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算例分析 算例分析 算例2.1 ： 非 線性極限狀態(tài)函數為 ，其中各隨機變量相互獨立,，且服從標準正態(tài)分布， 表 21 給出 可靠性試驗 靈敏度計算結果的對照,，表 22 則給出重要抽樣 可靠性試驗 靈敏度 估計值 與 MonteCarlo 可靠性試驗 靈敏度 估計值在 0.95 置信度 下 的置
重要抽樣可靠性試驗靈敏度估計值的方差分析 重要抽樣可靠性試驗靈敏度估計值的方差分析 采用式和對可靠性試驗靈敏度進行估計是近似的,，它的取值在樣本容量較小時有很大的隨機性，但依據大數定理,，上述兩式的估計值隨樣本容量的增加逐漸趨近于真值,。為了對式和估計量的統計特征有清楚的了解，進而了解重
可靠性試驗靈敏度分析的重要抽樣法 可靠性試驗靈敏度分析的重要抽樣法 從式可以看出,，由于按 抽取的樣本點在結構體系失效概率較小時（工程問題多為小概率問題）大部分落在對可靠性試驗靈敏度沒有貢獻的安全域,，從而使得這種數字模擬法的效率很低。為了提高抽樣效率,，使得對可靠性試驗靈敏度貢
重要抽樣可靠性試驗靈敏度的方差分析 重要抽樣可靠性試驗靈敏度的方差分析 如前所述,，目前基于數字模擬的靈敏度計算方法有很多 [1-10] ，不同數字模擬方法的效率是不同的,，為了比較不同方法的效率,，有必要對可靠性試驗靈敏度估計值的方差進行分析。重要抽樣法在結構可靠性試驗分析中已得到廣泛深
可靠性試驗背景及意義 可靠性試驗背景及意義 自上個世紀40年代開始,，可靠性概念逐漸被引入到產品的安全分析和設計中,，現在，可靠性是產品質量特性的核心內容,。對產品可靠性的重視,，已經產生了巨大的經濟效益和社會效益，同時,，隨著基礎科學的研究,，可靠性逐漸成為科學和工程中一個
