CN104236889A - 橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，包括：在不同安装压缩率以及不同温度下，对橡胶试件进行加速老化试验，分别得到橡胶试件的变形率与老化时间τ的试验曲线；采用最小二乘法确定A、K和/或α；采用最小二乘法分别确定Z和ΔE/R，；计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的A_s值、值和K_s值；代入公式中，得到不同安装压缩率下的老化时间τ。本发明通过考虑压缩率对于橡胶密封圈贮存寿命的影响规律，使得橡胶密封圈寿命预测更为准确，通过优化设计可以提高橡胶密封圈的贮存寿命，为密封圈的寿命设计提供指导。

Description

橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法

技术领域

本发明涉及弹性器件的寿命试验与评估技术领域，特别是涉及一种橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法。

背景技术

橡胶圈密封圈是一种截面形状为圆形的橡胶圈。橡胶密封圈是液压、气动系统中使用最广泛的一种密封件。橡胶密封圈有良好的密封性能，既可用于静密封，也可用于动密封中；不仅可单独使用，而且是许多组合式密封装置中的基本组成部分。它的使用范围很宽，如果材料选择得当，可以满足各种介质和各种运动条件的要求。

目前在橡胶密封的工程应用中，密封性能设计工作及寿命分析工作还不能够很好地结合、协调进行。密封圈性能设计与寿命分析工作存在两张皮的现象，具体表现在：在橡胶密封设计中，设计师只是从性能设计的角度给出了橡胶密封圈大致的压缩率范围，而没有考虑到橡胶老化对密封圈寿命的影响问题；同时，在橡胶密封圈贮存寿命评估工作中，可靠性工程师进行了大量的橡胶密封圈的老化试验，但却不能利用试验结果准确的预测密封圈的寿命。这一方面是由于各个试验选取的密封圈失效判据差别很大，直接影响了寿命评估结果；另一方面是由于在密封圈设计过程中，压缩率的选取标准差别很大，而压缩率对橡胶密封圈的寿命影响很大，故很难将某一压缩率下的试验结果应用在实际的工程情况下。

橡胶密封圈的贮存寿命不仅仅取决于橡胶的老化性能，也同样取决于橡胶密封结构的设计是否可靠、合理。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，以得到真实可信的且具有很高参考价值的橡胶密封圈贮存寿命。

基于上述目的，本发明提供的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法包括以下步骤：

在不同安装压缩率以及不同温度下，对橡胶试件进行加速老化试验，分别得到不同安装压缩率以及不同温度下橡胶试件的变形率与老化时间τ的试验曲线；

根据所述加速老化试验曲线，采用最小二乘法分别确定在不同安装压缩率以及不同温度下公式P＝Ae^-Kτ或者中的常数A、性能变化速率常数K和/或常数α；

根据得到的不同温度下的K值，采用最小二乘法分别确定在不同安装压缩率下公式K＝Ze^-ΔE/RT中的Z和ΔE/R，其中Z为频率因子，ΔE为激活能，R为气体常数；计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的性能变化速率常数K的平均值其中，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R；

计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的A_s值；

计算不同安装压缩率下贮存寿命特征参数的平均值

将不同安装压缩率下计算得到的α值、A_s值、值和K_s值分别代入公式中，得到不同安装压缩率下的老化时间τ。

可选地，计算贮存温度为T_s时的性能变化速率常数的上限值其中S_γ通过以下步骤计算得到：

令X₁＝1/T，Y₁＝lnK，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R，用最小二乘法求系数a₁、b₁和相关系数r₁；

计算Y₁值的标准偏差 $S_{\mathrm{\γ}}=S\sqrt{1+\frac{1}{m}+\frac{{(X_x-\stackrel{\‾}{X_1})}^2}{L_{X_1{X}_1}}},$ 其中 $S=\sqrt{\frac{(1-r_1^2)L_{Y_1{Y}_1}}{m-2}},$

计算贮存温度为Ts时的性能变化速率常数的上限值

较佳地，将不同安装压缩率下计算得到的α值、A_s值、P_l值和K_s值分别代入公式中，得到不同安装压缩率下的老化时间τ；

其中，所述不同安装压缩率下贮存寿命特征参数的失效临界值P_l的计算方法为V为安装压缩率，W为最小使用压缩率。

可选地，所述确定常数A和性能变化速率常数K的步骤包括：

根据所述加速老化试验数据，对每个老化试验温度可获得一组老化时间τ与贮存寿命特征参数P的数据；

将公式P＝Ae^-Kτ或进行代数变换，令X＝τ或X＝τ^α；Y＝lnP；a＝lnA；b＝-K，则公式P＝Ae^-Kτ或用Y＝a+bX表示；用最小二乘法求系数a、b和相关系数r， $b=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{L_{\mathrm{XX}}},$ $a=\stackrel{\‾}{Y}-b\stackrel{\‾}{X},$ $r=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{\sqrt{L_{\mathrm{XX}}{L}_{\mathrm{YY}}}},$ 其中 $L_{\mathrm{XX}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(X_j-\stackrel{\‾}{X})}^2,$ $L_{\mathrm{YY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_j-\stackrel{\‾}{Y})}^2,$ $L_{\mathrm{XY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(X_j-\stackrel{\‾}{X})(Y_j-\stackrel{\‾}{Y}),$ $\stackrel{\‾}{X}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j}{n},$ $\stackrel{\‾}{Y}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_j}{n}.$

优选地，采用逐次逼近法确定α值，逼近准则是α值精确到小数点后两位时，使I值最小， $I=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{ij}}-{\hat{P}}_{\mathrm{ij}})}^2,$

式中：P_ij为第i个老化试验温度其中，P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标试验值；P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标预测值。

优选地，采用尝试法确定α，尝试原则是不断缩小尝试区间和间隔，α精确到小

数点后两位时，值最小， $I=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{ij}}-{\hat{P}}_{\mathrm{ij}})}^2,$

式中：P_ij为第i个老化试验温度其中，P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标试验值；P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标预测值；

α一般在0～1之间，第一次设α＝0.50、0.51，分别计算其I值进行比较，如果α＝0.50时I值小，则尝试区间为0～0.50，否则为0.50～1，以次类推，至α尝试到小数点后两位时I值最小的一组解，即为最终得到的α估计值。

较佳地，根据所述加速老化试验数据，对每个老化试验温度可获得一组老化温度T与常数A的数据，采用以下方法计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的A_s值：

若A与老化温度T呈线性关系，按置信度95％检查A与T线性相关系数r₂，若线性相关成立，则贮存温度T_s℃下有：A_s＝a₂+b₂T_s。

若A与老化温度T无线性关系，每个老化试验温度点的A值接近1或其它值，则贮存温度的A_s＝1或A_s取m个老化试验温度的平均值。

可选地，所述安装压缩率选自10％～30％中的至少三个。

可选地，所述试验温度选自60℃～100℃中的至少三个。

可选地，所述最小使用压缩率W为8～12％。

可选地，所述贮存温度T_s为293.15K～303.15K。

从上面所述可以看出，本发明提供的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法结合了温度应力加速老化模型和机械应力加速老化模型，得到了温度-机械双应力加速老化模型，从而得到了密封圈贮藏寿命优化设计模型。因此，本发明通过考虑压缩率对于橡胶密封圈贮存寿命的影响规律，使得橡胶密封圈寿命预测更为准确，通过优化设计可以提高橡胶密封圈的贮存寿命，为密封圈的寿命设计提供指导。

附图说明：

图1为本发明实施例的丁腈橡胶5176S在安装压缩率为24％下的加速老化试验曲线；

图2为本发明实施例的丁腈橡胶5176S在安装压缩率为19％下的加速老化试验曲线；

图3为本发明实施例的丁腈橡胶5176S在安装压缩率为14％下的加速老化试验曲线。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

作为本发明的一个实施例，选用丁腈橡胶5176S开展变形率加速老化试验。

1、对丁腈橡胶5176S进行在不同安装压缩率以及不同温度下的加速老化试验。在本实施例中，分别测试丁腈橡胶5176S在安装压缩率为24％、19％和14％，温度为75℃、85℃和95℃下的变形率h(t)/h₀，数据如表1、表2和表3所示。

表1 丁腈橡胶5176S加速老化试验数据(安装压缩率24％)

表2 丁腈橡胶5176S加速老化试验数据(安装压缩率19％)

表3 丁腈橡胶5176S加速老化试验数据(安装压缩率14％)

根据表1、表2和表3的试验数据得到的丁腈橡胶5176S密封性能在各种试验状态下随时间的变化规律，如图1、图2和图3所示。

其中，h₀为橡胶试件的原高度，h(t)为橡胶试件老化时间为τ时的高度。安装压缩率是一个定值，取决于橡胶试件安装后的高度h_s。

2、加速老化试验数据处理方法

根据长期实践经验，橡胶密封件材料老化过程中，压缩变形率ε与老化时间τ的关系可用经验公式[A.1]或公式[A.2]进行描述：

P＝Ae^-Kτ               [A.1]

$P={\mathrm{Ae}}^{-{\mathrm{K\τ}}^{\mathrm{\α}}}---[A.2]$

式中：P为贮存寿命的特征参数，即P＝1-ε＝h(t)/h₀，ε是老化时间为τ时的压缩变形率，ε＝(h₀-h(t))/h₀，指的是老化一定时间后，橡胶的变形h₀-h(t)与初始高度h₀比值；τ为老化时间，单位为d(天)；K为性能变化的速率常数，单位为d^-1(天^-1)；A和α为常数。

需要说明的是，关于时间τ根据情况也可以对其进行修正，取τ^α，见[A.2]式。

将[A.1]式或[A.2]式进行代数变换，令X＝τ或X＝τ^α；Y＝lnP；a＝lnA；b＝-K，则[A.]式和[A.2]式可用Y＝a+bX表示。根据加速试验数据，用最小二乘法可以计算出该方程的系数a、b和相关系数r。

具体如下：

(1)根据加速老化试验数据，对每个老化试验温度可获得一组(n个)老化时间τ与特征参数P的数据。

P₁，P₂，……P_j(j＝1，2，……，n)

参照式[A.1]计算每个老化试验温度的性能变化速率常数K。令X＝τ；Y＝lnP；a＝lnA；b＝-K。则[A.1]式可用Y＝a+bX表示。用最小二乘法求得系数a、b和相关系数r。

$b=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{L_{\mathrm{XX}}}---[A.3]$

$a=\stackrel{\‾}{Y}-b\stackrel{\‾}{X}---[A.4]$

$r=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{\sqrt{L_{\mathrm{XX}}{L}_{\mathrm{YY}}}}---[A.5]$

其中：

$L_{\mathrm{XX}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(X_j-\stackrel{\‾}{X})}^2---[A.6]$

$L_{\mathrm{YY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_j-\stackrel{\‾}{Y})}^2---[A.7]$

$L_{\mathrm{XY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(X_j-\stackrel{\‾}{X})(Y_j-\stackrel{\‾}{Y})---[A.8]$

$\stackrel{\‾}{X}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j}{n}---[A.9]$

$\stackrel{\‾}{Y}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_j}{n}---[A.10]$

查相关系数表，以置信度为99％，自由度f＝n-2的r值与通过上述公式计算得到的r值比较。若r计算值的绝对值大于r的查表值，则X与Y线性关系成立，可用Y＝a+bX表示，由于a＝lnA；b＝-K，则可以分别求得不同安装压缩率以及不同温度下的常数A和性能变化速率常数K的值。若r计算值小于r的查表值，则X与Y线性关系不成立。

3、性能变化速率常数K与温度T的关系服从Arrhenius方程：

K＝Ze^-ΔE/RT             [A.11]

式中：T为绝对温度，单位为K；ΔE为表观活化能，单位为J·mol^-1；Z为频率因子，单位为d^-1；R为气体常数，单位为J·K^-1·mol^-1。以此为理论基础，结合描述橡胶材料密封性能随时间变化关系的[A.1]式和[A.2]式，按照以下方法处理橡胶的实验室加速老化试验数据。

具体地，根据以上计算结果(不同安装压缩率以及不同试验温度下的K值)，可以得到性能变化速率常数K与温度T的关系。

K₁，K₂，……，K_j(j＝1，2，……，m)

令X₁＝1/T，Y₁＝lnK，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R。则[A.11]式可以用Y₁＝a₁+b₁X₁表示，用最小二乘法求系数a₁、b₁和相关系数r₁。

$b_1=\frac{L_{Y_1{Y}_1}}{L_{X_1{X}_1}}---[A.3]$

$a_1={\stackrel{\‾}{Y}}_1-b{\stackrel{\‾}{X}}_1---(A.4)$

$r_1=\frac{L_{Y_1{Y}_1}}{\sqrt{L_{X_1{X}_1}{L}_{Y_1{Y}_1}}}---[A.5]$

其中：

$L_{X_1{X}_1}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(X_{1j}-{\stackrel{\‾}{X}}_1)}^2---[A.6]$

$L_{Y_1{Y}_1}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_{1j}-{\stackrel{\‾}{Y}}_1)}^2---[A.7]$

$L_{X_1{Y}_1}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(X_{1j}-{\stackrel{\‾}{X}}_1)(Y_{1j}-{\stackrel{\‾}{Y}}_1)---[A.8]$

${\stackrel{\‾}{X}}_1=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{1j}}{n}---[A.9]$

${\stackrel{\‾}{Y}}_1=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_{1j}}{n}---[A.10]$

因此，可以分别求得不同安装压缩率(24％、19％和14％)下的Z和ΔE/R。

查相关系数表以置信度为95％，自由度f＝m-2的r值与通过上述公式计算得到的r₁值比较。如果r₁计算值大于r查表值，则线性关系成立，可用Y₁＝a₁+b₁X₁表示。反之，则线性关系不成立。

可选地，Y₁＝a₁+b₁X₁方程的置信界限可以采用如下方法计算。

Y₁值的标准偏差按下式进行计算：

$S_{\mathrm{\γ}}=S\sqrt{1+\frac{1}{m}+\frac{{(X_x-\stackrel{\‾}{X_1})}^2}{L_{X_1{X}_1}}}---[A.12]$

其中：

$S=\sqrt{\frac{(1-r_1^2)L_{Y_1{Y}_1}}{m-2}}---[A.13]$

则Y₁＝a₁+b₁X₁的置信界限为：Y₁＝a₁±tS_γ+b₁X₁或lnK＝a₁±tS_γ+b₁/T。

式中t可从t分布表中查得。t值的大小与置信度、自由度有关。

需要说明的是，一般要求不同温度下的K的个数≥3，本实例只能得到3个K(分别为75℃、85℃和95℃下的K)，即m＝3。

4、根据线性方程Y₁＝a₁+b₁X₁计算贮存温度为T_s时的性能变化速率常数的平均值对贮存温度T_s有：

$\stackrel{\‾}{K_s}=e^{(a_1+b_1\frac{1}{T_s})}---[A.14]$

其中，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R。

在本实施例中，令T_s＝298.15K(25℃)。

5、求贮存温度为T_s时的性能变化速率常数的上限值K_s。

$K_s=e^{(a_1+t{S}_{\mathrm{\γ}}+b_1\frac{1}{T_s})}---[A.15]$

6、求贮存温度为T_s时的A_s值。

[A.1]式中A与老化温度T的关系有两种情况，因此A_s有两种求法：

(1)若A与老化温度T呈线性关系，按置信度95％检查A与T线性相关系数r₂，若线性相关成立，则贮存温度T_s℃下有：A_s＝a₂+b₂T_s。

(2)若A与老化温度T无线性关系，每个老化试验温度点的A值接近1或其它值，则贮存温度的A_s＝1或A_s取m个老化试验温度的平均值，即

$A_s=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i}{m}---[A.16]$

7、预测贮存温度T_s下，不同贮存时间τ的橡胶性能变化指标的平均值和下限P_s。将以上结果代入[A.1]式可得

$\stackrel{\‾}{P_s}=A_s{e}^{-\stackrel{\‾}{K_s}\mathrm{\τ}}---[A.17]$

$P_s=A_s{e}^{-K_s\mathrm{\τ}}---[A.18]$

8、如果P与老化时间τ的关系需用[A.2]式描述，那么在进行以上计算之前需要先求出[A.2]式中的参数α。本实施例采用逐次逼近法确定α。逼近准则是α精确到小数点后两位时，使I最小。

$I=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{ij}}-{\hat{P}}_{\mathrm{ij}})}^2---[A.19]$

式中：P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标试验值；P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标预测值。还有另外一种求解α的方法-尝试法。尝试原则是不断缩小尝试区间和间隔。α一般在0～1之间。第一次设α＝0.50、0.51，分别计算其I值进行比较。如果α＝0.50时I值小，则尝试区间为0～0.50，否则为0.50～1。以次类推，至α尝试到小数点后两位时I值最小的一组解，即为最终得到的α估计值。得到α的值后，方程其它参数的求解与上述方法相同。

9、根据以上计算得出的结果可以按下式计算贮存寿命：

由[A.2]式两边取对数，得到两边再取对数，得到 $\mathrm{\α}\ln \mathrm{\τ}=\ln \ln \frac{A}{P}-\ln K,$ 即可得到： $\ln \mathrm{\τ}=\frac{1}{\mathrm{\α}}(\ln \ln \frac{A}{P}-\ln K)$

亦即：

$\mathrm{\τ}=\exp \left[\frac{1}{\mathrm{\α}}(\ln \ln \frac{A_s}{P_l}-\ln K_S)\right]---[A.20]$

其中，P_l为贮存寿命的特征参数临界值。

较佳地，P_l可以采用如下方法得到：

令最小使用压缩率 $\frac{h\left(t_l\right)-h_s}{h\left(t_l\right)}=W,$ 安装压缩率 $\frac{h_0-h_s}{h_0}=V,$

则贮存寿命特征参数的失效临界值P_l为

$P_l=1-{\mathrm{\ϵ}}_l=1-\frac{h_0-h\left(t_l\right)}{h_0}=\frac{\frac{h_s}{1-W}}{\frac{h_s}{1-V}}=\frac{1-V}{1-W}---[A.21]$

其中，h₀为橡胶试件的原高度、h(t_l)为橡胶试件失效时的高度、h_s橡胶试件安装后的高度。

需要指出的是，对于公式[A.20]，若将P_l替换为则需要将K_S替换为 是的失效临界值。

10、数据处理过程中的参数及中间结果

根据橡胶的实验室加速老化试验结果，采用[A.2]式描述橡胶密封件材料密封性能随时间的变化关系。按照以上数据处理方法，以25℃为贮存温度，运用MATLAB软件进行计算，得到处理过程中的参数及中间结果如表4所示。

表4 橡胶加速老化试验数据处理结果

11、失效判据

假设O形密封圈允许的最小使用压缩率是10％。由此可以推算出丁腈橡胶5176S密封件贮存寿命特征参数的失效临界值P_l。

$P_l=1-\frac{h_0-h\left(t_l\right)}{h_0}=\frac{1-V}{1-W}$

随着橡胶的老化，W会不断下降，直到W＝10％则认为其失效。根据[A.21]式，对于安装压缩率V分别为24％，19％，14％的情况，贮存寿命特征参数P的失效临界值P_l分别为0.84，0.90，0.96。

因此，可以认为当橡胶密封圈的变形率低于以上值时，则认为密封圈失效，试验终止。

12、试验结果

将上述值代入橡胶加速老化方程，得出不同压缩率下的贮存寿命τ见表5所示。

表A.5 橡胶加速老化试验数据处理结果

安装压缩率	贮存寿命特征参数的失效临界值Pl	激活能ΔE	平均贮存寿命τ(25℃)
				24％	0.84	0.1106	18.09
19％	0.90	0.0967	5.6

14％

0.96

0.1102

0.867

通过b₁＝-ΔE/R，计算得到激活能ΔE＝-R×b₁

从试验结果可知，以最小使用压缩率W小于10％为失效判据，当安装压缩率V为24％时，橡胶密封的贮存寿命最长。

分析试验结果可知，在一定的安装压缩率范围内，安装压缩率对橡胶老化速率的而影响很小，但对变形率的失效临界值影响很大。安装压缩率V越大，贮存寿命特征参数的失效临界值越小，橡胶密封圈的贮存寿命越长，因此设计时可尽量采用大的压缩率，这样即使橡胶有一定的老化变形，仍可以保证压缩率高于失效临界压缩率值。

如上所述，本发明提供的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法结合了温度应力加速老化模型和机械应力加速老化模型，得到了温度-机械双应力加速老化模型，从而得到了密封圈贮藏寿命优化设计模型。因此，本发明通过考虑压缩率对于橡胶密封圈贮存寿命的影响规律，使得橡胶密封圈寿命预测更为准确，通过优化设计可以提高橡胶密封圈的贮存寿命，为密封圈的寿命设计提供指导。

本发明提供的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法在密封圈性能设计工作的基础之上，研究了压缩率对于液压系统橡胶密封圈贮存寿命的影响规律，可以为密封圈的寿命设计提供指导作用。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

在不同安装压缩率以及不同温度下，对橡胶试件进行加速老化试验，分别得到不同安装压缩率以及不同温度下橡胶试件的变形率与老化时间τ的试验曲线；

根据所述加速老化试验曲线，采用最小二乘法分别确定在不同安装压缩率以及不同温度下公式P＝Ae^-Kτ或者中的常数A、性能变化速率常数K和/或常数α；

根据得到的不同温度下的K值，采用最小二乘法分别确定在不同安装压缩率下公式K＝Ze^-ΔE/RT中的Z和ΔE/R，其中Z为频率因子，ΔE为激活能，R为气体常数；计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的性能变化速率常数K的平均值其中，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R；

计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的A_s值；

计算不同安装压缩率下贮存寿命特征参数的平均值

将不同安装压缩率下计算得到的α值、A_s值、值和K_s值分别代入公式中，得到不同安装压缩率下的老化时间τ。

2.根据权利要求1所述的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，计算贮存温度为T_s时的性能变化速率常数的上限值其中S_γ通过以下步骤计算得到：

令X₁＝1/T，Y₁＝lnK，a₁＝lnZ，b₁＝-ΔE/R，用最小二乘法求系数a₁、b₁和相关系数r₁；

计算Y₁值的标准偏差 $S_{\mathrm{\γ}}=S\sqrt{1+\frac{1}{m}+\frac{{(X_x-\stackrel{\‾}{X_1})}^2}{L_{X_1{X}_1}}},$ 其中 $S=\sqrt{\frac{(1-r_1^2)L_{Y_1{Y}_1}}{m-2}},$

计算贮存温度为T_s时的性能变化速率常数的上限值

3.根据权利要求2所述的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，将不同安装压缩率下计算得到的α值、A_s值、P_l值和K_s值分别代入公式中，得到不同安装压缩率下的老化时间τ；

其中，所述不同安装压缩率下贮存寿命特征参数的失效临界值P_l的计算方法为V为安装压缩率，W为最小使用压缩率。

4.根据权利要求1所述的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，所述确定常数A和性能变化速率常数K的步骤包括：

根据所述加速老化试验数据，对每个老化试验温度可获得一组老化时间τ与贮存寿命特征参数P的数据；

将公式P＝Ae^-Kτ或进行代数变换，令X＝τ或X＝τ^α；Y＝lnP；a＝lnA；b＝-K，则公式P＝Ae^-Kτ或用Y＝a+bX表示；用最小二乘法求系数a、b和相关系数r， $b=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{L_{\mathrm{XX}}},$ $a=\stackrel{\‾}{Y}-b\stackrel{\‾}{X},$ $r=\frac{L_{\mathrm{YY}}}{\sqrt{L_{\mathrm{XX}}{L}_{\mathrm{YY}}}},$ 其中 $L_{\mathrm{XX}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(X_j-\stackrel{\‾}{X})}^2,$ $L_{\mathrm{YY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_j-\stackrel{\‾}{Y})}^2,$ $L_{\mathrm{XY}}=\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(X_j-\stackrel{\‾}{X})(Y_j-\stackrel{\‾}{Y}),$ $\stackrel{\‾}{X}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j}{n},$ $\stackrel{\‾}{Y}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_j}{n}.$

5.根据权利要求4所述的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，采用逐次逼近法确定α值，逼近准则是α值精确到小数点后两位时，使I值最小， $I=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{ij}}-{\hat{P}}_{\mathrm{ij}})}^2,$

式中：P_ij为第i个老化试验温度其中，P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标试验值；P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标预测值。

6.根据权利要求4所述的橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法，其特征在于，采用尝试法确定α，尝试原则是不断缩小尝试区间和间隔，α精确到小数点后两位时，值最小， $I=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{ij}}-{\hat{P}}_{\mathrm{ij}})}^2,$

式中：P_ij为第i个老化试验温度其中，P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标试验值；P_ij为第i个老化试验温度下，第j个测试点的性能变化指标预测值；

α一般在0～1之间，第一次设α＝0.50、0.51，分别计算其I值进行比较，如果α＝0.50时I值小，则尝试区间为0～0.50，否则为0.50～1，以次类推，至α尝试到小数点后两位时I值最小的一组解，即为最终得到的α估计值。

7.根据权利要求1所述的橡胶密封圈贮存寿命优化设计方法，其特征在于，根据所述加速老化试验数据，对每个老化试验温度可获得一组老化温度T与常数A的数据，采用以下方法计算不同安装压缩率下贮存温度为T_s时的A_s值：

若A与老化温度T呈线性关系，按置信度95％检查A与T线性相关系数r₂，若线性相关成立，则贮存温度T_s℃下有：A_s＝a₂+b₂T_s。

若A与老化温度T无线性关系，每个老化试验温度点的A值接近1或其它值，则贮存温度的A_s＝1或A_s取m个老化试验温度的平均值。

8.根据权利要求1所述的橡胶密封圈贮存寿命优化设计方法，其特征在于，所述安装压缩率选自10％～30％中的至少三个。

9.根据权利要求1所述的橡胶密封圈贮存寿命优化设计方法，其特征在于，所述试验温度选自60℃～100℃中的至少三个。

10.根据权利要求1所述的橡胶密封圈贮存寿命优化设计方法，其特征在于，所述最小使用压缩率W为8～12％。