橡胶材料是性能优良、成本较低、生产工艺相对成熟且可回收和重复利用的环保型合成材料,广泛应用于隔振、密封和绝缘等领域。由于使用环境中的热源、液体、湿汽、臭氧、盐雾和辐射等因素的作用,橡胶不可避免的产生了疲劳和老化等现象,导致其力学性能指标无法满足使用要求。对橡胶材料的老化和疲劳等可靠耐久性能进行快速而准确的评估,有助于在设计阶段对橡胶件的力学行为进行预测,从而为橡胶件的可靠性优化设计和更换维护周期的制定提供理论依据。本论文以车用天然橡胶的可靠性评估为研究目标,引入加速试验方法,探讨人工智能方法在橡胶可靠性数据分析中的应用。论文的研究引入了加速试验方法,采用宏微观结合的技术手段,着重在加速因子的识别、老化本构关系建模、自然老化评估、考虑分散性的建模和人工智能方法在橡胶疲劳寿命预测中的应用等方面开展了较为深入的研究。(1)加速试验及加速因子识别方法研究。为获得加速应力相对常用应力下的加速因子,在时温等效平移原理的基础上,将各加速试验样本点平移至参考应力下,对平移后的所有样本点进行退化轨迹的非线性拟合,以最小化拟合结果的平均相对分散系数为目标,引入改进的粒子群算法对加速因子进行识别,有效解决了传统加速因子识别方法精度不足且效率不高的弊端。在提出的加速因子识别方法的基础上,结合橡胶恒定热应力加速老化预试验数据,对步进应力和步降应力加速试验进行了设计,验证了所提出的试验计划能够满足预期的退化轨迹需求,并通过实测步进(降)应力加速试验数据分析,验证了步进(降)加速试验可以有效提高橡胶可靠性的评估效率。(2)橡胶老化评价指标及老化微观机理研究。在自由状态下对不同硬度的哑铃型橡胶试片在不同温度下进行不同时间的老化试验,获得不同老化程度的样件,在电子拉力试验台上测量应力应变数据、扯断伸长率和拉伸强度,并通过Ahagon图验证了加速机理的一致性。发现橡胶试样的扯断伸长率的性能衰退服从阿累尼乌斯定律,而拉伸强度的性能衰退规律性较差。提出采用Peck-Yeoh模型用于描述温度、硬度和老化时间对本构关系的影响。在对不同老化程度的样件进行扫描电镜试验分析后,结合表面形貌变化和热重分析,从表观活化能变化的角度对橡胶老化的微观机理进行了阐释。(3)自然环境老化橡胶可靠性评估。在考虑不同样件衰退轨迹差异的前提下,采用伪寿命法获得了样件在不同温度老化条件下的伪寿命分布,引入威布尔分布建立橡胶寿命分布的可靠性模型,针对自然环境下橡胶的变温可靠性寿命评估问题,提出了温度幅变系数的概念,大大提升了自然环境下橡胶老化的可靠性评估效率。(4)考虑分散性的橡胶老化建模。考虑硬度分散性对橡胶老化寿命的影响,在建立不同初始硬度胶料的退化轨迹方程的基础上,发现退化轨迹方程中的衰退速度与温度、硬度相关,提出了采用Peck模型建立不同应力下的加速模型。在对胶料初始硬度统计分析的基础上,采用正态分布对初始硬度进行拟合,引入Monte-Carlo方法对室温下初始硬度服从正态分布的橡胶试样的衰退轨迹进行仿真,采用核密度分布建模的方法获得了伪失效寿命的概率分布曲线。考虑轨迹分散性的橡胶老化建模,引入了维纳过程、伽玛过程和逆高斯过程这三种典型的随机过程模型,采用贝叶斯方法对模型的参数进行识别,获得了考虑胶料轨迹分散性的伪寿命概率分布曲线。(5)人工智能方法在橡胶疲劳寿命预测中的应用。为了对有限样本量下的橡胶高温疲劳寿命进行预测,提出了采用改进的引力搜索算法优化的支持向量机模型对多因素影响下的橡胶高温疲劳数据进行训练,并与BP神经网络模型对比,验证了所提出的模型具有更高的精度。应用随机森林模型建立了考虑应变幅值、应变均值和应变比影响下的恒幅载荷作用下的橡胶疲劳寿命模型,结合非线性疲劳损伤理论对变幅载荷作用下的疲劳寿命进行了预测,并与试验结果对比,验证了所提出方法的准确性。综上所述,本文针对车用天然橡胶的老化和疲劳寿命预测问题,在加速试验的基础上,结合智能算法,重点在可靠性数据处理、寿命预测、分散性影响分析和高温、变幅疲劳等方面开展了深入的研究,研究结果进一步完善了橡胶材料的可靠性评估理论体系,丰富了加速试验方法的工程实践,拓展了智能算法在可靠性中的应用,为车用橡胶件的性能评估、设计优化和定寿延寿等工作奠定了基础。