基于matlab的蒙特卡洛方法對(duì)可靠度的計(jì)算-免費(fèi)閱讀
【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(yàn)證對(duì)于非正態(tài)分布的強(qiáng)度應(yīng)力隨機(jī)變量的可靠度計(jì)算，我們?cè)?MATLAB 上用蒙的卡羅方法來(lái)驗(yàn)證。理論計(jì)算：首先根據(jù)可靠度 R=，可得可靠度系數(shù)Z= =，然后我們確定應(yīng)力 XL（正態(tài)分布）的參數(shù)，均值??2LS??=200，方差 =5776,；然后再確定強(qiáng)度 XS（正太分布）的參數(shù)，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(xiě)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(yīng)用，該方法也就是通常所說(shuō)的“計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)” 。蒙特卡洛方法誕生之初是不被重視的，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)技術(shù)沒(méi)有達(dá)到與之匹配的程度。本文主要是用 MATLAB 編寫(xiě)蒙特卡洛的模擬程序，然后分別驗(yàn)證兩個(gè)正態(tài)分布的模型和兩個(gè)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(jì)算定積分： dxfks??10)(1)(?f此時(shí)，求定積分亦即求邊長(zhǎng)為 1 的正方形中一個(gè)曲邊梯形的面積問(wèn)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(guān)于兩個(gè)服從正態(tài)分布的可靠性驗(yàn)證機(jī)械結(jié)構(gòu)的可靠性設(shè)計(jì)中的應(yīng)力強(qiáng)
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