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疲勞分析通常是在時(shí)域進(jìn)行，時(shí)域所得損傷是取自對(duì)一段隨機(jī)變化信號(hào)的計(jì)數(shù)，因此通過時(shí)域方法獲得的損傷本身就是一個(gè)隨機(jī)變量，無法避免對(duì)所得的損傷結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。隨機(jī)動(dòng)態(tài)應(yīng)力，在時(shí)域內(nèi)需要很長(zhǎng)的信號(hào)記錄才能準(zhǔn)確地描述隨機(jī)響應(yīng)，同時(shí)處理長(zhǎng)的時(shí)域信號(hào)非常困難，用來進(jìn)行疲勞分析的頻域信號(hào)采樣率，只要達(dá)到時(shí)域信號(hào)采樣率的1/10就可以得到與用時(shí)域信號(hào)預(yù)測(cè)同樣精度的結(jié)果，頻域信號(hào)的讀取、儲(chǔ)存都比時(shí)域信號(hào)方便。而得到頻域功率譜應(yīng)力信號(hào)則較為方便。當(dāng)系統(tǒng)所受到的載荷信號(hào)是隨機(jī)不確定的時(shí)候，我們通常采用隨機(jī)振動(dòng)分析的進(jìn)行疲勞分析。如果高級(jí)正態(tài)分布激勵(lì)作用在線性系統(tǒng)上，則輸出的激勵(lì)是不同的隨機(jī)過程，但是仍然服從另外一個(gè)高斯正態(tài)分布。其中Dirlik算法的計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果接近，成為基于功率譜密度計(jì)算疲勞失效的首選算法，已被大多數(shù)商用疲勞分析軟件采用。根據(jù)窄帶隨機(jī)過程的PSD曲線，我們可以得到它的很多特性，如頻率成分和有效值等，窄帶隨機(jī)過程的時(shí)間歷程類似于振幅和相位隨機(jī)變化的正弦波。還可以進(jìn)一步得到其峰值分布的信息，即組成這個(gè)過程的一系列正弦波的幅值分布信息。時(shí)域疲勞可以通過靜應(yīng)力分析或者模態(tài)瞬態(tài)法進(jìn)行分析，其中模態(tài)瞬態(tài)法一般用于需要考慮共振對(duì)疲勞的影響，載荷的加載頻率接近系統(tǒng)的共振頻率。

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