Cycle distribution and fatigue damage assessment in broad-band non-Gaussian random processes

高斯分布 高斯过程 正态性 分布(数学) 累积分布函数 转化(遗传学) 数学 联合概率分布 统计物理学 概率密度函数 应用数学 计算机科学 统计 数学分析 物理 基因 化学 量子力学 生物化学
作者
Denis Benasciutti,R. Tovo
出处
期刊:Probabilistic Engineering Mechanics [Elsevier BV]
卷期号:20 (2): 115-127 被引量:77
标识
DOI:10.1016/j.probengmech.2004.11.001
摘要

The aim of the paper is to propose a method to assess the cycle distribution and the fatigue damage in stationary broad-band non-Gaussian processes; the method is a further development of an existing procedure proposed for Gaussian processes [Int J Fatigue 2002; 24(11)]. By introducing a suitable transformation, we link a non-Gaussian process to an underlying Gaussian one, for which we can estimate the cumulative distribution of counted cycles; the corresponding joint density for the non-Gaussian process is then derived. The analysis of time histories measured on Mountain-bikes in off-road tracks shows that the new method is able to correctly assess the distribution of 'rainflow' counted cycles taking into account the non-normality of the load.

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