多布局条件下基于模态数据驱动的卡箍刚度识别方法

来源：振动与冲击杂志2025年第24期北京时间：

作者：王晓伟，孙一冰B90070.stu.hit，母博伟，吴晨航，王鑫

单位：1.南京航空航天大学能源与动力学院，南京210016；2.哈尔滨工业大学能源科学与工程学院，哈尔滨150001；3.中国航空发动机集团有限公司沈阳发动机研究所，沈阳110000

摘要：航空发动机管路系统中卡箍刚度的准确识别是影响系统动力学特性分析的关键问题。针对这一工程需求，本研究提出了一种基于神经网络与多目标优化的卡箍刚度识别方法。首先，建立了包含卡箍结构的管路系统有限元模型，其中卡箍采用具有四个自由度的弹簧单元进行等效建模。通过开展三种典型卡箍布局方案下的模态试验，获取了管路系统的实测固有频率数据。在此基础上，构建了以卡箍刚度为输入、系统固有频率为输出的高精度神经网络代理模型。采用遗传算法，以三种布局方案下神经网络预测频率与试验频率的加权误差最小化为优化目标，实现了卡箍刚度的准确识别。结果表明：与传统的单卡箍布局方案识别方法相比，所提出的多布局方案识别方法显著提高了卡箍刚度的识别精度，使管路有限元模型的最大频率误差从10.77%降至6.35%，验证了该方法在工程应用中的有效性和可靠性。<br>

关键词：管路；卡箍；有限元；神经网络；参数识别；固有频率