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相關正態(tài)變量情況下可靠性試驗靈敏度分析的 相關正態(tài)變量情況下可靠性試驗靈敏度分析的 MonteCarlo 法及自適應超球重要抽樣法 第二章和第三章討論了重要抽樣法和改進重要抽樣法進行可靠性試驗靈敏度分析的效率和收斂性問題，重要抽樣法由于將抽樣的密度中心移到了對可靠性試驗靈敏度貢獻較大的區(qū)域而提
改進的重要抽樣可靠性試驗靈敏度估計及其方 改進的重要抽樣可靠性試驗靈敏度估計及其方差分析 與可靠性試驗分析的數(shù)字模擬法類似，許多數(shù)字模擬的方法被發(fā)展起來用于可靠性試驗靈敏度估計 [1-9] ，在已發(fā)展得較為完善的可靠性試驗靈敏度分析的數(shù)字模擬方法中， MonteCarlo 法和重要抽樣法的應用最為廣
算例分析 算例分析 算例2.1 ： 非 線性極限狀態(tài)函數(shù)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(jù)大數(shù)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(tǒng)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(shù)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
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