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采用科尔莫哥罗夫-阿诺德网络的端面齿盘拉杆转子预紧参数识别
1
作者
冯建欣
余沛坰
+3 位作者
魏佳明
文思果
李浦
袁奇
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第5期168-177,共10页
为解决端面齿盘拉杆转子在预紧状态下的拉杆振动参数识别问题,提出了基于加速度计附加质量的拉杆频率解谐方法。开展了拉杆弯曲固有频率对加速度计附加质量位置的灵敏度分析,进行顺序、十字交叉和正反序2轮预紧3种不同方式下的残余预紧...
为解决端面齿盘拉杆转子在预紧状态下的拉杆振动参数识别问题,提出了基于加速度计附加质量的拉杆频率解谐方法。开展了拉杆弯曲固有频率对加速度计附加质量位置的灵敏度分析,进行顺序、十字交叉和正反序2轮预紧3种不同方式下的残余预紧力识别和拉杆模态实验。构建了附加质量的拉杆梁单元模型并采用科尔莫哥罗夫-阿诺德神经网络(KAN)实现了不同预紧力下的拉杆频响函数预测和参数识别。研究结果表明:拉杆共振频率随预紧力增大而增大,同时传感器附加质量会降低共振频率,最大降幅达8%;正反序2轮预紧可显著降低拉杆预紧力分散度约10%,优于顺序加载和交叉加载;KAN网络能够有效预测不同预紧状态下拉杆的频响函数,谐振频率预测误差小于4.2%,同时识别刚度能够准确反映预紧失谐下的拉杆振动模态特性,为实际工程中拉杆预紧参数识别提供了一种实验方法和计算模型。
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关键词
拉杆转子
模态实验
端面齿
科尔莫哥罗夫-阿诺德神经网络
参数识别
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题名
采用科尔莫哥罗夫-阿诺德网络的端面齿盘拉杆转子预紧参数识别
1
作者
冯建欣
余沛坰
魏佳明
文思果
李浦
袁奇
机构
西安交通大学能源与动力工程学院
杭州汽轮动力集团有限公司先进动力研究院
出处
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第5期168-177,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(12372058,12372057)。
文摘
为解决端面齿盘拉杆转子在预紧状态下的拉杆振动参数识别问题,提出了基于加速度计附加质量的拉杆频率解谐方法。开展了拉杆弯曲固有频率对加速度计附加质量位置的灵敏度分析,进行顺序、十字交叉和正反序2轮预紧3种不同方式下的残余预紧力识别和拉杆模态实验。构建了附加质量的拉杆梁单元模型并采用科尔莫哥罗夫-阿诺德神经网络(KAN)实现了不同预紧力下的拉杆频响函数预测和参数识别。研究结果表明:拉杆共振频率随预紧力增大而增大,同时传感器附加质量会降低共振频率,最大降幅达8%;正反序2轮预紧可显著降低拉杆预紧力分散度约10%,优于顺序加载和交叉加载;KAN网络能够有效预测不同预紧状态下拉杆的频响函数,谐振频率预测误差小于4.2%,同时识别刚度能够准确反映预紧失谐下的拉杆振动模态特性,为实际工程中拉杆预紧参数识别提供了一种实验方法和计算模型。
关键词
拉杆转子
模态实验
端面齿
科尔莫哥罗夫-阿诺德神经网络
参数识别
Keywords
tie
-
bolt rotor
modal tests
curvic coupling
Kolmogorov
-
Arnold neural network
parameter identification
分类号
TK14 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
采用科尔莫哥罗夫-阿诺德网络的端面齿盘拉杆转子预紧参数识别
冯建欣
余沛坰
魏佳明
文思果
李浦
袁奇
《西安交通大学学报》
北大核心
2025
0
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