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 step 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 l. a. 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 varied metodologie affidabilistiche e di comprendere i fondamenti di importanti normative.

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3 Intervalli di confidenza Consideriamo, al solito, un campione Y1 , ... , Yn proveniente da una distribuzione F(y, B) nota a menD del parametro B che supponiamo essere un numero reale. Una coppia di statistiche XI(Y1 , ... , Yn ) e X 2 (Y1 , ... , Yn ) tale che Prob(X 1 ::; X 2 ) = 1 e detta intervallo di confidenza per il parametro B di livello , E (0, 1) se: Possiamo dunque pensare all'intervallo di confidenza come ad un scgmento aleatorio sull'asse dei numeri reali che contiene il parametro B per almeno una frazione , delle sue realizzazioni.

61) = E(XY) - P,Xp'y = E(XY) - E(X)E(Y) La covarianza rappresenta il grado di relazione lineare tra due variabili casuali X e Y dalla quale, adimensionalizzando, risulta il coefficiente di correlazione: PX,y = Cov(X, Y) aXay - 1:::; PX,y :::; 1. 62) Nel caso di P = 0 non esiste alcuna correlazione lineare tra Ie due variabili, per P = 1 i dati sono distribuiti esattamente su una retta con pendenza positiva, per P = -1 i dati sono distribuiti esattamente su una retta con pendenza negativa, in tutti gli altri casi quanto pili P ---7 ±1, tanto meglio i dati si addensano attomo ad una retta.

In alternativa si possono stimare i parametri to e ), attraverso una regressione lineare (si veda Sec. 2) dei dati rappresentati sulla carta di probabilita di Fig. 14). 45. Va notato che stimare i parametri in questo modo significa utilizzare un altro stirnatore (non e quindi detto che Ie stirne siano Ie stesse). tn sono i valori osservati di un campione estratto da una Weibull, i dati Yl = In(h), Y2 = In(t) .... Yn = In(t n ) possono essere considerati come realizzazione di un campione da una SEVD.

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Affidabilità delle costruzioni meccaniche: Strumenti e metodi per l’affidabilità di un progetto by Stefano Beretta


by Kenneth
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