万 周 刘璟泽 张大海 陈 强 唐振寰 费庆国

(1东南大学机械工程学院， 南京 211189)(2东南大学江苏省空天机械装备工程研究中心， 南京 211189)(3中国航空发动机集团有限公司湖南动力机械研究所， 株洲 412002)

航空发动机的高保真建模是其研制过程中的重要问题[1].支承参数是航空发动机动态特性的关键影响因素，对于航空发动机整机动力学建模至关重要，而支承结构中的非线性因素对支承参数识别存在一定影响，因此有必要开展考虑非线性的支承参数识别研究.

准确有效的航空发动机部件模型是精确识别支承参数的基础.近年来，航空发动机部件建模技术不断发展，基于梁单元的航空发动机建模方法利用非线性力模型表征支承结构中的非线性因素，目前已成为十分有效的建模方法[2-5].

获得准确的转静子模型后，一些学者针对航空发动机支承参数识别问题开展了相关研究.屈美娇等[6]运用支持向量机(SVM)与遗传算法实现了航空发动机静态支承刚度识别.费庆国等[7]提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的有限元模型修正方法.以上研究虽未能实现复杂非线性结构的参数识别，但其提出的机器学习参数识别方法为解决复杂非线性结构的动力学反问题提供了新的研究思路.

随着机器学习的发展，性能强大的神经网络层出不穷[8-10].长短期记忆(LSTM)神经网络在处理时间序列时表现出优秀的长期预测能力，使得求解复杂非线性结构的动力学反问题成为可能.