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    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)

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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 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

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    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

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    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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    重要抽樣可靠性試驗(yàn)靈敏度估計(jì)值的方差分析 重要抽樣可靠性試驗(yàn)靈敏度估計(jì)值的方差分析 采用式和對(duì)可靠性試驗(yàn)靈敏度進(jìn)行估計(jì)是近似的,它的取值在樣本容量較小時(shí)有很大的隨機(jī)性,但依據(jù)大數(shù)定理,上述兩式的估計(jì)值隨樣本容量的增加逐漸趨近于真值。為了對(duì)式和估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特征有清楚的了解,進(jìn)而了解重

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