橡胶老化寿命的神经网络预测及软件开发
发布时间：2021-08-11 22:16
橡胶具有高弹性、粘弹性、电绝缘性等特性,因此,在土木建筑、交通运输、电气通讯等许多方面都有重要应用。老化是橡胶制品或元件失效的主要形式,是一个非常复杂的变化过程,其中涉及的影响因素很多,且各影响因素的作用强度和影响能力不一,本文基于橡胶热氧老化结果,对橡胶的老化和寿命预测进行了深入研究。研究的主要内容如下:（1）建立以温度和性能为输入、老化时间为输出的橡胶老化寿命预测BP网络模型,并分别用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）进行优化,比较BP、GA-BP和PSO-BP三种模型预测结果的稳定性、精度以及收敛速度,结果显示GA-BP神经网络模型具有相对较好的稳定性和精度,最适合用于预测橡胶老化寿命。（2）比较GA-BP网络模型与动力学曲线直线化模型预测结果的相对误差,结果显示GA-BP网络模型预测结果更加精确,且动力学曲线直线化模型预测结果随着温度的下降,误差越来越大。并分析橡胶老化实验样本对GA-BP神经网络预测的影响,结果显示一定条件下,温度数越多,样本数量越大,预测结果越好。（3）根据橡胶老化寿命预测的相关理论,基于VS2013+Qt5开发一款预测橡胶老化寿命的软件,该软件包括不同...
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１不同温度下的Ｆ１０８老化速率常数??Ｆｉｇ－１－ｌ?Ｆ１０８?ａｇｉｎｇ?ｒａｔｅ?ｃｏｎｓｔａｎｔ?ａｔ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ??
度、风速等）不变，定期测量橡胶样品，来评定橡胶的热老化状态。由于烘箱加速??老化实验的实验方法简单，实验周期较短，实验结果和实际结果吻合较好，目前，??大多数的橡胶老化实验研究都是采用这种方法。烘箱的结构如图１－２所示。??进风口??ｉｌｌ?，保温层??ｌｉＬ／?＊?－—＊■?■＊—?Ｊ??／?＾?一?＼??控制柜Ｕ??夕——＾加热管??图１－２老化烘箱示意图??Ｆｉｇ．１－２?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｇｉｎｇ?ｏｖｅｎ??针对不同橡胶制品的老化测试，由于环境和工作条件不同，需要模拟实际工作??条件，出现了许多不同的加速老化实验方法。Ｈｕａｎｇ等［２４］设计了一个循环加载的橡??胶老化实验方法，选取主要老化因素氧、臭氧、水和紫外线循环作用，模拟轮胎实??际老化状况，结果显示，该方法能很好地模拟轮胎老化过程。??为了更好地促进行业发展，国家在上世纪８０年代开始制定了一些老化实验的??国家标准，如《ＧＢ／Ｔ?３５１２－１９８３橡胶热空气老化试验方法》、《ＧＢ?９８７１－１９８８硫化??橡胶老化性能的测定（拉伸应力松弛试验）》等。??１．２．４橡胶老化寿命预测方法研究现状??不管是橡胶老化的实验研宄还是理论研究
分别对应硫化条件、老化温度和老化时间，３个输出节点，分别对应扯断??强度比、扯断伸长率比和定伸强度比，５个第一隐含层节点和４个第二隐含层节点，??如图１－３所示。利用此模型对丁基硫化橡胶在相关温度和时间下的老化进行预测，??结果显示，预测结果和实验结果吻合很好，相对误差不超过１０％。??输入层：隐含层；输出层??图１－３四层ＢＰ网络模型??Ｆｉｇ．１－３?Ｆｏｕｒ?ｌａｙｅｒ?ＢＰ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｍｏｄｅｌ??神经网络可以描述复杂的非线性关系，而且方法简单、预测精度高、容错性强、??非常灵活、对建模关系数目没有限制、无需明确具体关系。正是这些特点，使得神??经网络应用于橡胶配方、老化性能等研宄中。１１１１２匕１＾等［３（）］建立了橡胶化学成分与物??理机械性能之间关系的人工神经网络预测模型，结果显示该模型对模量和强度的预??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]氧化石墨烯对阻尼丁腈橡胶抗老化性能的影响[J]. 张林,陈多礼,朱旻昊,蔡振兵,彭金方. 材料工程. 2017(03)
[2]基于修正Arrhenius活化能方法的HTPB推进剂贮存寿命预估[J]. 杜永强,郑坚,彭威,张晓,顾志旭. 固体火箭技术. 2017(01)
[3]基于粒子群算法的BP神经网络优化技术[J]. 张德慧,张德育,刘清云,吕艳辉. 计算机工程与设计. 2015(05)
[4]基于BP神经网络的训练函数选取研究[J]. 崔丽杰. 科技创新导报. 2014(36)
[5]基于分段非线性Arrhenius的贮存寿命评估方法[J]. 周洁,姚军,宋燕. 北京航空航天大学学报. 2015(04)
[6]遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析[J]. 张鑫源,胡晓敏,林盈. 计算机科学与探索. 2014(01)
[7]Arrhenius活化能理论的修正[J]. 刘国杰,黑恩成. 大学化学. 2013(02)
[8]GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J]. 刘春艳,凌建春,寇林元,仇丽霞,武俊青. 中国卫生统计. 2013(02)
[9]橡胶的光老化[J]. 君轩. 世界橡胶工业. 2010(07)
[10]橡胶的老化现象及其老化机理[J]. 李昂. 特种橡胶制品. 2009(05)
硕士论文
[1]橡胶老化寿命预测及压力条件下分子运动能力的研究[D]. 易军.北京化工大学 2009
[2]硫化胶老化性能的Fox-H函数研究[D]. 冯养平.西北师范大学 2009
本文编号：3336990
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１不同温度下的Ｆ１０８老化速率常数??Ｆｉｇ－１－ｌ?Ｆ１０８?ａｇｉｎｇ?ｒａｔｅ?ｃｏｎｓｔａｎｔ?ａｔ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ??
度、风速等）不变，定期测量橡胶样品，来评定橡胶的热老化状态。由于烘箱加速??老化实验的实验方法简单，实验周期较短，实验结果和实际结果吻合较好，目前，??大多数的橡胶老化实验研究都是采用这种方法。烘箱的结构如图１－２所示。??进风口??ｉｌｌ?，保温层??ｌｉＬ／?＊?－—＊■?■＊—?Ｊ??／?＾?一?＼??控制柜Ｕ??夕——＾加热管??图１－２老化烘箱示意图??Ｆｉｇ．１－２?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｇｉｎｇ?ｏｖｅｎ??针对不同橡胶制品的老化测试，由于环境和工作条件不同，需要模拟实际工作??条件，出现了许多不同的加速老化实验方法。Ｈｕａｎｇ等［２４］设计了一个循环加载的橡??胶老化实验方法，选取主要老化因素氧、臭氧、水和紫外线循环作用，模拟轮胎实??际老化状况，结果显示，该方法能很好地模拟轮胎老化过程。??为了更好地促进行业发展，国家在上世纪８０年代开始制定了一些老化实验的??国家标准，如《ＧＢ／Ｔ?３５１２－１９８３橡胶热空气老化试验方法》、《ＧＢ?９８７１－１９８８硫化??橡胶老化性能的测定（拉伸应力松弛试验）》等。??１．２．４橡胶老化寿命预测方法研究现状??不管是橡胶老化的实验研宄还是理论研究
分别对应硫化条件、老化温度和老化时间，３个输出节点，分别对应扯断??强度比、扯断伸长率比和定伸强度比，５个第一隐含层节点和４个第二隐含层节点，??如图１－３所示。利用此模型对丁基硫化橡胶在相关温度和时间下的老化进行预测，??结果显示，预测结果和实验结果吻合很好，相对误差不超过１０％。??输入层：隐含层；输出层??图１－３四层ＢＰ网络模型??Ｆｉｇ．１－３?Ｆｏｕｒ?ｌａｙｅｒ?ＢＰ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｍｏｄｅｌ??神经网络可以描述复杂的非线性关系，而且方法简单、预测精度高、容错性强、??非常灵活、对建模关系数目没有限制、无需明确具体关系。正是这些特点，使得神??经网络应用于橡胶配方、老化性能等研宄中。１１１１２匕１＾等［３（）］建立了橡胶化学成分与物??理机械性能之间关系的人工神经网络预测模型，结果显示该模型对模量和强度的预??９??
【参考文献】：
期刊论文
[1]氧化石墨烯对阻尼丁腈橡胶抗老化性能的影响[J]. 张林,陈多礼,朱旻昊,蔡振兵,彭金方. 材料工程. 2017(03)
[2]基于修正Arrhenius活化能方法的HTPB推进剂贮存寿命预估[J]. 杜永强,郑坚,彭威,张晓,顾志旭. 固体火箭技术. 2017(01)
[3]基于粒子群算法的BP神经网络优化技术[J]. 张德慧,张德育,刘清云,吕艳辉. 计算机工程与设计. 2015(05)
[4]基于BP神经网络的训练函数选取研究[J]. 崔丽杰. 科技创新导报. 2014(36)
[5]基于分段非线性Arrhenius的贮存寿命评估方法[J]. 周洁,姚军,宋燕. 北京航空航天大学学报. 2015(04)
[6]遗传算法和粒子群优化算法的性能对比分析[J]. 张鑫源,胡晓敏,林盈. 计算机科学与探索. 2014(01)
[7]Arrhenius活化能理论的修正[J]. 刘国杰,黑恩成. 大学化学. 2013(02)
[8]GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J]. 刘春艳,凌建春,寇林元,仇丽霞,武俊青. 中国卫生统计. 2013(02)
[9]橡胶的光老化[J]. 君轩. 世界橡胶工业. 2010(07)
[10]橡胶的老化现象及其老化机理[J]. 李昂. 特种橡胶制品. 2009(05)
硕士论文
[1]橡胶老化寿命预测及压力条件下分子运动能力的研究[D]. 易军.北京化工大学 2009
[2]硫化胶老化性能的Fox-H函数研究[D]. 冯养平.西北师范大学 2009
本文编号：3336990
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