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基于matlab的蒙特卡洛方法對可靠度的計算-免費閱讀

2025-07-12 14:43 上一頁面

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【正文】 if z0 p(j)=p(j)+1。 end end R(j)=P(j)/N end 11三、非正態(tài)分布的驗證對于非正態(tài)分布的強度應力隨機變量的可靠度計算,我們再 MATLAB 上用蒙的卡羅方法來驗證。理論計算:首先根據可靠度 R=,可得可靠度系數Z= =,然后我們確定應力 XL(正態(tài)分布)的參數,均值??2LS??=200,方差 =5776,;然后再確定強度 XS(正太分布)的參數,均值L=500,方差 =。 P_4=%。for i=1:N if K(i,1)==1 K_1=K_1+1。2.模擬流程圖繪制 初始化i=i+1K=?K=1 K=2 K=3 K=4 K=5 K=6K1+1 K2+1 K3+1 K4+1 K5+1 K6+1i1000000P1 P2 P3 P4 P5 P6YN圖 流程圖3.Monte Carlo 程序編寫Monte Carlo 模擬程序(Matlab)clearN=1000000。直接蒙卡洛模擬法能充分體現(xiàn)蒙特卡洛方法的特殊性和優(yōu)越性,因而在物理中得到了廣泛的應用,該方法也就是通常所說的“計算機實驗” 。蒙特卡洛方法誕生之初是不被重視的,因為當時的計算機技術沒有達到與之匹配的程度。本文主要是用 MATLAB 編寫蒙特卡洛的模擬程序,然后分別驗證兩個正態(tài)分布的模型和兩個非正態(tài)分布的模型。蒙特卡洛模擬方法可分為直接蒙特卡洛模擬、間接蒙特卡洛模擬和蒙特卡洛積分。如計算定積分: dxfks??10)(1)(?f此時,求定積分亦即求邊長為 1 的正方形中一個曲邊梯形的面積問題,如圖 2 所示。K_5=0。 end if K(i,1)==6 K_6=K_6+1。1 2 3 4 5 6024681012141618 104圖 分布直方圖9二、關于兩個服從正態(tài)分布的可靠性驗證機械結構的可靠性設計中的應力強
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