在不同频段上的分量。试验采用的采样频率为F_S=625 Hz，由Nyquist采样定理可知，原始风压信号的最高频率为F_S/2=312.5Hz，所对应的不同尺度的低频部分、高频部分的频段范围分别如下：低频部分，a_j为；高频部分，d_j为(其中j为分解级数)。

图4所示为风压时程经过分解重构后，部分代表性分解级的压力分量。从图4可以看出：风压原始信号的分解过程是不断分解低频的过程，每一次分解分别代表不同频段上的风压分量；当分解级数较低时，由于频率较高，此时包含大量的风压脉动信息，尤其是高频部分重构曲线波动迅速，但高频部分压力基本在0 Pa附近波动，表明风压时程在这个频段范围内分量微小；随着分解级数增大，频段范围不断减小，风压脉动信息逐渐消失，压力信号光滑度增加，相对低频部分风压分量逐渐减小，而相对高频部分风压分量缓慢增大；当分解级达到8级时，高频风压极值发生突变，此时低频段为a₈ [0，1.22] Hz，高频段为d₈ [1.22，2.44] Hz，两部分风压分量都较大，表明此时已经达到风压分量频率分布的上限，即频率上限为2.44 Hz。为进一步探究分量分布频率的下限，继续进行分解，直到分解等级达到10级，低频段a₁₀ [0，0.31] Hz风压基本稳定在0 Pa附近，而高频段d₁₀ [0.31，0.62] Hz风压也急剧降低，这说明风压分量已经达到频率下限，此时频率为0.31Hz。此外，从图4(a)中每一分解层上的低频部分可以看出平均风压随时间变化明显。这是因为在列车头部达到测点前一段时间，压力开始增加；随着列车鼻尖与测点接近，压力迅速增大，并在鼻尖抵达测点时达到正压极值；当列车通过测点时，压力瞬间下降至负压极值，但随着列车通过，负压立即上升并趋于平缓；当尾车鼻尖接近测点时，压力迅速下降至负压极值，但尾车通过测点后，压力瞬间增大到正压极值，随后压力下降，出现略微波动后信号逐渐消失，正、负压极值间的时间间隔约为0.2 s。

瞬态压力波风压极值是衡量压力分量的重要指标。图5所示为风压时程各分解级低频部分与高频部分风压极值柱状图。结合图5(a)中前7个低频部分分解级压力极值与图5(b)中相同分解级的高频信息变化情况可以看出：风压分布频段绝大部分处于低频，但第8个分解级低频与高频风压极值均较大，尤其是高频风压极值增大了485%，这说明风压信息大部分处在这个频段，且一直持续到第10级；低频风压极值骤减70%，表明以后的分解级中已经包含非常少的风压信息。因此，风压信息大都处于低频段[0，2.44] Hz，尤其处在频率[0.31，2.44] Hz段，同时也表明列车风作用下的瞬态压力波受低频段风压时程变化的影响占主导作用，即列车风在风屏障表面产生的压力极值受平均风速变化的影响较大，压力时程的非平稳现象主要是由平均风随时间变化所引起的脉动效应，而并非真正的脉动风所致。

图5  各分解级的风压极值

Fig. 5  Extreme pressure of different decomposition layers

对不同运行速度下9号测点风压时程进行分解重构，得到不同尺度下风压极值比较如图6所示。由图6可知：各列车速度下的风压分量在不同尺度下的频段分布基本一致，分界点均处于8，9和10分解级，即风压分量绝大部分均处于低频段[0.31，2.44] Hz。这说明列车行驶速度并不能改变列车风的风场特性和风压分量在频域范围内的分布情况，改变的仅仅是风压极值，平均风随时间变化的影响仍然主导着风压的时程信息。

图7所示为9号测点风压典型功率谱密度。从图7可以看出：功率谱密度第1~6峰值分别出现在0.61，0.92，1.37，1.68，2.14和2.44 Hz，此后功率谱密度急剧下降，且与上一个峰值相差1个数量级，并趋近于0，说明压力波能量主要分布在低频段[0，2.44] Hz。图8所示为各测试工况下9号测点脉动风压2.44 Hz以下的低频能量占总能量的百分比。从图8可以看出：低频能量密度随列车速度的提高略有增加，且不同速度列车风下作用在风屏障表面的低频能量占总能量的比例均超过94%，进一步从能量的角度验证了风压频率分布情况。

图6  各工况下分解级风压极值对比

Fig. 6  Comparisons of extreme pressure of different decomposition layers for different test cases

图7  风压时程的功率谱密度

Fig. 7  Pressure spectrogram

图8  低频能量占总能量的比例

Fig. 8  Percentage of low frequency energy of total energy

4  结论

1) 受列车风的脉冲影响，风屏障表面平均风压随时间变化，在头车和尾车经过时分别出现“正压极值—负压极值”和“负压极值—正压极值”波动，且正、负压极值间的时间间隔约为0.2 s。

2) 列车风作用下风屏障表面脉动风压能量主要分布在低频段0~2.44 Hz，该频段的能量占总能量比例均超过94%，风压低频部分对风屏障的影响起控制作用。

3) 风屏障风压时程的非平稳现象主要是由列车风平均速度随时间变化所引起的脉动效应，而并非真正的脉动风所致。列车运行速度不改变列车风的风场特性和风屏障风压分量在频域范围内的分布情况，仅风压极值随运行速度的提高略有增加。

4) 基于小波变换的多分辨率分析方法适用于研究列车风及其导致风荷载的瞬态特性和脉动特性，该方法在铁路上的工程应用需进一步研究。

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(编辑  陈灿华)

收稿日期：2017-02-10；修回日期：2017-03-27

基金项目(Foundation item)：国家自然科学基金资助项目(51508580，U1534206)；中国铁路总公司科技研究开发计划项目(2015G002-C)；中国博士后科学基金资助项目(2014M562133)(Projects(51508580, U1534206) supported by the National Natural Science Foundation of China; Project(2015G002-C) supported by the China Railway Corporation; Project (2014M562133) supported by the Chinese Postdoctoral Science Foundation)

通信作者：何旭辉，博士，从事桥梁与抗风评研究；E-mail：xuhuihe@csu.edu.cn