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專(zhuān)注環(huán)境試驗(yàn)設(shè)備的研發(fā)與生產(chǎn)
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相關(guān)正態(tài)變量情況下可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的 相關(guān)正態(tài)變量情況下可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的基于超球重要抽樣的直接法 對(duì)于含相關(guān)正態(tài)變量的可靠性試驗(yàn)靈敏度分析問(wèn)題，可將 4.2 節(jié)的直接法與 4.3.1 節(jié)的超球重要抽樣或 4.3.2 節(jié)的自適應(yīng)超球重要抽樣相結(jié)合來(lái)提高可靠性試驗(yàn)靈敏度分析直接法的計(jì)算效率，具
基于超球重要抽樣的相關(guān)正態(tài)變量情況下的 基于超球重要抽樣的相關(guān)正態(tài)變量情況下的可靠性試驗(yàn)靈敏度分析 上述兩種基于 MonteCarlo 數(shù)字模擬法的可靠性試驗(yàn)靈敏度分析方法的顯著缺點(diǎn)是效率太低，由于絕大部分情況下引入的密度函數(shù)的密度中心處于遠(yuǎn)離失效域的安全域內(nèi)，因此大多數(shù)樣本點(diǎn)均落在安全域內(nèi)
相關(guān)正態(tài)變量情況下可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的 相關(guān)正態(tài)變量情況下可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的 MonteCarlo 法及自適應(yīng)超球重要抽樣法 第二章和第三章討論了重要抽樣法和改進(jìn)重要抽樣法進(jìn)行可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的效率和收斂性問(wèn)題，重要抽樣法由于將抽樣的密度中心移到了對(duì)可靠性試驗(yàn)靈敏度貢獻(xiàn)較大的區(qū)域而提
改進(jìn)的重要抽樣可靠性試驗(yàn)靈敏度估計(jì)及其方 改進(jìn)的重要抽樣可靠性試驗(yàn)靈敏度估計(jì)及其方差分析 與可靠性試驗(yàn)分析的數(shù)字模擬法類(lèi)似，許多數(shù)字模擬的方法被發(fā)展起來(lái)用于可靠性試驗(yàn)靈敏度估計(jì) [1-9] ，在已發(fā)展得較為完善的可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的數(shù)字模擬方法中， MonteCarlo 法和重要抽樣法的應(yīng)用最為廣
算例分析 算例分析 算例2.1 ： 非 線性極限狀態(tài)函數(shù)為 ，其中各隨機(jī)變量相互獨(dú)立，且服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布， 表 21 給出 可靠性試驗(yàn) 靈敏度計(jì)算結(jié)果的對(duì)照，表 22 則給出重要抽樣 可靠性試驗(yàn) 靈敏度 估計(jì)值 與 MonteCarlo 可靠性試驗(yàn) 靈敏度 估計(jì)值在 0.95 置信度 下 的置
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