基于BP神经网络的橡胶减振器使用寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的橡胶减振器使用寿命预测方法，先建立橡胶减振器老化寿命的BP神经网络模型，再根据所建立的橡胶减振器的老化寿命的BP神经网络模型，结合疲劳寿命，建立橡胶减振器使用寿命的BP神经网络模型，最后利用使用寿命的BP神经网络模型预测使用寿命。本发明将影响橡胶减振器使用的老化因素与疲劳因素结合在一起，合理的建立橡胶减振器的使用寿命预测模型，较为准确的预测出减振器在收到老化和疲劳共同作用时的使用寿命，克服了对老化寿命和疲劳寿命分开研究产生的对橡胶减振器的使用寿命预测不准确的缺点。

主权项

一种基于BP神经网络的橡胶减振器使用寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、建立橡胶减振器老化寿命的BP神经网络模型，其中进行加速老化试验时，在不同加速老化试验温度和加速老化试验时间条件下进行老化试验，并测量性能保持率，将这些实验数据作为该老化寿命的BP神经网络模型的训练样本；运用建立的老化寿命的BP神经网络模型预测老化寿命，即建立起橡胶减振器老化性能达到某性能保持率时，某一加速老化试验温度T下的加速老化试验时间与常温下的老化时间的对应关系；步骤2、建立橡胶减振器使用寿命的BP神经网络模型，该建立方法包括：步骤21、取工作M年的旧件，测量其性能保持率为P，由所述步骤1中的老化寿命的BP神经网络模型得出，常温下橡胶减振器使用M年对应加速老化试验温度T下的加速老化试验时间m天；此时，仅老化后的橡胶减振器的性能保持率达不到P，将新件在温度下T下进行加速老化试验m天后，再进行疲劳试验，当疲劳试验的疲劳载荷为N次时，橡胶减振器的性能保持率达到P；对于疲劳，每年的疲劳载荷是均匀且相等的，得出每年的平均载荷用表示；步骤22、取多个旧件，先利用步骤1中的老化寿命的BP神经网络模型预测出在某加速老化试验温度下的加速老化试验时间，再根据预测结果对旧件进行加速老化试验，然后对老化试验完的橡胶减振器进行疲劳试验，该疲劳试验的疲劳载荷根据该旧件的工作时间及所述步骤21中计算得到的平均载荷计算得到，最后对进行完疲劳试验的橡胶减振器测量性能保持率，将采用上述方法得到的实验数据作为该建立使用寿命的BP神经网络的训练样本；步骤3、运用步骤2所建立的使用寿命的BP神经网络模型来对橡胶减振器的使用寿命进行预测。