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基于超球重要抽樣的相關正態變量情況下的 基于超球重要抽樣的相關正態變量情況下的可靠性試驗靈敏度分析 上述兩種基于 MonteCarlo 數字模擬法的可靠性試驗靈敏度分析方法的顯著缺點是效率太低，由于絕大部分情況下引入的密度函數的密度中心處于遠離失效域的安全域內，因此大多數樣本點均落在安全域內
相關正態變量情況下可靠性試驗靈敏度分析的 相關正態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字模擬法類似，許多數字模擬的方法被發展起來用于可靠性試驗靈敏度估計 [1-9] ，在已發展得較為完善的可靠性試驗靈敏度分析的數字模擬方法中， 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 線性極限狀態函數為 ，其中各隨機變量相互獨立，且服從標準正態分布， 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，但依據大數定理，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計特征有清楚的了解，進而了解重
