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TECNICA DELLE COSTRUZIONI
- Domande orale
- Rigidezza alla traslazione di un nodo (esercizio)
- Sedimenti singolari
- Esercizio strutturale simmetrica carico antisimmetrico (cross)
- Rigidezza traslazione nodo
- Metodo ripartizione carichi
- Come si ricavano coefficienti parziali di ripartizione nel metodo semiprobabilistico
- Collaborazione con parabola
- Probabilità di collasso (come si calcola il coeff. ad una certa prob. di collasso)
- Probabilità e distribuzione probabilità
- Mohr
- Calcolo Mmax trave su 2 cerniere con carico uniforme distribuito
- Trave asse neutro
- Metodo tabellare
- Dimensionamento solaio
- Verifica sezione T con T.A.
- Risolvere una trave incastrata con Δt
- Legame costitutivo acciai
- Comportamento elastico e plastico in climi
- Bending e pushing di una sezione d'acciaio
- Presollecito di Mohr
- Esercizi metodo equilibrio
- Asta rigidezza
- Scentricità piccola, grande
- Verifica Slaurawski
- Diagramma di M flex sezione armata
- Spostamento εc
- Progetto in zona sismica cosa sarebbe cambiato sulla trave?
- Carico vento (carico lineare termini e ordini di grandezza)
- Determinare deformata e spostamento
- Peso flessione sez. armate S.U.L. o T.A.?
- Metodo trasporto in base eccentricità
- Domanda di tavole
- Diagramma M-R e valori della deformazione e rottura
- Plasticizzazione calcolo β
- Diagramma flex semplice sez. armata T.A. nelle 3 fasì (soprattutto fessurata)
- Navier
- Rigidezza e traslaz nodo
- Peso flessione con γLSL
- Cross
- Legame costitutivo
Richiami di Teoria delle Probabilità
Definizioni di Probabilità
Variabile aleatoria discreta: una variabile i cui valori possono assumere un valore tra 1 e 360, associamogli ad un valore aggiuntivo.
A priori:
- P({"}x{"}) = m / n = numero eventi favorevoli / numero eventi possibili = 1 / 360
A posteriori:
- m = numero di risultati favorevoli ottenuti
- n = numero di esperimenti effettuati (molto elevato)
- P({"}x{"}) ~ m / N
A posteriori è possibile stimare l'istogramma delle frequenze
Variabile aleatoria continua (es: nel caso dei pieni su un intervallo), la variabile può assumere tutti e soli i valori dell'intervallo concesso a priori (esempi: numeri reali compresi tra 1 e 10, sottesi della variabile x)
- P({"}x{"} ) = 1 / ∞ = 0
- P({1 < x < 10}) = 1 = certezza
- R({2 < x < 5} ) = 3 / 10 < 1 → probabilità finita
La probabilità varrà qui da 0 a 1.
Detti:
- X = variabile aleatoria continua (sempre esistente a compiersi di un cultura di x)
- x = valore giacinti assunti dalla variabile aleatoria
Tramite l'intervallo elevato di variabili aleatorie è possibile svolgere la precisione della probabilità. Su livello essa, la probabilità infinitesima dx:
x < x < x + dx = D(R(x)) ρ(x)dx
ρ(x) = dR(x) / dx = Funzione di densità di probabilità (PDF)
VALORE CARATTERISTICO DI UNA VARIABILE ALEATORIA