| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 符号说明 | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第13-29页 |
| ·课题来源及意义 | 第13-14页 |
| ·橡胶老化寿命研究的现状 | 第14-23页 |
| ·实验分析方法 | 第14-16页 |
| ·仪器分析方法 | 第16-23页 |
| ·橡胶老化寿命预测模型 | 第23-27页 |
| ·Dakin 寿命推算模型 | 第23-24页 |
| ·动力学曲线模型 | 第24-25页 |
| ·变量折合模型 | 第25页 |
| ·其他数学模型法 | 第25-27页 |
| ·本文研究的必要性 | 第27页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第27-28页 |
| ·本文拟解决的关键问题 | 第28-29页 |
| 2 橡胶老化机理与 BP 神经网络评价技术 | 第29-40页 |
| ·老化的概念及特征 | 第29页 |
| ·影响橡胶老化的因素 | 第29-30页 |
| ·内部因素 | 第29-30页 |
| ·外部因素 | 第30页 |
| ·橡胶老化机理 | 第30-32页 |
| ·橡胶分子链老化过程 | 第30-31页 |
| ·自动催化氧化的老化机理 | 第31-32页 |
| ·BP 人工神经网络理念 | 第32-36页 |
| ·BP 人工神经网络概念 | 第33页 |
| ·BP 网络模型特点 | 第33-34页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第34页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第34-36页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第36-39页 |
| ·BP 神经网络的结构设计 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络参数的设计 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 实验研究 | 第40-50页 |
| ·实验方案 | 第40-41页 |
| ·主要实验设备及仪器 | 第40页 |
| ·实验配方 | 第40-41页 |
| ·主要原材料及常态物理性能 | 第41页 |
| ·实验工艺条件 | 第41-43页 |
| ·密炼机塑炼及混炼 | 第41-42页 |
| ·开炼机冷却 | 第42-43页 |
| ·硫化条件 | 第43页 |
| ·低温加速老化实验 | 第43页 |
| ·实验步骤 | 第43页 |
| ·热空气加速老化实验 | 第43-45页 |
| ·实验步骤 | 第43-44页 |
| ·实验事项 | 第44-45页 |
| ·实验结果测试 | 第45-46页 |
| ·实验样品制备 | 第45页 |
| ·实验样品性能测试 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·硫化胶的基本力学性能 | 第46页 |
| ·低温加速老化后基本力学性能 | 第46-47页 |
| ·热空气加速老化后的基本力学性能 | 第47-48页 |
| ·老化实验数据结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于 BP 神经网络的橡胶老化寿命预测评价 | 第50-57页 |
| ·BP 神经网络模型建立前处理 | 第50-51页 |
| ·网络输入输出的确定 | 第50页 |
| ·神经网络训练数据与测试数据处理 | 第50页 |
| ·网络结构及参数确定 | 第50-51页 |
| ·网络训练 | 第51页 |
| ·网络的收敛和局部极小问题的解决 | 第51页 |
| ·由神经网络模型仿真出目标函数 F(x) | 第51页 |
| ·BP 神经网络橡胶老化寿命预测模型的建立 | 第51-53页 |
| ·网络结构 | 第52页 |
| ·学习算法 | 第52-53页 |
| ·训练样本 | 第53页 |
| ·BP 神经网络橡胶密封圈老化寿命的预测 | 第53-56页 |
| ·BP 神经网络对橡胶密封圈寿命进行预测 | 第53-56页 |
| ·BP 神经网络橡胶密封圈寿命预测结果 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于动力学曲线模型的橡胶老化寿命预测评价 | 第57-69页 |
| ·动力学曲线模型对密封圈进行老化寿命预测 | 第57-60页 |
| ·老化程度与老化时间关系图 | 第57-58页 |
| ·老化寿命预测基本理论公式 | 第58页 |
| ·公式参数的估计 | 第58-60页 |
| ·尝试法对ɑ进行计算 | 第60页 |
| ·统计分析相关检验 | 第60-62页 |
| ·W C DZ方程的相关检验 | 第60页 |
| ·W 的预测区间估计 | 第60-61页 |
| ·老化寿命预测方程的确定 | 第61-62页 |
| ·数据处理和寿命计算 | 第62-64页 |
| ·两种预测模型的验证及比较 | 第64-65页 |
| ·SPSS 软件对 BP 神经网络预测模型的修正 | 第65-68页 |
| ·SPSS 软件介绍 | 第65-66页 |
| ·运用 SPSS 对 BP 神经网络预测结果进行修正 | 第66-67页 |
| ·对修正结果进行验证 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 总结 | 第69-71页 |
| 本文所做工作和成果 | 第69-70页 |
| 本文创新点 | 第70页 |
| 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录1 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第78-79页 |