《表2 载荷循环均幅值的均方根误差》

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《基于自适应带宽核密度估计的载荷外推方法研究》

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由3种带宽选择方法计算得到的载荷循环均幅值概率密度分布如图11所示。将图11与图10进行对比，可以看出传统的固定带宽与自适应带宽核密度估计的曲线较为平滑，而本文提出的自适应带宽核密度估计的曲线较为曲折，能够很好地反映图10数据的密集程度，并且数据密集点的分布情况划分更加具体，细节信息表达更为清楚，能很好地拟合真实概率密度。为了进一步评价概率密度函数的拟合程度，将固定带宽、自适应带宽以及本文提出的自适应带宽核密度估计的概率密度函数的结果分别结合Monte Carlo模拟算法进行载荷外推。将实测原始载荷数据和上述3种方法进行载荷外推后得到的载荷循环均幅值分别进行分级统计处理，并计算实测原始数据与3种带宽选择外推方法的均方根误差（RMSE），计算结果如表2所示。