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專注環(huán)境試驗(yàn)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn)
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小子樣疲勞壽命分散系數(shù)置信區(qū)間隨應(yīng)力的變 小子樣疲勞壽命分散系數(shù)置信區(qū)間隨應(yīng)力的變化規(guī)律研究 確定飛機(jī)結(jié)構(gòu)疲勞壽命時(shí)，必須進(jìn)行構(gòu)件以及全機(jī)結(jié)構(gòu)的疲勞試驗(yàn)，由于人力、財(cái)力和時(shí)間消耗很大，因此試驗(yàn)樣本很
算例分析 算例分析 算例 8.1 ： 非線性極限狀態(tài)函數(shù)為 ，其基本隨機(jī)變量 和 均為正態(tài)分布 且相互獨(dú)立 ， 、 。 的分布取為均值為 0.5 、標(biāo)準(zhǔn)差為 0.2 的正態(tài)分布。本例運(yùn)用 MonteCarlo 抽樣 10 6 個(gè) 的樣本點(diǎn)，得到 4081 個(gè)失效樣本來估計(jì)密度函數(shù) 。以下給出四種擬合
正交多項(xiàng)式法擬合密度函數(shù) 正交多項(xiàng)式法擬合密度函數(shù) 連續(xù)型隨機(jī)變量 的概率密度函數(shù) 可用高階矩的展開式逼近，而且展開式為正態(tài)分布乘一修正系數(shù)，所以 可以展開為帶權(quán) 的多項(xiàng)式。下面給出利用樣本的前 階矩近似擬合密度函數(shù)的過程。本文取 l =6，即利用失效參數(shù)樣本的前 6 階矩近似
自適應(yīng)核密度估計(jì)方法 自適應(yīng)核密度估計(jì)方法 核密度估計(jì)是一種非參數(shù)概率密度估計(jì)方法，它包括固定寬核密度估計(jì)方法和自適應(yīng)寬核密度估計(jì)方法。 固定寬核密度函數(shù)可以用下式表示 其中 為構(gòu)建密度函數(shù)的 個(gè)樣本點(diǎn)， 為變量空間的維數(shù)， 為窗口寬度參數(shù)， 為核概率密度函數(shù)，通常取
基于自適應(yīng)核密度估計(jì)、正交多項(xiàng)式擬合和擴(kuò) 基于自適應(yīng)核密度估計(jì)、正交多項(xiàng)式擬合和擴(kuò)展可靠性試驗(yàn)的全局靈敏度分析方法 求解某一參數(shù)的靈敏度時(shí)，必須將其他變量的參數(shù)視為確定的。因?yàn)樵诳疾煲粋€(gè)變量的參數(shù)的靈敏度時(shí)，如果將其他變量參數(shù)視作變化的，那么此時(shí)求得的失效概率對(duì)某一參數(shù)的靈敏度就已
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