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    算例驗(yàn)證 算例驗(yàn)證 算例 7.1 : 功能函數(shù) ,其中 ,, 為模糊變量,,下面分別假設(shè)其隸屬函數(shù)為對稱梯形分布,、對稱拋物型分布和對稱柯西型分布,。表 71 、表 72 和表 73 分別給出了在上述不同隸屬函數(shù)分布情況下,,結(jié)構(gòu)的 模糊隨機(jī) 可靠性試驗(yàn)和可靠性試驗(yàn) 靈敏度的數(shù)字模擬

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    “改進(jìn)等面積”近似等價(jià)正態(tài)化方法 改進(jìn)等面積近似等價(jià)正態(tài)化方法 針對對稱拋物型隸屬函數(shù),,采用 7.4.2 節(jié)中給出的實(shí)例,將隸屬函數(shù)類型改為 的拋物型分布,, 圖 7.4 給出了等面積法所得到的等價(jià)正態(tài)型隸屬函數(shù)與原隸屬函數(shù)的對照,。 由 圖 7.4 可以看出等面積法得到的等價(jià)正態(tài)型隸屬函數(shù)趨近于

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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 )對于對稱梯形隸屬函數(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

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    “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,對于對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>

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    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,,因此對于非正態(tài)隸屬函數(shù)應(yīng)先將其近似等

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