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基於修正的Latin方抽樣的可靠性試驗靈 基於修正的 Latin 方抽樣的可靠性試驗靈敏度分析 上述抽樣過程中矩陣 是隨機產生的，其各列間難免會引入一定的統計相關，自然會影響到可靠性試驗靈敏度估計值的偏度和方差。 隨機排列的整數矩陣 各列間的統計相關由排列相關矩陣 描述，矩陣 中的元素 是 的第
基於Latin方抽樣和修正的Latin方 基於 Latin 方抽樣和修正的 Latin 方抽樣的可靠性試驗靈敏度估計及其方差分析 MCKay在文獻 [1] 中第一次提出 Latin 方抽樣方法，指出它是一種有效而實用的受約束小樣本採樣技術。 Latin 方抽樣合併了隨機抽樣和分層抽樣的優點，是最好的小樣本 MonteCarlo 模
可靠性試驗靈敏度分析方法2 可靠性試驗靈敏度分析方法 2 定義在所有微元體與結構失效邊界的交點中概率密度最大的點為近似設計點，由均值點到近似設計點的單位方向向量為重要方向 。 以 表示過 中心 點 且垂直於 重要方向 的超平面， 由 式確定 其中 和 分別表示 和 的第 個分量。 定義
可靠性試驗靈敏度分析方法1 可靠性試驗靈敏度分析方法 1 在標準正態空間中，笛卡兒坐標系下任意隨機向量 可以用極坐標表示為 ，式中 為極半徑， 為 的單位方向向量。 是由函數 確定的，則根據隱式函數求導法則可得 [5] 其中 。 對於二維變量情況，將式代入式可以得到結構的可靠性試驗靈
可靠性試驗靈敏度分析的降階積分法 可靠性試驗靈敏度分析的降階積分法 可靠性試驗靈敏度定義為失效概率對基本隨機變量分布參數的偏導數 [3,4] 。失效概率對第 個變量 的分布參數 的可靠性試驗靈敏度可表示成式所示的形式。 在 5.1 節中已經給出了原坐標空間轉換成標準正態坐標空間的失效概率的
