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疲勞分析通常是在時域進行，時域所得損傷是取自對一段隨機變化信號的計數，因此通過時域方法獲得的損傷本身就是一個隨機變量，無法避免對所得的損傷結果進行統計推斷。隨機動態應力，在時域內需要很長的信號記錄才能準確地描述隨機響應，同時處理長的時域信號非常困難，用來進行疲勞分析的頻域信號采樣率，只要達到時域信號采樣率的1/10就可以得到與用時域信號預測同樣精度的結果，頻域信號的讀取、儲存都比時域信號方便。而得到頻域功率譜應力信號則較為方便。當系統所受到的載荷信號是隨機不確定的時候，我們通常采用隨機振動分析的進行疲勞分析。如果高級正態分布激勵作用在線性系統上，則輸出的激勵是不同的隨機過程，但是仍然服從另外一個高斯正態分布。其中Dirlik算法的計算結果與試驗結果接近，成為基于功率譜密度計算疲勞失效的首選算法，已被大多數商用疲勞分析軟件采用。根據窄帶隨機過程的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，窄帶隨機過程的時間歷程類似于振幅和相位隨機變化的正弦波。還可以進一步得到其峰值分布的信息，即組成這個過程的一系列正弦波的幅值分布信息。時域疲勞可以通過靜應力分析或者模態瞬態法進行分析，其中模態瞬態法一般用于需要考慮共振對疲勞的影響，載荷的加載頻率接近系統的共振頻率。

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