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專注環(huán)境試驗設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn)
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母體標(biāo)準(zhǔn)差置信區(qū)間估計的Bootstra 母體標(biāo)準(zhǔn)差置信區(qū)間估計的 Bootstrap 方法 假定 是一組獨立同分布樣本 的未知總體參數(shù)。 Bootstrap 方法的基本思想是利用經(jīng)驗分布函數(shù) 代替總體分布函數(shù) ，從經(jīng)驗分布函數(shù) 中隨機抽取容量為 的樣本來估計統(tǒng)計量 的抽樣分布，這就等同于對原始樣本作有放回再
疲勞分散系數(shù)的定義 疲勞分散系數(shù)的定義 文獻 [4] 將疲勞分散系數(shù)定義為中值壽命 與安全壽命 的比值，即 中值試驗壽命為具有 50% 可靠度的疲勞壽命估計值。當(dāng)疲勞壽命服從對數(shù)正態(tài)分布時，子樣平均值是母體中值估計值 。大量的研究表明，飛機結(jié)構(gòu)的疲勞壽命服從對數(shù)正態(tài)分布或雙
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 確定飛機結(jié)構(gòu)疲勞壽命時，必須進行構(gòu)件以及全機結(jié)構(gòu)的疲勞試驗，由于人力、財力和時間消耗很大，因此試驗樣本很
算例分析 算例分析 算例 8.1 ： 非線性極限狀態(tài)函數(shù)為 ，其基本隨機變量 和 均為正態(tài)分布 且相互獨立 ， 、 。 的分布取為均值為 0.5 、標(biāo)準(zhǔn)差為 0.2 的正態(tài)分布。本例運用 MonteCarlo 抽樣 10 6 個 的樣本點，得到 4081 個失效樣本來估計密度函數(shù) 。以下給出四種擬合
正交多項式法擬合密度函數(shù) 正交多項式法擬合密度函數(shù) 連續(xù)型隨機變量 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
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