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By Stefano Beretta

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 l. a. loro funzione durante l’intera vita del prodotto garantendo tanto los angeles 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 in line 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 keeping 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 l. a. 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 various metodologie affidabilistiche e di comprendere i fondamenti di importanti normative.

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

Los angeles 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 los angeles assenza d’interruzioni di servizio come rotture o cedimenti che possano comportare un rischio a livello di sicurezza.

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F. f. al variare dei gradi di liberta Intervallo di conJidenza per (T Per Ia stima di (J" si dimostra che la distribuzione campionaria (n - 1) . ~ e Ia distribuzione X2 con (n - 1) gradi di liberta. 14): stimare la (J e calcolarne la banda di confidenza al 95%. 797 su un campione di n = 12 individui. 44. Distribuzione t-Student Siano Z e V due variabili casuali indipendenti con Z gaussiana standardizzata e V distribuita come una X~ (cioe X2 con v gradi di Iiberta). 5 ha distribuzione detta t-Student con v gradi di Iiberta, Ia cui densita di probabilita e: _ 1 r(~) ( f(t)- yVir' r(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. Assegnata una variazione alle variabili lungo tale traiettoria si determina un nuovo punto da cui ricominciare la procedura.

92 rispetto al massimo della log-verosimiglianza £(1'1,1'2, ... 1'p) lungo it profilo Lr. In Fig. 49). 13 e si ricavi la banda di confidenza di fr utilizzando il metodo del profilo Lr. Al fine di stimare la banda di confidenza di fr, si discretizza il campo di esistenza di a, e per ognuno dei valori discretizzati si ricerca il valore della media che massimizza la log-verosimiglianza. 05 si ottengono i massimi vincolati riportati in Fig. 21. 92: stimando i parametri si ottiene I! 442 (Fig. 21). 20).

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