By Stefano Beretta

ISBN-10: 8847010780

ISBN-13: 9788847010789

ISBN-10: 8847010799

ISBN-13: 9788847010796

La crescente competitivit� del mercato richiede ogni volta un progetto più accurato dei componenti e sistemi meccanici, in modo da limitare utilizzo dei materiali e costi . Tuttavia viene sempre di più richiesto, sia dal mercato che a livello normativo, che i componenti svolgano al meglio los angeles loro funzione durante l’intera vita del prodotto garantendo tanto l. a. assenza d’interruzioni di servizio come rotture o cedimenti che possano comportare un rischio a livello di sicurezza. In questo ambito il presente quantity, rivolto a studenti della laurea magistrale ed ingegneri meccanici, intende fornire i metodi consistent with impostare e valutare l’affidabilit� di un progetto sulla base di un’ampia casistica di applicazioni. A partire dai richiami dei metodi statistici in line with descrivere le variabili ingegneristiche, il quantity descrive i diversi approcci della statistica dei valori estremi con interessanti applicazioni ai carichi sulle strutture ed al controllo dei materiali. Viene quindi affrontata los angeles progettazione affidabilistica dei componenti soggetti a sollecitazioni meccaniche, alla base del metodo agli stati limite, e confrontata con los angeles progettazione tradizionale. Completano il quadro i concetti di analisi dei sistemi, necessari advert affrontare l’affidabilit� nel pace delle costruzioni meccaniche, ed i moderni approcci della affidabilit� strutturale basati sulla meccanica della frattura. Durante tutto il percorso del presente quantity, le applicazioni permettono al lettore di ‘toccare’ le diversified metodologie affidabilistiche e di comprendere i fondamenti di importanti normative.

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9. 16: 131500, 153600, 170000, 281500, 310000 [cieli]. Calcolare la vita media che possiamo garantire con una confidenza del 90% che venga superata. 295. 282. 2033. II numero di deli corrispondente e dunque 159698. 2360. 2033 159698 II Risk Factor puo essere inteso come coefficiente di sicurezza (da applicare al valor medio eli 197388 deli) per ricavare illimite inferiore della confidenza unilatera. 5, l'istituto di ricerca LBF [8] ha definito delle mappe dalle quali e possibile calcolare l'estremo inferiore della banda, al 90% di confidenza, della media delle distribuzioni log-normali (si veda Fig.

37) I limiti di canfidenza del percentile p . 4 (malle. 3). 22. II percentile 10% risulta: tOl = 128180 cieli. II parametro di forma {3 suggerisce che i dati possano anche essere analizzati con una distribuzione log-normale. In Fig. 16) e rappresentata la carta di probabilita insieme con i limiti della banda di confidenza al 95%, tracciati intorno alla distribuzione stimata: si puo notare come tutti i dati (eccetto gli ultimi 2) seguana bene la distribuzione Weibull. 16. 5 Metodo della Massima Verosimiglianza (Metodo ML) Nei campionamenti reali ci si trova spesso nella condizione di avere prove interrotte (denominate runout) oppure dati provenienti da ispezioni (un componente funziona ad una ispezione e viene trovato guasto a quella successiva).

Questa metodo ha il vantaggio di convergere ad un minimo locale, anche con funzioni obiettivo non continue, rna richiede un numero elevato di valutazioni della funzione; \ A \ IA I I I , " ' ...... 17. Minimizzazione funzione -£ per ricercare e 46 • 2 Metodi di stima dei parametri di una distribuzione metodi di ordine uno 0 superiore in cui l'algoritmo di calcolo usa Ie derivate parziali prime ed eventualmente seconde (calcolate per via numerica 0 fomite in forma chiusa dall'utente) per approssimare la funzione obiettivo nel punto di tentativo G ricercando la traiettoria di massimo incremento (0 decremento) della funzione.

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by Christopher
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