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1)  truncated probabilistic distribution
截尾概率分布
1.
Based on probabilistic distribution theory,an analytical model for truncated probabilistic distribution is presented.
基于概率分布理论,建立了截尾概率分布分析模型;为便于截尾概率分布可靠性分析,提出了计算可靠指标的新优化模型,该模型无需对概率分布进行当量正态化,也无需知道概率分布类型信息;给出了截尾概率分布在给定子区间内产生随机数的方法,使得MonteCarlo抽样成为可能。
2)  two-end truncated probability distribution
两端截尾概率分布
1.
Therefore,a stress-strength interference model for the reliability calculation of rock mass under two-end truncated probability distribution was proposed with the help of distribution theories.
为此,借助理论分布,提出了两端截尾概率分布下围岩可靠度计算的应力—强度干涉模型。
3)  probability distribution of tail
尾部概率分布
4)  truncated distribution
截尾分布
1.
Because the normal distribution is not fit for the practical design,the truncated distribution has been presented to solve this problem,the reliability index under truncated distribution has also been calculated.
对工程中大量存在的截尾分布与计算中使用的理论分布不同问题作了详细的研究,计算了在变量服从截尾正态分布时的可靠性指标的计算,并给出了如何确定实际工程中的截尾点的方法。
2.
Based on stress life model and distribution theory, the stress life model of truncated distribution was set up.
根据应力 寿命模型和截尾分布理论 ,建立了截尾分布的应力 寿命模型 ,对工程上常用的金属材料疲劳寿命多服从对数正态分布这一事实 ,工作应力服从对数正态分布的情况下 ,推导出疲劳可靠度计算公式·对工作应力服从其它分布的情况也可以利用本文给出的方法推导出·所建模型消除了疲劳可靠性计算的系统误差 ,使结果更符合实际情况·通过实例计算表明 ,给出的计算方法是可行
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5)  cutting-off-tail distribution
截尾分布
1.
In the paper, on the basis of theoretical distributions, the theory of cutting-off-tail distribution at two ends is deduced, in which the stress is fuzzy variable and the strength is random one.
针对应用传统设计方法设计短时、长间隔的特种机器人常会导致机器人非常笨重的缺陷,推导了应力为模糊变量、强度为随机变量组合时的两端截尾分布下的模糊可靠性计算方法,并在排爆机器人设计中进行了应用。
2.
This paper introduces a theory of cutting-off-tail distribution at two ends on the basis of theoretical distributions, in which the stress is a fuzzy variable and the strength is random one.
推导了应力为模糊变量、强度为随机变量的组合时,两端截尾分布下的模糊可靠性计算方法,并应用于排爆机器人设计中。
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6)  cutting off-tail distribution
截尾分布
1.
Probability methods of fracture toughness on the basis of cutting off-tail distribution;
断裂韧性的两端截尾分布概率法设计
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补充资料：分布(概率)


分布(概率)
Distribution (probability)

分布(概率)[distributioin(probabi-lity)〕 一系列独立试验的结果、一些随机变量或误差，经常出现在一些相当正规并可预测的模型中。这些模型可以用数学方法表达出来，其中最重要的称为二项分布、正态分布和泊松分布。 二项分布考虑n次独立试验，每一次试验的结果或者是成功S，或者是失败F，其相应的概率分别为P和q一1一P。以S。表示成功的次数。因为共有(艾)种可能的方法来选择;处成功和，一;处失败，所以随机变量S。的概率分布由p‘S。一‘卜{艾)户，、一给出.这里k二。，1，一，n。这就是二项分布，它的数学期望为np.方差为n闪。参阅“概率论”(probability)条。 如果按照第k次试验是成功还是失败来令随机变量X。等于1或。，那么S。二XI+…十X。。因此.根据中心极限定理，此二项分布可以用正态分布来通近。这个特别的情形称为棣美弗一拉普拉斯定理，设 二，一(*一，户)(，:户。)一告定理断言，当n~Qo时，在一个趋于o的百分误差之内，我们有 P{S，二k}一(2万)一“Zexp(一二是/2)， P{a0，25%的场合有S。>o。67n，/2，大约在16%的场合中5。>Znl/，，等等。中心极限定理并不是说，在一次这样的游戏中，和数S，，52，…中大约有一半是正的。事实上，反正弦定律表明，其相反的情形是真的:即所有S，>0比正负各半的情况更可能。 多元正态分布上面的理论可以不作本质的改变推广到。维的情形。。维正态密度定义为(2二)一袱Dl/se一Q(了1一，，/2，这里Q是一个以D为行列式的正定二次型，其协方差矩阵是Q的矩阵的逆。如果随机变量X;，…，X。的n维联合分布是正态的，那么每一个X，也是正态的。但其逆不真，这一点在教科书中都可以找到。多元正态分布对平稳随机过程是很重要的。参阅“随机过程”(stoehastie process)条。 泊松分布参数为入的泊松分布是一个以概率_，几去_.，__、…_、，.尸。一尸前取值走‘走一。，‘，“，’‘”的概率分布·其数学期望与方差都等于又。这是最重要的分布之一，它在随机过程的理论和许多应用中起着基本的作用。对它的性状的充分理解可以从它原始的出处和考虑它的许多推广中得到。然而，有很多可以由下面的从二项分布出发的初等阐述中得到。 考虑n次独立试验，n是一个大数，每一次试验的结果，或者是成功，或者是失败，概率分别为P与q一1一P。通常只感兴趣于P很小、但成功的平均数nP一凡却具有中等程度大小的情形。
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参考词条