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J-GLOBAL ID：201802234746499504   整理番号：18A2064995

大型鋼構造物の寿命予測のための統計モデル【JST・京大機械翻訳】

A statistical model for lifespan prediction of large steel structures

著者 (3件)： Kracik Jan (VSB - Technical University of Ostrava, Center of Advanced Innovation Technologies, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava-Poruba, Czech Republic) ,  Kracik Jan (VSB - Technical University of Ostrava, FEECS, Department of Applied Mathematics, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava-Poruba, Czech Republic) ,  Strnadel Bohumir (VSB - Technical University of Ostrava, Center of Advanced Innovation Technologies, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava-Poruba, Czech Republic)
資料名： Engineering Structures  (Engineering Structures)
巻： 176  ページ： 20-27  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0709B  ISSN： 0141-0296  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運転条件下での鋼構造の疲れ寿命は,必然的に種々のランダム因子に依存する。最も影響力のある因子は,応力平均と振幅のような荷重サイクルの特性である。従って,それらの確率分布の知識は疲れ寿命解析と予測に重要である。この目的のために,有限確率混合モデルを以前に用いた。本論文では,スタッカーのスリーブ支持部分構造からの大規模な実験データセットを用いて,対数正規成分を有する混合モデルの可能な利点の研究を提示した。本研究は,この特別な状況に対して,対数正規混合モデルがGauss混合物よりも著しく優れていることを示し,従って,適用の類似領域における適切なモデルとして使用できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *寿命予測 ,  *統計模型 ,  スリーブ ,  測定データ ,  対数 ,  疲れ強さ ,  *鋼構造 ,  *モデル ,  確率分布 ,  疲れ寿命
準シソーラス用語： 累積損傷 ,  Gauss混合モデル ,  混合モデル ,  運転条件 ,  鋼構造物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 疲労限界 ,  鋼構造 ,  疲労寿命 ,  累積損傷 ,  混合モデル ,  対数正規成分 ,  応力振幅

分類 (2件)： 金属構造  (RA04050W) ,  鋼橋  (RC06020J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大型 ,  鋼構造物 ,  寿命予測 ,  統計モデル