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

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摘要：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。（剩余15945字）

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