J-M模型概率逼近参数估计方法

指出了J-M模型传统算法在进行参数估计时存在的不足,对J-M模型进行了深入分析,发现了模型中软件失效时间的概率分布特性,建立了n重贝努利概型,首次提出了精确的J-M模型参数估计目标,最先设计并使用了概率逼近的参数估计算法,并在标准的软件可靠性失效数据一海军战术数据系统(NTDS)上对该算法进行了验证。与传统的基于极大似然估计法和最小二乘法的参数估计方法相比,新算法充分考虑了软件失效时间的随机性,更符合概率统计规律,不受极限条件限制,简捷高效,收敛迅速,估计结果精度有了质的改变,更加符合实际,具有很好的应用价值。

基于模态应变能法功能梯度Euler-Bernoulli梁和Timoshenko梁模型对损伤识别的影响分析

随着功能梯度梁的跨高比从小(厚梁)变到大(薄梁),梁的变形受到剪切变形的影响就会从大变到小。为了准确分析功能梯度梁的变形,跨高比小的厚梁采用Timoshenko梁模型,而跨高比大的薄梁采用Euler-Bernoulli梁模型。采用这两种梁模型进行功能梯度梁自由振动的有限元计算,分析单元刚度矩阵、质量矩阵和模态阵型等存在的差异。通过数值算例,研究了这两种梁模型的差异对模态应变能法的损伤识别指标的影响。对于厚梁,Timoshenko梁模型的损伤指标优于Euler-Bernoulli梁模型;对于很薄的梁(例如,l/h=25时的薄梁),Euler-Bernoulli梁模型的损伤指标优于Timoshenko梁模型。