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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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“等面積”近似等價(jià)正態(tài)化方法 等面積近似等價(jià)正態(tài)化方法 等面積法的思路是：選取適當(dāng)?shù)牡葍r(jià)正態(tài)型隸屬函數(shù) 的位置參數(shù) 和形狀參數(shù) ，使得等價(jià)隸屬函數(shù) 下的面積等于原隸屬函數(shù) 下的面積，即有下式成立 （ 1 ）對(duì)于對(duì)稱梯形隸屬函數(shù) 有 ，式左右兩端的積分結(jié)果分別為 將上述兩式代入式，可
“改進(jìn)最大最小”近似等價(jià)正態(tài)化方法 改進(jìn)最大最小近似等價(jià)正態(tài)化方法 上述等價(jià)正態(tài)化過程是近似的，對(duì)于對(duì)稱拋物型這樣的非線性隸屬函數(shù)，要想在變量的所有取值范圍內(nèi)均得到精度很好的近似是不可能的，而且對(duì)于失效概率和可靠性試驗(yàn)靈敏度的近似計(jì)算來說也是不必要的，因?yàn)橹挥谢咀兞康奈卜植?/span>
非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)分析 非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)分析及可靠性試驗(yàn)靈敏度分析 因?yàn)榉钦龖B(tài)隸屬函數(shù)在作式所示的變換后相應(yīng)的概率密度函數(shù)為非正態(tài)型，故非正態(tài)隸屬函數(shù)較難應(yīng)用 7.3 節(jié)所述方法求解可靠性試驗(yàn)及可靠性試驗(yàn)靈敏度，因此對(duì)于非正態(tài)隸屬函數(shù)應(yīng)先將其近似等
正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)分析及 正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)分析及可靠性試驗(yàn)靈敏度分析 當(dāng)模糊變量的隸屬函數(shù)為正態(tài)型時(shí)，其隸屬函數(shù) 為 其中 和 分別為正態(tài)隸屬函數(shù)的位置參數(shù)和形狀參數(shù)。 將 作如式的變換可得相應(yīng)于 的概率密度函數(shù) [6] 。 可見，與正態(tài)隸屬函數(shù)相應(yīng)的概率密度
非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)及可 非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機(jī)可靠性試驗(yàn)及可靠性試驗(yàn)靈敏度分析的數(shù)字模擬法 假設(shè)結(jié)構(gòu)中有 個(gè)基本變量 ，其中前 個(gè)變量 為相互獨(dú)立的基本隨機(jī)變量，其概率密度函數(shù)分別為 ，由于非正態(tài)變量可以轉(zhuǎn)化成正態(tài)變量進(jìn)行可靠性試驗(yàn)及可靠性試驗(yàn)靈敏度分析，所以文中
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