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1)  non-uniformly distributed load
非均匀分布载荷
1.
By using COSMOSWorks-based FEM, this paper analyzes the middle worktable linear static state of Gamma Knife 3-D coordinate therapy bed under non-uniformly distributed load.
利用有限元分析模块COSMOSWorks,对受非均匀分布载荷的伽玛刀三坐标治疗床中床板进行线性静态分析,根据分析结果进行优化,提高了中床板刚度、减轻了其重量。
2)  uniform load
均匀负荷,均匀[分布]荷载
3)  asymmetric distributed loads
不均匀分布载荷
4)  irregularly distributed load
不均匀分布荷载
5)  even distributed load
均匀分布载荷
6)  non-uniform loading
非均匀载荷
1.
Non-uniform loading can reduce the collapse resistance of worn casings.
针对非均匀载荷下套管磨损后抗挤强度降低的问题,将磨损简化为套管的壁厚不均度和内壁不圆度几何缺陷。
2.
API casing bulletin gives the formulas and calculations of casing collapsing strength under uniform loading,but the effect of non-uniform loading on casing collapsing strength has been hardly researched.
API套管规范确定了套管在均匀流体静压载荷作用下的抗挤强度计算方法 ,而非均匀载荷对套管抗挤强度的影响几乎没有进行研究或作出规定。
3.
When analyzing the strength of casing in the high-temperature and high-pressure well, the effects of the creep of the casing as well as the non-uniform loading caused by the creep of wall rock are very important.
高温高压井强度分析设计时,围岩蠕变引起的非均匀载荷和套管的长期蠕变等因素对结果的影响很大。
补充资料:均匀分布


均匀分布
uniform distribution

  均匀分布(山心谊m业州加血n;paauoMep“oe pac“pe‘皿e邢H“e],在数论中亦称一致分布 一类概率分布的统称,由“等可能结果”的思想到连续情形的推广引起.如同正态分布(加m旧1此-trib丽on)一样,概率论中均匀分布在某些问题中作为确切分布,在另一些问题中作为极限分布出现. 在直线的一个区间上的均匀分布(矩形分布).在区间【“,b],“。,其特征函数为 。(r卜-2一一一。!!”一。,!·、. 诬以D一a) 在10,11上均匀分布的随机变量可由独立随机变量序列X.,XZ,…,以概率l/2取O和1,通过令 x=艺XnZ一” 月~l来构造(X。是X的二进制展开中的数字).随机数X是在【0,11上均匀分布的.这一事实有着重要的统计应用,例如见随机数和伪随机数(mndom an(1哪eudo·。ndom 11山刀比招). 如果两个独立随机变量X,和戈遵从【o,l]上的均匀分布,则创门的和遵从〔O,2]上的所谓三角分布(tnallgthard后颐bLIt幻n),其密度uZ(x)=l一11一x{,对x任10,21;。2(x)=O对x举兀o,21.三个遵从10,1]上均匀分布的独立随机变量和遵从【O,3]以上 扩xZ_/ }二兰-,O蕊x<1. }今 }天-一J瓜X一lj一,/、 }~全一一一二立二立一生二-.1落x<2.〔r,IX万=( }二匕一一‘二生之一一止2一二一匕立二二一一之止-,K,丈飞 t”,x,:u,。J.为密度的分布.一般地,遵从汇O,11上均匀分布的独立变量和X,+二+戈具有密度 l咨,,、‘「nl, “《X,二—2吸一1】『{_{‘X一k,’: 又n一i):k”。LKJ对0(x成n;u。(x)=O,对x必[0,。l;此处 r 9.了>0. 七o,:簇0.当n~的时,和x,+…+x。,在其数学期望。/2处中心化,用标准差、气雨进行尺度变换(即(‘、+…十x。一。/2)/习f万7丽)下趋向于参数为。和1的正态分布(对。=3其近似程度对许多实际问题已经令人满意). 在统计应用中构造具有给定分布F的随机变量的过程基于以下事实:设随机变量Y在10,l]上均匀分布,设分布函数F是连续的且严格递增,则随机变量x之F一‘Y具有分布函数F(在一般情形必须将x定义中的反函数F一’(y)代之以它的一个类比,即令F一’(,)二inf{x:F(x)(夕簇F(x+O)}). 作为极限分布的区间上的均匀分布.下面给出一些由极限产生的〔O,l]上均匀分布的典型例子: l)设X、,XZ,…是具有同样连续分布函数的独立随机变量,则创门的和s。,取模1,即和s,的分数部分{S。
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参考词条