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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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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(duì)稱梯形分布、對(duì)稱拋物型分布和對(duì)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
“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(duì)對(duì)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(duì)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
“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
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