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Bootstrap方法的驗證分析 Bootstrap方法的驗證分析 為了研究上述過程得到的疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間的可信性，先進行下面的已知壽命母體的驗證模擬計算。 假定對數(shù)壽命服從均值為 4.5 、標準差為 0.2 的正態(tài)分布，即 。隨機抽取容量為 5 、 10 和 15 的子樣各 20 組，與文獻 [1] 采用相
母體標準差置信區(qū)間估計的Bootstra 母體標準差置信區(qū)間估計的 Bootstrap 方法 假定 是一組獨立同分布樣本 的未知總體參數(shù)。 Bootstrap 方法的基本思想是利用經(jīng)驗分布函數(shù) 代替總體分布函數(shù) ，從經(jīng)驗分布函數(shù) 中隨機抽取容量為 的樣本來估計統(tǒng)計量 的抽樣分布，這就等同于對原始樣本作有放回再
疲勞分散系數(shù)的定義 疲勞分散系數(shù)的定義 文獻 [4] 將疲勞分散系數(shù)定義為中值壽命 與安全壽命 的比值，即 中值試驗壽命為具有 50% 可靠度的疲勞壽命估計值。當疲勞壽命服從對數(shù)正態(tài)分布時，子樣平均值是母體中值估計值 。大量的研究表明，飛機結構的疲勞壽命服從對數(shù)正態(tài)分布或雙
小子樣疲勞壽命分散系數(shù)置信區(qū)間隨應力的變 小子樣疲勞壽命分散系數(shù)置信區(qū)間隨應力的變化規(guī)律研究 確定飛機結構疲勞壽命時，必須進行構件以及全機結構的疲勞試驗，由于人力、財力和時間消耗很大，因此試驗樣本很
算例分析 算例分析 算例 8.1 ： 非線性極限狀態(tài)函數(shù)為 ，其基本隨機變量 和 均為正態(tài)分布 且相互獨立 ， 、 。 的分布取為均值為 0.5 、標準差為 0.2 的正態(tài)分布。本例運用 MonteCarlo 抽樣 10 6 個 的樣本點，得到 4081 個失效樣本來估計密度函數(shù) 。以下給出四種擬合
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