高速列车橡胶密封圈使用寿命评价技术的研究

摘要

高速列车橡胶密封圈是高速列车制动系统密封用的关键零部件之一，其性能的好坏尤其是使用寿命的长短，直接影响到列车的制动性能以及列车的安全性。橡胶密封圈具有良好的密封性能，可以对高速列车组中空气制动系统通气管进行密封，以提供足够的动力，保证了列车制动系统的正常运行，被动车高铁广泛使用。但随着使用时间的延长，橡胶材料会发生老化破坏，使用性能和使用寿命就会大大降低，因此对其综合性能和寿命进行准确预测、评价，制定合理的维护及更换规程，就显得非常重要。
　　虽然，动车高铁在我们国内发展较快，但发展时间比较短，许多技术还很不成熟，专门针对动车高铁运行工况、环境的橡胶密封圈的研究还很少，尤其是针对其使用性能和使用寿命评价技术的研究仍为空白。为满足动车及高铁长期运行过程中安全性的要求，对其使用的橡胶密封圈的使用性能和使用寿命进行准确的评价，确定合理的维护及更换方案，是目前我国正在运营的所有动车和高铁所面临的迫切需要解决的难题。本文通过BP人工神经网络模型和动力学曲线模型对橡胶密封圈的老化寿命进行了研究，并对两种方法进行了比较，本文的主要内容如下:
　　1.本文通过查阅大量的文献资料，对橡胶的老化寿命的研究现状进行了探讨，同时对目前国内外热空气加速老化实验几种常见的数据处理方法进行了研究，然后又对橡胶的老化机理与BP神经网络评价技术进行了详细的研究。
　　2.本文实验选用与高速列车密封圈相同的密封圈配方自行炼制胶料，然后对胶料进行低温加速老化试验与热空气加速老化实验，测定其不同温度不同时间下的物理机械性能，为后面的数据处理提供了实验支持。
　　3.利用BP人工神经模型对橡胶密封圈的老化寿命进行预测，选取合适的网络结构与训练样本，并对几种算法进行比较，最终采用Levenberg-Marqurdt算法对橡胶密封圈进行老化寿命进行预测，预测出橡胶密封圈的老化寿命。
　　4.采用目前较为成熟的动力学曲线模型对橡胶密封圈进行寿命预测，首先通过线性回归和尝试法等数学方法对老化寿命预测基本理论公式的参数进行估计。然后又通过统计分析对公式进行了相关验证，最终得出了橡胶密封圈的老化寿命的预测模型，预测出橡胶密封圈的老化寿命。
　　5.对BP神经网络预测模型和动力学曲线模型的预测结果进行比较，并通过高速列车三级修、四级修、五级修换下的密封圈旧件对两种方法进行验证，最后得到，两种方法各有利弊，BP神经网络预测模型预测过程简单、灵活、快速，容错性强，无需对具体关系进行明确，但是预测精度低于动力学曲线模型，动力学曲线模型运算复杂，但得到的预测结果要优于BP神经网络评价技术，两种方法的预测结果都都在接受范围内。最后利用SPSS软件对BP神经网络预测模型进行了修正，得到更为精确的寿命预测模型。

目录

摘要

符号说明

1 绪论

1．1 课题来源及意义

1．2 橡胶老化寿命研究的现状

1．2．1 实验分析方法

1．2．2 仪器分析方法

1．3 橡胶老化寿命预测模型

1．3．1 Dakin寿命推算模型

1．3．2 动力学曲线模型

1．3．3 变量折合模型

1．3．4 其他数学模型法

1．3 本文研究的必要性

1．4 本文研究的主要内容

1．5 本文拟解决的关键问题

2 橡胶老化机理与BP神经网络评价技术

2．1 老化的概念及特征

2．2 影响橡胶老化的因素

2．2．1 内部因素

2．2．2 外部因素

2．3 橡胶老化机理

2．3．1 橡胶分子链老化过程

2．3．2 自动催化氧化的老化机理

2．4 BP人工神经网络理念

2．4．1 BP人工神经网络概念

2．4．2 BP网络模型特点

2．4．3 BP网络学习算法

2．4．4 BP神经网络模型

2．5 BP神经网络的设计

2．5．1 BP神经网络的结构设计

2．5．2 BP神经网络参数的设计

2．6 本章小结

3 实验研究

3．1 实验方案

3．1．1 主要实验设备及仪器

3．1．2 实验配方

3．1．3 主要原材料及常态物理性能

3．2 实验工艺条件

3．2．1 密炼机塑炼及混炼

3．2．2 开炼机冷却

3．2．3 硫化条件

3．3 低温加速老化实验

3．3．1 实验步骤

3．4 热空气加速老化实验

3．4．1 实验步骤

3．4．2 实验事项

3．5 实验结果测试

3．5．1 实验样品制备

3．5．2 实验样品性能测试

3．6 实验结果

3．6．1 硫化胶的基本力学性能

3．6．2 低温加速老化后基本力学性能

3．6．3 热空气加速老化后的基本力学性能

3．6．4 老化实验数据结果

3．7 本章小结

4 基于BP神经网络的橡胶老化寿命预测评价

4．1 BP神经网络模型建立前处理

4．1．1 网络输入输出的确定

4．1．2 神经网络训练数据与测试数据处理

4．1．3 网络结构及参数确定

4．1．4 网络训练

4．1．5 网络的收敛和局部极小问题的解决

4．1．6 由神经网络模型仿真出目标函数F(x)

4．2 BP神经网络橡胶老化寿命预测模型的建立

4．2．1 网络结构

4．2．2 学习算法

4．2．3 训练样本

4．3 BP神经网络橡胶密封圈老化寿命的预测

4．3．1 BP神经网络对橡胶密封圈寿命进行预测

4．3．2 BP神经网络橡胶密封圈寿命预测结果

4．4 本章小结

5 基于动力学曲线模型的橡胶老化寿命预测评价

5．1 动力学曲线模型对密封圈进行老化寿命预测

5．1．1 老化程度与老化时间关系图

5．1．2 老化寿命预测基本理论公式

5．1．3 公式参数的估计

5．1．4 尝试法对α进行计算

5．2 统计分析相关检验

5．2．1 W=C+DZ方程的相关检验

5．2．2 W的预测区间估计

5．2．3 老化寿命预测方程的确定

5．3 数据处理和寿命计算

5．4 两种预测模型的验证及比较

5．5 SPSS软件对BP神经网络预测模型的修正

5．5．1 SPSS软件介绍

5．5．2 运用SPSS对BP神经网络预测结果进行修正

5．5．3 对修正结果进行验证

5．6 本章小结

总结

本文所做工作和成果

本文创新点

展望

参考文献

附录1

致谢

攻读硕士期间的研究成果

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