跨界融合攻坚噪声难题，多项技术成果落地轨道交通与航天领域！SounPLAN噪声仿真预测软件赫然其中@~@

01 噪声治理的跨界挑战

噪声作为一种不必要的干扰信号，其控制技术一直贯穿于工业发展历程。从最初的简单隔音到现在的精准预测与识别，噪声治理已发展成为一门跨学科的复杂科学。

在轨道交通领域，噪声不仅影响乘员舒适度，更是衡量车辆制造水平的关键指标。风噪、轮轨噪声及设备运行噪声共同构成了主要的噪声源。

与交通环境的嘈杂形成鲜明对比的是，航天领域面临的噪声挑战截然不同。在空间引力波探测中，惯性传感器需要极高的精度，其内部的测试质量在近乎理想的自由落体状态下运行，任何微小的非引力扰动都会影响探测精度。其中，残余气体分子与测试质量的碰撞是惯性传感器的主要噪声来源之一。

02 航天领域的无声战场

在空间引力波探测任务中，每个航天器配备两个超高精度惯性传感器，其内部的测试质量沿激光干涉测量方向做测地运动，被视为时空的惯性参考基准。这些传感器需要以极高的灵敏度测量皮米量级的臂长变化，并对惯性基准的稳定性提出了极高要求。

残余气体噪声成为制约传感器精度的关键因素。2025年，中国科学院研究团队在《中国光学》上发表论文，提出了一种基于射线追踪技术的残气噪声仿真方法。

仿真结果表明，利用射线追踪技术能够模拟追踪残余气体与敏感结构相互作用过程，实现残气加速度噪声在10^^-15量级的高精度仿真。温度和压强对残气加速度噪声水平具有显著影响，且电极笼与测试质量的间隙减小将导致惯性传感器残气噪声功率谱增大。

03 轨道交通的噪声精准识别

与此同时，轨道交通领域的噪声识别技术也在不断进步。辽宁工程技术大学与清华大学苏州汽车研究院的联合团队于2025年提出了一种基于图神经网络的交通场景声音事件检测方法。

该团队通过声音事件窗方法获取声音信号中同时和相继发生的关系信息作为交叉模态信息，构建图形结构，进而使用改进的图卷积神经网络学习其中的关系信息。

实验结果表明，该方法可以有效地提升智能汽车在行驶过程中对周围环境的感知能力。

04 深度学习赋能噪声应对

深度学习技术正成为应对噪声挑战的有力工具。在声音事件检测方面，中山大学谢曦教授团队研发了一种基于深度学习架构增强的抗噪声学传感系统，实现了在极端噪声环境中的复杂人机协同交互。

该团队将柔性抗噪声学传感器与基于卷积神经网络的深度学习模型相结合，构建了集成化的人机协同系统，在极端噪声干扰的虚拟场景和真实场景中，以近乎完美的噪声免疫性能，精准识别各种语音指令，准确率大于99%。

另一方面，港科大与北邮联合团队则从生成角度入手，开发了能够通过文本控制声源方向生成音频的系统，为空间音频的生成与噪声控制提供了新思路。

05 仿真技术推动噪声预测

在噪声预测领域，仿真技术正发挥越来越重要的作用。"整体风噪虚拟化开发与应用"在工程上主要指汽车、航空航天、风电等领域的气动噪声预测、分析与控制，通过数值仿真与虚拟声学相结合的方式，在产品研发阶段减少物理风洞和试验成本。

风噪虚拟化是一个多物理场耦合问题，涉及流体和声学两大领域的算法，主要包括计算流体力学和声学模拟方法。

在仿真软件方面，SoundPLAN噪声仿真预测软件作为行业代表性工具，为噪声预测提供了可靠的分析平台。同时，像SoundViewer综合型噪声诊断与分析系统这样的工具，为噪声源定位及声场重建提供了技术支撑。

06 跨界融合的未来前景

噪声控制技术的未来发展将更加注重多学科交叉融合。从汽车风噪虚拟化到航天器传感器残余气体噪声分析，从基于图神经网络的声音事件检测到深度学习增强的声学传感系统，噪声控制技术正打破领域界限，形成相互促进、共同发展的良好态势。

随着人工智能技术的不断进步，噪声控制技术有望在更多领域实现突破，为人类创造更加安静、精准的工作与生活环境。