Le train se rapproche, le niveau sonore monte, il y a un bruit désagréable lorsque les wagons s'entrechoquent. Quelques secondes plus tard, la dure épreuve est terminée, le bruit s'apaise et les wagons disparaissent au loin. Ce qui, à première vue, peut sembler être un enregistrement normal d'un train qui passe est en fait beaucoup plus que cela. Ni les bruits que vous entendez à travers les haut-parleurs ou les écouteurs, ni les images que vous voyez ne sont réels : tout a été créé dans une simulation informatique.

"Le bruit se compose de différents composants", explique Reto Pieren du laboratoire d'acoustique et de lutte contre le bruit de l'Empa, responsable de la programmation de la simulation développée par une équipe de chercheurs de l'Empa dans le cadre du projet EU Horizon2020. "Les roues, les rails, la ventilation, le moteur génèrent des bruits et causent les émissions sonores du train." En d'autres termes : Pieren a développé des algorithmes individuels pour les plus de 100 sources sonores d'un train en mouvement. Cela permet à Pieren et à ses collègues de rendre l'ensemble du train "audible" - ou seulement des composants individuels, par exemple, les roues qui roulent.

Outre les diverses sources sonores d'un train en mouvement, Pieren tient également compte des influences de l'environnement dans ses calculs. Il s'agit notamment des murs antibruit, de l'état des voies, de la température ambiante et même de l'état du sol, ainsi que de la vitesse à laquelle le train circule. L'objectif de la simulation n'est pas seulement de révéler le potentiel d'optimisation des compositions de trains existantes, mais aussi de pouvoir prédire comment de nouvelles roues ou de nouveaux composants (ou toute autre mesure, d'ailleurs) peuvent affecter le bruit perçu d'une ligne ferroviaire.

La simulation de l'Empa est unique en son genre car les programmes précédents utilisent des enregistrements audio réels. Pieren, cependant, a généré les sons individuels sur l'ordinateur. Le signal acoustique est calculé pour chaque composant du train, en tenant compte des paramètres physiques - propriétés telles que l'état de surface et les matériaux dont sont faites les voies et les roues individuelles. Pieren obtient ces paramètres à partir de ses propres mesures, de celles des constructeurs automobiles et de calculs informatiques, puis les intègre à la simulation. L'algorithme utilise ces données pour calculer le niveau de pression sonore émis, qui à son tour est utilisé pour simuler le son à un point d'écoute donné.

Mais ça devient encore plus compliqué : Pour le bruit de roulement, par exemple, le système de freinage des wagons est compris dans le calcul. "Derrière ces simulations se cachent des ensembles de données qui décrivent la microstructure superficielle des roues. Une structure de surface individuelle est calculée pour chaque roue ", explique Pieren. Cette structure de surface joue un rôle déterminant dans le frottement entre les rails et les roues et donc dans le développement du son et du bruit. Moins il y a d'irrégularités à la surface des roues et des rails, plus le bruit de roulement est doux.

Un train qui passe fait du bruit, c'est évident. La façon dont un résident perçoit ce bruit, cependant, dépend en grande partie de l'environnement local et de la propagation du son. Le son subit divers changements au cours de sa propagation. Il est absorbé par l'air, ce qui fait que les fréquences plus élevées sont plus atténuées que les basses. Il en va de même pour les murs antibruit : Alors que les hautes fréquences ne sont en fait pas aussi fortes derrière la barrière, les sons graves sont courbés au-dessus du mur. Tous ces facteurs peuvent être reconstitués dans la simulation, ainsi que l'emplacement spécifique de l'auditeur.

Pieren a testé le bruit généré artificiellement en utilisant des volontaires dans une expérience audio. Heureusement, les volontaires ont jugé les simulations et les sons artificiels très plausibles. Par conséquent, la simulation peut être utilisée pour "audibiliser", c'est-à-dire rendre audible, les effets de diverses mesures. Par exemple, Pieren exécute la simulation, puis place une barrière antibruit et fait passer un autre train. "Si nous disons qu'une mesure spécifique réduit le niveau sonore de trois décibels, presque personne ne peut imaginer ce que cela signifie réellement. Si je rends ces trois décibels audibles par comparaison directe, l'effet devient immédiatement clair."

La simulation ne fonctionne pas seulement en laboratoire ou avec un jeu de réalité virtuelle ; des vidéos sur YouTube affichent également la comparaison et mettent en évidence ce dont la simulation est capable. A l'avenir, elle devrait soutenir le processus de prise de décision concernant la construction et l'extension des lignes de chemin de fer et la composition des trains. A long terme, les opérateurs ferroviaires, les planificateurs et surtout la population en bénéficieront.