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算例验证 算例验证 算例 7.1 ： 功能函数 ，其中 ， 为模糊变量，下面分别假设其隶属函数为对称梯形分布、对称抛物型分布和对称柯西型分布。表 71 、表 72 和表 73 分别给出了在上述不同隶属函数分布情况下，结构的 模糊随机 可靠性试验和可靠性试验 灵敏度的数字模拟
“改进等面积”近似等价正态化方法 改进等面积近似等价正态化方法 针对对称抛物型隶属函数，采用 7.4.2 节中给出的实例，将隶属函数类型改为 的抛物型分布， 图 7.4 给出了等面积法所得到的等价正态型隶属函数与原隶属函数的对照。 由 图 7.4 可以看出等面积法得到的等价正态型隶属函数趋近于
“等面积”近似等价正态化方法 等面积近似等价正态化方法 等面积法的思路是：选取适当的等价正态型隶属函数 的位置参数 和形状参数 ，使得等价隶属函数 下的面积等于原隶属函数 下的面积，即有下式成立 （ 1 ）对于对称梯形隶属函数 有 ，式左右两端的积分结果分别为 将上述两式代入式，可
“改进最大最小”近似等价正态化方法 改进最大最小近似等价正态化方法 上述等价正态化过程是近似的，对于对称抛物型这样的非线性隶属函数，要想在变量的所有取值范围内均得到精度很好的近似是不可能的，而且对于失效概率和可靠性试验灵敏度的近似计算来说也是不必要的，因为只有基本变量的尾分布
非正态隶属函数下的模糊随机可靠性试验分析 非正态隶属函数下的模糊随机可靠性试验分析及可靠性试验灵敏度分析 因为非正态隶属函数在作式所示的变换后相应的概率密度函数为非正态型，故非正态隶属函数较难应用 7.3 节所述方法求解可靠性试验及可靠性试验灵敏度，因此对于非正态隶属函数应先将其近似等
