CN105844079B - 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法 - Google Patents

压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105844079B
CN105844079B CN201610146662.9A CN201610146662A CN105844079B CN 105844079 B CN105844079 B CN 105844079B CN 201610146662 A CN201610146662 A CN 201610146662A CN 105844079 B CN105844079 B CN 105844079B
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
ageing
value
compression ratio
temperature
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610146662.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105844079A (zh
Inventor
马小兵
王红雨
王晗
赵宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihang University
Original Assignee
Beihang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beihang University filed Critical Beihang University
Priority to CN201610146662.9A priority Critical patent/CN105844079B/zh
Publication of CN105844079A publication Critical patent/CN105844079A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105844079B publication Critical patent/CN105844079B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16ZINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)

Abstract

一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,其实施步骤有:一、建立加速老化综合模型;二、根据预测值与试验值误差最小的原则求解参数α;三、确定加速模型参数;四、寿命估计;本发明从大量的实际观测数据和试验数据出发,通过研究压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间的变化规律,建立压缩比与橡胶老化模型参数的数学关系,确定了描述压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的综合模型;并根据加速老化试验数据求解模型参数;进而对羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命进行评估。它对评估压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命具有重要意义,具有很强的操作性和适用性。

Description

压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法
技术领域
本发明涉及一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,它针对羧基亚硝基氟橡胶密封产品,以大量的实际观测数据和试验数据为基础,建立了描述压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的综合模型,并基于此建立了羧基亚硝基氟橡胶密封产品的加速老化试验评估方法。适用于压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品寿命设计与评估等领域。
背景技术
羧基亚硝基氟橡胶因具有良好的力学性能、耐高温性能和密封性能等特点,被广泛的应用于各种装备系统中。随着时间的推移,橡胶老化已经成为产品中无法避免的问题,因此针对羧基亚硝基氟橡胶密封产品老化行为的研究成为重点。由于羧基亚硝基氟橡胶存在高可靠,长寿命的特点,传统的寿命试验难以在可行的时间内完成,另一方面羧基亚硝基氟橡胶的压缩永久变形具有明显的退化趋势,故一般采用压缩永久变形作为老化指标对该橡胶开展加速退化试验,获得老化信息。
寿命是衡量橡胶密封产品使用性能最直观的参数,当压缩永久变形达到一定的阈值时,即认定失效,因此可以根据压缩永久变形随老化时间的变化规律预测寿命。为了能够真实地刻画压缩永久变形的变化规律,获得准确的寿命估计,必须充分考虑羧基亚硝基氟橡胶密封产品的使用条件。羧基亚硝基氟橡胶密封产品在贮存和使用过程中,始终处于受压状态,所以研究羧基亚硝基氟橡胶密封产品在压缩载荷下的加速老化综合模型和试验评估方法极其重要。分析目前已有的相关资料,常用压缩比作为衡量橡胶所受压缩载荷的指标,一部分文献通过加速老化试验研究了压缩比对羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形的影响,并根据试验结果给出了定性解释,但并未建立包含压缩比参数的羧基亚硝基氟橡胶加速老化综合模型,也未给出压缩比对羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形影响的定量描述。
基于此本发明提出一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,通过分析大量的实际观测数据和试验数据,将压缩比对羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形的影响定量表示,并结合阿伦尼斯模型,建立了涵盖温度和压缩比两个因素的羧基亚硝基氟橡胶加速老化综合模型,进而根据加速老化试验数据对羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命进行评估。
发明内容
(1)本发明的目的:针对羧基亚硝基氟橡胶密封产品,从已有的实际观测数据和试验数据出发,结合阿伦尼斯模型,建立涵盖温度和压缩比两个因素的综合模型来描述羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间的变化规律,为评估压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命提供支持,可推广应用于压缩载荷下其他橡胶密封产品的寿命设计与评估。
(2)技术方案:
本发明提出的基本假设如下:
假设1羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ的变化规律可以表示为
其中,K为老化速率系数;α与老化机理有关,为(0,1]之间的定值;B为与压缩比有关的参数。
假设2老化速率系数K与温度有关,随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型,即
其中,A为待定常数,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,取值为1.38×10-23J/K。
假设3通过研究大量的实际观测数据和试验数据,发现压缩比CR与模型中的参数B相关,呈现指数关系,故采用指数型加速模型来表示参数B,即
B=D1exp(-D2·CR) (3)
其中,D1和D2为待定常数。
已知羧基亚硝基氟橡胶进行加速老化试验,加速应力分别为温度T和压缩比CR,压缩比共有p个应力水平,温度共有m个应力水平,每一个试验条件下均只有一个样本。第k(k=1,2,…,p)个压缩比,第i(i=1,2,…,m)个温度条件下,测试点的个数为nki,对应的测试时间分别记为τkij(j=1,2,…,nki),对应的压缩永久变形的试验值分别记为εkij
本发明提出的方法主要包括建立加速老化综合模型,根据预测值与试验值误差最小的原则求解参数α,确定加速模型参数和寿命估计四个部分。
基于上述假设和思路,本发明压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,通过如下步骤实现:
步骤一:建立加速老化综合模型
根据假设1可知羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ的变化规律可以表示为
其中,α为(0,1]之间的定值;根据假设2可知K随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型;根据假设3可知B随压缩比CR的变化规律呈现指数关系。
因此羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ变化规律的综合模型表示为
其中,α为定值,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,A、D1和D2为待定常数;
步骤二:根据预测值与试验值误差最小的原则求解参数α
根据假设1,羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的模型中共有三个参数,α为定值,K和B分别与温度和压缩比有关。以预测值与试验值误差最小为准则求解参数α,即使下式取得最小值:
其中,ykij=1-εkij为ykij的预测值,
根据假设1,将羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的模型两边取对数,可得
ln(1-εkij)=lnBki-Kkiτkij α (7)
根据最小二乘法各个压缩比、各个温度条件下的
将求得的各温度下作为优化问题的约束条件,于是确定参数α的优化模型为
s.t.
根据复形法对优化模型进行求解,可以得到α的值,具体步骤如下:
I.在(0,1]的范围内随机产生4个α的初值,记为α(1)、α(2)、α(3)和α(4)
II.根据公式(8)和(9),分别计算Kki (1)、Kki (2)、Kki (3)、Kki (4)和Bki (1)、Bki (2)、Bki (3)、Bki (4),代入公式(10)的目标函数f,得到f(1)、f(2)、f(3)和f(4),比较出最坏的点α(w)和最好的点α(b),即
f(w)=max{f(1)f(2)f(3)f(4)} (11)
f(b)=min{f(1)f(2)f(3)f(4)} (12)
III.设ε为给定的精度要求,若|f(w)-f(b)|≤ε,计算停止,α=α(b);若|f(w)-f(b)|>ε,计算中心点α0
然后得到反射点α(r)
α(r)=α0+c×(α0(w)) (14)
其中c≥1。
IV.若0<α(r)≤1,转步骤IV;若α(r)>1或α(r)≤0,则令c=c/2,由公式(14)重新计算得到α(r),直到0<α(r)≤1,转步骤IV。
V.若f(r)<f(w),则由α(r)代替α(w),形成新的初值,转步骤II;若f(r)≥f(w),令c=c/2,由公式(14)重新计算得到α(r),直到f(r)<f(w),由α(r)代替α(w),形成新的初值,转步骤II。
步骤三:确定加速模型参数
根据α值,利用第k个压缩比,第i个温度条件下的老化数据通过最小二乘法计算得到相应的以及相关系数Rki,见表1;将同一温度,不同压缩比下的求平均,得到将同一压缩比,不同温度下的求平均,得到见表1;
表1 加速模型参数计算结果示例
根据假设2,老化速率系数K随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型,即
其中A为待定常数,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,对模型两边取对数,可得
已知根据最小二乘估计可得A、E/R的估计值,进而给定温度T0可以获得相对应的老化速率系数
根据假设3,参数B随压缩比CR的变化规律服从指数型加速模型,即
其中D1和D2为待定常数,对模型两边取对数,可得
lnB=lnD1-D2·CR (18)
已知和(CR1,CR2,…,CRp),根据最小二乘估计可得D1和D2的估计值,进而给定压缩比CR0可以获得相对应的值;
步骤四:寿命估计
给定温度T0,代入公式(16)可得相对应的老化速率系数给定压缩比CR0,代入公式(18)可得相对应的此时,给定羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形的临界值εcr,代入
计算得到寿命
通过以上步骤,从实际观测数据和试验数据出发,通过研究压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间的变化规律,建立了压缩比与橡胶老化模型参数的数学关系,结合阿伦尼斯模型,确定了描述压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的综合模型,然后以预测值与试验值误差最小为准则建立优化模型,并根据加速老化试验数据求解模型参数,进而对羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命进行评估,从实际中来,到实际中去,具有很好的实际应用价值。
(3)优点和功效:本发明是一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,其优点是:
①本发明从大量的实际观测数据和试验数据出发,研究压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间的变化规律,并应用到羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命评估中,从实际中来,到实际中去,更具有应用价值。
②本发明建立了涵盖温度和压缩比两个因素的羧基亚硝基氟橡胶加速老化综合模型,是对羧基亚硝基氟橡胶老化规律的重要补充,对评估压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命具有重要意义,可推广应用于压缩载荷下其他橡胶密封产品的寿命设计与评估。
③本发明的算法对参数的初值要求较低,算法运行快速简单,可操作性强。
附图说明
图1为本发明所述方法流程图。
图2为某型号羧基亚硝基氟橡胶密封产品在压缩比为20%时温度分别为70℃、90℃、110℃条件下的压缩永久变形折线图。
图3为某型号羧基亚硝基氟橡胶密封产品在压缩比为30%时温度分别为70℃、90℃、110℃条件下的压缩永久变形折线图。
图4为某型号羧基亚硝基氟橡胶密封产品在压缩比为40%时温度分别为70℃、90℃、110℃条件下的压缩永久变形折线图。
具体实施方式
见图1-4,下面将结合实例和附图对本发明做进一步详细说明。
某型号羧基亚硝基氟橡胶密封产品在压缩比为20%,30%,40%条件下进行加速老化试验,每个压缩比下进行了70℃、90℃、110℃三个温度应力下的试验,以压缩永久变形为老化指标,9组试验的试验数据见图2-4。
本发明一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,见图1所示,具体实施步骤如下:
步骤一:建立加速老化综合模型
羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ变化规律的综合模型为:
其中,α为定值,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,A、D1和D2为待定常数。
步骤二:根据预测值与试验值误差最小的原则求解参数α
求解参数α以“预测值与试验值误差最小”为准则,即使下式取得最小值:
其中,ykij=1-εkij为ykij的预测值,
将羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的模型两边取对数,可得
ln(1-εkij)=lnBki-Kkiτkij α
根据最小二乘法各个压缩比、各个温度条件下的
根据试验数据,优化模型为
s.t.
根据复形法对优化模型进行求解,具体步骤如下:
I.随机产生4个α的初值,α(1)=0.656、α(2)=0.036、α(3)=0.849和α(4)=0.934;
II.将初值代入公式(10),得到f(1)=0.081、f(2)=0.073、f(3)=0.153和f(4)=0.188,比较出最坏的点α(w)=α(4)=0.934和最好的点α(b)=α(2)=0.036
取ε=10-8,由于|f(4)-f(2)|=0.115>10-8,计算中心点α0
取c=1.3,计算反射点α(r)
α(r)=α0+c×(α0(1))=-0.033
III.由于α(r)<0,令c=c/2=0.65,由公式(14)重新计算得到α(r)=0.240,0<α(r)≤1,转步骤IV。
IV.将α(r)代入公式(10),得f(r)=0.025,由于f(r)<f(w),由α(r)代替α(w),形成新的初值α(1)=0.656、α(2)=0.036、α(3)=0.849和α(4)=0.240,转步骤II。
继续进行迭代,知道满足终止条件,最终得到α的值为0.32。
步骤三:确定加速模型参数
根据α的取值,可以运用最小二乘法得到第k个压缩比,第i个温度条件下的以及相关系数见表2,括号中的数据依次为
表2 不同压缩比下的压缩永久变形数据计算结果
加速模型拟合结果见表3。
表3 加速模型拟合结果
应力 加速模型 相关系数
温度 K=226.016exp(-2383.759/T) 0.9946
压缩比 B=1.310exp(-0.491CR) 0.9826
根据加速模型可得羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ变化规律的综合模型:
1-ε=B·exp(-Kτα)
其中K=226.016exp(-2383.759/T),B=1.310exp(-0.491CR),α=0.32。
步骤四:寿命估计
已知该型号羧基亚硝基氟橡胶密封产品的压缩比为20%,使用温度为25℃,压缩永久变形的阈值为0.6,代入模型,可得
计算得寿命为11.27年。
结果表明,采用本发明方法可以实现压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品寿命的评估,并与实际相符合,达到预期的目的。
综上所述,本发明给出了一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,它针对羧基亚硝基氟橡胶密封产品,以大量的实际观测数据和试验数据为基础,结合阿伦尼斯模型,建立了描述压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的综合模型,并基于此对羧基亚硝基氟橡胶密封产品的加速老化试验评估方法进行了研究。该方法的具体步骤是:首先从实际观测数据和试验数据出发,通过研究压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间的变化规律,建立了压缩比与橡胶老化模型参数的数学关系,结合阿伦尼斯模型,确定了描述压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的综合模型,然后以预测值与试验值误差最小为准则建立优化模型,并根据加速老化试验数据求解模型参数,进而对羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命进行评估。本发明是对羧基亚硝基氟橡胶老化规律的重要补充,对评估压缩载荷下羧基亚硝基氟橡胶密封产品的寿命具有重要意义,可推广应用于压缩载荷下其他橡胶密封产品的寿命设计与评估,具有很强的操作性和适用性。

Claims (1)

1.一种压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法,基本假设如下:
假设1、羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ的变化规律表示为
其中,K为老化速率系数;α与老化机理有关,为(0,1]之间的定值;B为与压缩比有关的参数;
假设2、老化速率系数K与温度有关,随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型,
其中,A为待定常数,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,取值为1.38×10-23J/K;
假设3、通过研究大量的实际观测数据和试验数据,发现压缩比CR与模型中的参数B相关,呈现指数关系,故采用指数型加速模型来表示参数B,即
B=D1exp(-D2·CR) (3)
其中,D1和D2为待定常数;
已知羧基亚硝基氟橡胶进行加速老化试验,加速应力分别为温度T和压缩比CR,压缩比共有p个应力水平,温度共有m个应力水平,每一个试验条件下均只有一个样本;第k个压缩比,第i个温度条件下,测试点的个数为nki,对应的测试时间分别记为τkij,对应的压缩永久变形的试验值分别记为εkij;其中,k=1,2,…,p;i=1,2,…,m;j=1,2,…,nki
其特征在于:所述方法,通过如下步骤实现:
步骤一:建立加速老化综合模型
根据假设1可知羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ的变化规律表示为
其中,α为(0,1]之间的定值;根据假设2,K随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型;根据假设3,B随压缩比CR的变化规律呈现指数关系;
因此羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形ε随老化时间τ变化规律的综合模型表示为
其中,α为定值,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,A、D1和D2为待定常数;
步骤二:根据预测值与试验值误差最小的原则求解参数α
根据假设1,羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的模型中共有三个参数,α为定值,K和B分别与温度和压缩比有关;以预测值与试验值误差最小为准则求解参数α,即使下式取得最小值:
其中,ykij=1-εkij为ykij的预测值,
根据假设1,将羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形随老化时间变化规律的模型两边取对数,得
ln(1-εkij)=lnBki-Kkiτkij α (7)
根据最小二乘法各个压缩比、各个温度条件下的
将求得的各温度下作为优化问题的约束条件,于是确定参数α的优化模型为
根据复形法对优化模型进行求解,得到α的值,具体步骤如下:
I.在(0,1]的范围内随机产生4个α的初值,记为α(1)、α(2)、α(3)和α(4)
II.根据公式(8)和(9),分别计算Kki (1)、Kki (2)、Kki (3)、Kki (4)和Bki (1)、Bki (2)、Bki (3)、Bki (4),代入公式(10)的目标函数f,得到f(1)、f(2)、f(3)和f(4),比较出最坏的点α(w)和最好的点α(b),即
f(w)=max{f(1) f(2) f(3) f(4)} (11)
f(b)=min{f(1) f(2) f(3) f(4)} (12)
III.设ε为给定的精度要求,若|f(w)-f(b)|≤ε,计算停止,若|f(w)-f(b)|>ε,计算中心点α0
然后得到反射点α(r)
α(r)=α0+c×(α0(w)) (14)
其中c≥1
IV.若0<α(r)≤1,转步骤V;若α(r)>1或α(r)≤0,则令c=c/2,由公式(14)重新计算得到α(r),直到0<α(r)≤1,转步骤V;
V.若f(r)<f(w),则由α(r)代替α(w),形成新的初值,转步骤II;若f(r)≥f(w),令c=c/2,由公式(14)重新计算得到α(r),直到f(r)<f(w),由α(r)代替α(w),形成新的初值,转步骤II;
步骤三:确定加速模型参数
根据α值,利用第k个压缩比,第i个温度条件下的老化数据通过最小二乘法计算得到相应的以及相关系数Rki,见表1;将同一温度,不同压缩比下的求平均,得到将同一压缩比,不同温度下的求平均,得到见表1;
表1加速模型参数计算结果示例
根据假设2,老化速率系数K随温度T的变化规律服从阿伦尼斯模型,即
其中A为待定常数,E为激活能,R为玻尔兹曼常数,对模型两边取对数,得
已知根据最小二乘估计可得A、E/R的估计值,进而给定温度T0获得相对应的老化速率系数
根据假设3,参数B随压缩比CR的变化规律服从指数型加速模型,即
其中D1和D2为待定常数,对模型两边取对数,得
ln B=lnD1-D2·CR (18)
已知和(CR1,CR2,…,CRp),根据最小二乘估计得D1和D2的估计值,进而给定压缩比CR0获得相对应的值;
步骤四:寿命估计
给定温度T0,代入公式(16)得相对应的老化速率系数给定压缩比CR0,代入公式(18)得相对应的此时,给定羧基亚硝基氟橡胶压缩永久变形的临界值εcr,代入
计算得到寿命
CN201610146662.9A 2016-03-15 2016-03-15 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法 Active CN105844079B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610146662.9A CN105844079B (zh) 2016-03-15 2016-03-15 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610146662.9A CN105844079B (zh) 2016-03-15 2016-03-15 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105844079A CN105844079A (zh) 2016-08-10
CN105844079B true CN105844079B (zh) 2018-08-28

Family

ID=56587953

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610146662.9A Active CN105844079B (zh) 2016-03-15 2016-03-15 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105844079B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107702905B (zh) * 2017-09-28 2020-01-10 电子科技大学 一种基于威布尔分布的橡胶圈可靠寿命预测方法
CN108181096A (zh) * 2017-11-15 2018-06-19 中电普瑞电力工程有限公司 一种o型密封圈的加速老化试验方法和装置
CN108536918B (zh) * 2018-03-16 2022-04-08 北京航天控制仪器研究所 树脂型胶粘剂贮存寿命的确定方法、装置及电子设备
CN109142204A (zh) * 2018-09-03 2019-01-04 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 一种换流变密封件多因素老化试验方法
CN109490077A (zh) * 2018-12-19 2019-03-19 北京强度环境研究所 一种喷管橡胶堵盖加速贮存试验及寿命评估和验证方法
CN110501212A (zh) * 2019-08-26 2019-11-26 深圳古瑞瓦特新能源股份有限公司 一种高分子材料寿命评估方法
CN112784413B (zh) * 2021-01-22 2022-07-26 北京航空航天大学 一种zn-40阻尼减振结构剩余贮存寿命评估方法
CN113884932B (zh) * 2021-10-28 2024-04-09 广东电网有限责任公司 电池使用寿命的评估方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102253242A (zh) * 2011-04-27 2011-11-23 北京航空航天大学 一种基于双参数加速退化数据的加速度计稳定期确定方法
CN104236889A (zh) * 2014-09-11 2014-12-24 航天科工防御技术研究试验中心 橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102253242A (zh) * 2011-04-27 2011-11-23 北京航空航天大学 一种基于双参数加速退化数据的加速度计稳定期确定方法
CN104236889A (zh) * 2014-09-11 2014-12-24 航天科工防御技术研究试验中心 橡胶密封圈的贮存寿命优化设计方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Accelerated aging: Prediction of chemical stability of pharmaceuticals;Kenneth C.Waterma et al;《International Journal of Pharmaceutics》;20050411;第293卷(第1-2期);101-125页 *
Useful Lifetime Prediction of Rubber Components Using Accelerated Testing;Chang Su Woo et al;《IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY》;20100331;第59卷(第1期);11-17页 *
基于指数分布的加速寿命试验简论;谢魁等;《电光与控制》;20120930;第19卷(第9期);80-81,86页 *
橡胶材料加速老化实验及寿命评估模型的研究进展;肖鑫等;《宇航材料工艺》;20071231;第37卷(第1期);6-10页 *
电力电缆绝缘老化寿命评估模型的研究;陈东等;《光纤与电缆及其应用技术》;20151025(第5期);37-38,46页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105844079A (zh) 2016-08-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105844079B (zh) 压缩载荷下氟橡胶密封产品加速老化模型与寿命评估方法
CN103049639B (zh) 基于蒙特卡洛法的噪声参数测量不确定度评定方法
CN106324521B (zh) 一种联合估计动力电池系统参数与荷电状态的方法
WO2014119123A1 (en) Method for estimating state of charge for lithium-ion batteries
CN111751199B (zh) 基于eifs分布的疲劳寿命预测方法
CN102542155A (zh) 基于加速退化数据的粒子滤波剩余寿命预测方法
CN105203942B (zh) 一种基于性能退化量分布参数的电路寿命预测方法
CN105242155A (zh) 一种基于熵权法和灰色关联分析的变压器故障诊断方法
CN107133476B (zh) 一种基于响应混叠性度量的测试激励与测点的协同优化方法
Becherif et al. Determination of the health state of fuel cell vehicle for a clean transportation
CN108846239B (zh) 一种基于温湿度的弹性环氧树脂加速贮存试验及评估方法
CN106950507A (zh) 一种智能时钟电池用高可靠性寿命评估方法
CN114487846A (zh) 电池电化学阻抗谱在线估计方法及装置
CN104678312A (zh) 一次性锂电池容量加速退化试验“倒挂”数据评估方法
Stepančič et al. Fault detection of fuel cell systems based on statistical assessment of impedance data
CN105091923B (zh) 用于操作测量点的方法
CN105988072B (zh) Mos晶体管的开启电压测试系统及测试方法
CN111487535B (zh) 一种液态金属电池双等效电路模型的参数获取及切换方法
CN116165279B (zh) 复合绝缘子缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN106645953B (zh) 锂电池内阻值估算方法
CN108229727B (zh) 医疗器械整机寿命分布预测方法和系统
CN114859249B (zh) 一种电池包容量的检测方法和装置
CN115078868B (zh) 一种老化试验中器件热学参数的测试方法和装置
CN110516355A (zh) 基于预估函数模型的泄漏测试曲线趋势预测方法及系统
Cao et al. Optimal generalized case-cohort analysis with Cox’s proportional hazards model

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant