可靠性度量是在測(cè)量并獲得對(duì)象的廣義強(qiáng)度和廣義應(yīng)力的有關(guān)數(shù)據(jù)、并對(duì)數(shù)據(jù)做一定處理的基礎(chǔ)上,采用某種可靠性方法或模型對(duì)對(duì)象的安全性給出一個(gè)量化的估計(jì)�？煽啃远攘渴强煽啃怨こ讨械幕A(chǔ)問(wèn)題。多種不確定性(包括隨機(jī)性、模糊性和不完全可信性)并存的情形在現(xiàn)實(shí)中十分常見(jiàn),但這種情形下的可靠性度量并未得到充分研究。利用現(xiàn)有的可靠性度量方法得到的度量結(jié)果為一個(gè)具體數(shù)值或者是某一區(qū)間,不能充分表達(dá)產(chǎn)品可靠性能的趨勢(shì)。本文首先對(duì)處理多種不確定性的可靠性度量方法進(jìn)行理論研究與對(duì)比,然后提出了一種同時(shí)處理隨機(jī)性、模糊性、不完全可信性的非常規(guī)可靠性度量方法,即基于正態(tài)云模型生成區(qū)間值Fuzzy集方法。本文在常規(guī)可靠性基礎(chǔ)上提出一種基于云理論和模糊理論的產(chǎn)品可靠性度量模型,并列舉實(shí)例進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,并在驗(yàn)證中提供仿真圖表等具體論據(jù)對(duì)基于云理論的可靠性度量模型進(jìn)行論證,最后用分布函數(shù)的形式表達(dá)可靠性度量結(jié)果。本文的建模過(guò)程如下:首先針對(duì)應(yīng)力、強(qiáng)度中的模糊變量,根據(jù)其不完全可信性采用云理論對(duì)模糊變量的隸屬函數(shù)進(jìn)行云化處理,進(jìn)而在不同可信度下獲得以上、下隸屬函數(shù)描述的正態(tài)云生成區(qū)間值Fuzzy集模型;然后對(duì)該變量在某一可信...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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圖2.2可靠度分布曲線(xiàn)

河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文sUSMfsdsmin()品的安全程度為rURMgrdrmax()解公式2.4，可以將可靠度表示為RSsRRPrsMdMMdM1010()x軸,MR為y軸，當(dāng)在U上自由取值、并遍歷U時(shí)，即)，則可以得到一....

圖2.3模糊集合s、r~隸屬函數(shù)示意圖

圖2.3模糊集合s~、r~隸屬函數(shù)示意圖示出兩個(gè)隸屬函數(shù)的關(guān)系，可以看出，sr~~。將式黎曼貼進(jìn)度為srsrsr~~~~221~,~準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)�？煽慷鹊穆�(lián)系，定義模糊可靠度R~的計(jì)算公式為....

圖2.4部分可靠度分布曲線(xiàn)

圖2.4部分可靠度分布曲線(xiàn)可靠度根據(jù)式2.22為0.99960.5(0.61(0.7711.54)0.61)*0.517.5181.5427.690.5~~2erfedRMdMrS小結(jié)介紹了兩種可靠性度量模型，主要是針對(duì)變量的隨....

圖3.4N=500的正態(tài)云C25,3,0.3

圖3.4N=500的正態(tài)云C25,3,0.3態(tài)云模型的普適性于自然界和人類(lèi)社會(huì)中的事物和現(xiàn)象普遍具有不確定性，在各類(lèi)不、模糊性是兩個(gè)重要的方面。研究隨機(jī)現(xiàn)象要從隨機(jī)變量入手，隨分布函數(shù)來(lái)描繪，并且分布函數(shù)可以體現(xiàn)其概率特征與統(tǒng)計(jì)規(guī)律。正遍現(xiàn)象[47]，廣泛的存在于自然....

本文編號(hào)：3986176