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因為完全的概率信息在工業(yè)應(yīng)用中般不可能得到可通過利用變換來近似聯(lián)合累計分布函數(shù)或者條件累計分布函數(shù)。該分析方法直觀、簡單,便于計算與應(yīng)用,但由于布料機在設(shè)計點附近進行近似,該法的準確完全依賴于線函數(shù)近似的程度,因此精度很難保證。其應(yīng)用的局限包括:要求不確定變量的方差或變區(qū)間不能太,系統(tǒng)模型的非線程度不能太高,否則計算精度會受到很影響。雖然存在上述不足,但綜合考慮計算復和求解,該方法仍不失為種具有實際可行的方法,在不確定分析中得到量應(yīng)用。在具體工程應(yīng)用中,根據(jù)實際需要可考慮引入泰勒展開中的高階項,從而提高在預測函數(shù)尾端分布的精度。
可能點法不同于局展開法,可能點法雖然也是通過階或二階泰勒展開近似,但不是在設(shè)計點,而是在可能點,處進行展開近似,提高了函數(shù)尾端概率分布的精度,主要用于基于可靠的設(shè)計可能點的概念初在結(jié)構(gòu)可靠中被提出,為限狀態(tài)函數(shù)上具有概率密度的點,當進行可靠和失效概率估計時,可能點是個很重要的設(shè)計點。在結(jié)構(gòu)可靠中,系統(tǒng)輸出也稱為限狀態(tài)函數(shù)。失效面或者限狀態(tài)定義為,也是隨機變量空間中區(qū)和失效區(qū)的分界。當時,結(jié)構(gòu)是的;當時,結(jié)構(gòu)將失效。上式中多元積分的求解非常困難,布料機在實際中通常不具有可行??赡茳c的概念被提出,以用于對該多元積分進行近似。可能點被定義在立標準正態(tài)空間。輸入隨機變量,原始設(shè)計空間,空間轉(zhuǎn)換到標準正態(tài)空間,空間,常用的轉(zhuǎn)換是變換,其中為正態(tài)累計分布函數(shù)的逆函數(shù)。上式說明轉(zhuǎn)換時保證空間和空間對應(yīng)的累計概率分布值相等見。述小問題的解叫作可能點。從可以看出,限狀態(tài)函數(shù)在標準正態(tài)空間中的處有的概率值。短距離β在可靠分析中也稱為指數(shù)于是概率約束的可行通過比較可靠指數(shù)√和目標可靠指數(shù)的關(guān)系得到。
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