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正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗分析及 正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗分析及可靠性試驗靈敏度分析 當模糊變量的隸屬函數(shù)為正態(tài)型時，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于 的概率密度函數(shù) [6] 。 可見，與正態(tài)隸屬函數(shù)相應的概率密度
非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗及可 非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗及可靠性試驗靈敏度分析的數(shù)字模擬法 假設結(jié)構(gòu)中有 個基本變量 ，其中前 個變量 為相互獨立的基本隨機變量，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)變量進行可靠性試驗及可靠性試驗靈敏度分析，所以文中
含非正態(tài)模糊變量的結(jié)構(gòu)的可靠性試驗及可靠 含非正態(tài)模糊變量的結(jié)構(gòu)的可靠性試驗及可靠性試驗靈敏度分析 現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)模糊可靠性試驗理論研究中，通常將模糊可靠性試驗問題轉(zhuǎn)化為常規(guī)可靠性試驗問題來處理，常用的方法有兩類，第一類是基于 水平截集的方法 [1] ，第二類是基于模糊隸屬函數(shù)向隨機密度函數(shù)
基于修正的Latin方抽樣的可靠性試驗靈 基于修正的 Latin 方抽樣的可靠性試驗靈敏度分析 上述抽樣過程中矩陣 是隨機產(chǎn)生的，其各列間難免會引入一定的統(tǒng)計相關，自然會影響到可靠性試驗靈敏度估計值的偏度和方差。 隨機排列的整數(shù)矩陣 各列間的統(tǒng)計相關由排列相關矩陣 描述，矩陣 中的元素 是 的第
基于Latin方抽樣和修正的Latin方 基于 Latin 方抽樣和修正的 Latin 方抽樣的可靠性試驗靈敏度估計及其方差分析 MCKay在文獻 [1] 中第一次提出 Latin 方抽樣方法，指出它是一種有效而實用的受約束小樣本采樣技術。 Latin 方抽樣合并了隨機抽樣和分層抽樣的優(yōu)點，是最好的小樣本 MonteCarlo 模
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