【摘要】：从上述分析可知，由对数正态分布模拟随机变量X，相当于在x＝0处进行了左截尾，即截去了不安全部分而使得可靠指标有所提高。上述［例5.4］和［例5.5］中，变量X1和X2变异系数还是较大的，故在0处左截尾是有影响的。对于如抗力和荷载效应的综合随机变量，截尾值往往不是0，而是大于0的一个值。拟对数正态分布验算点法在原变量是截尾分布时，也应对这种截尾分布先行处理，再当量化为拟对数正态分布。
从上述分析可知，由对数正态分布模拟随机变量X，相当于在x＝0处进行了左截尾，即截去了不安全部分而使得可靠指标有所提高。对一些基本随机变量，如结构尺寸和材料性能等，在0处进行左截尾对提高可靠指标有一定的意义；但对如抗力和荷载效应之类的综合变量而言，在0处左截尾的意义则不大，因为x＝0处若离其均值较远（或变异系数较小）时，在0处左截尾已不会再对可靠指标产生多大的影响。上述［例5.4］和［例5.5］中，变量X1和X2变异系数还是较大的，故在0处左截尾是有影响的。
对于如抗力和荷载效应的综合随机变量，截尾值往往不是0，而是大于0的一个值。比如，服役结构的抗力，因为其曾在使用历史上经历过一定荷载的作用（即形成了“验证荷载”），若不考虑结构的损伤，则结构当前时刻的抗力应大于验证荷载，也即抗力应在验证荷载处进行左截尾。不同的变量，其截尾值是不同的，如水工结构中大坝的上游水位，其最大值一般不大于该大坝的坝顶高程，即在坝顶高程值处进行右截尾。拟对数正态分布验算点法在原变量是截尾分布时，也应对这种截尾分布先行处理，再当量化为拟对数正态分布。变量X的密度函数为f（x），分布函数为F（x），在xa处左截尾后，其密度函数变为［205］：(www.xing528.com)
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