本發(fā)明提供了一種材料強(qiáng)度分布獲取方法,通過(guò)材料的強(qiáng)度試驗(yàn)獲得若干個(gè)材料強(qiáng)度樣本(img file='DDA0001595268000000011.TIF' wi='60' he='59'/)確定基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的強(qiáng)度隨機(jī)變量樣本:(img file='DDA0001595268000000012.TIF' wi='179' he='128'/)將強(qiáng)度隨機(jī)變量η采用混沌多項(xiàng)式展開(kāi),根據(jù)高斯采樣計(jì)算得到各階混沌多項(xiàng)式基函數(shù)樣本(img file='DDA0001595268000000013.TIF' wi='156' he='66'/)采用馬爾科夫鏈?蒙特卡洛算法獲得各階混沌多項(xiàng)式系數(shù)γ的后驗(yàn)分布樣本(img file='DDA0001595268000000014.TIF' wi='77' he='60'/)根據(jù)重構(gòu)的混沌多項(xiàng)式系數(shù)樣本(img file='DDA0001595268000000015.TIF' wi='47' he='55'/)和混沌多項(xiàng)式基函數(shù)樣本(img file='DDA0001595268000000016.TIF' wi='126' he='63'/)確定強(qiáng)度隨機(jī)變量的后驗(yàn)分布樣本:(img file='DDA0001595268000000017.TIF' wi='364' he='120'/)根據(jù)強(qiáng)度隨機(jī)變量的后驗(yàn)分布樣本(img file='DDA0001595268000000018.TIF' wi='33' he='53'/)計(jì)算強(qiáng)度的后驗(yàn)分布樣本:(img file='DDA0001595268000000019.TIF' wi='247' he='62'/)最終采用區(qū)間統(tǒng)計(jì)的方法獲得材料的強(qiáng)度分布。本發(fā)明方法僅需完成少量強(qiáng)度試驗(yàn)即可獲得材料的強(qiáng)度分布,且不需要假設(shè)材料的強(qiáng)度分布類(lèi)型,節(jié)約了大量的試驗(yàn)時(shí)間和經(jīng)費(fèi),同時(shí),也避免了因材料強(qiáng)度分布模型的錯(cuò)誤選取而引入的誤差。
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