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算例驗證 算例驗證 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)為對稱梯形分布、對稱拋物型分布和對稱柯西型分布。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 可靠性試驗和可靠性試驗 靈敏度的數(shù)字模擬
“改進等面積”近似等價正態(tài)化方法 改進等面積近似等價正態(tài)化方法 針對對稱拋物型隸屬函數(shù)，采用 7.4.2 節(jié)中給出的實例，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正態(tài)型隸屬函數(shù)與原隸屬函數(shù)的對照。 由 圖 7.4 可以看出等面積法得到的等價正態(tài)型隸屬函數(shù)趨近于
“等面積”近似等價正態(tài)化方法 等面積近似等價正態(tài)化方法 等面積法的思路是：選取適當(dāng)?shù)牡葍r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 ）對于對稱梯形隸屬函數(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
“改進最大最小”近似等價正態(tài)化方法 改進最大最小近似等價正態(tài)化方法 上述等價正態(tài)化過程是近似的，對于對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，而且對于失效概率和可靠性試驗靈敏度的近似計算來說也是不必要的，因為只有基本變量的尾分布
非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗分析 非正態(tài)隸屬函數(shù)下的模糊隨機可靠性試驗分析及可靠性試驗靈敏度分析 因為非正態(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及可靠性試驗靈敏度，因此對于非正態(tài)隸屬函數(shù)應(yīng)先將其近似等
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