基于matlab的蒙特卡洛方法對(duì)可靠度的計(jì)算(專業(yè)版)
【正文】 R=[,]。通過(guò)模擬可以得到分布直方圖(圖 )。K_4=0。蒙卡洛模擬的步驟是：首先建立簡(jiǎn)單而又便于實(shí)現(xiàn)的概率分布模型，使分布模型的某些特征（如模型的概率分布或數(shù)學(xué)期望）恰好是所求問(wèn)題的解；然后根據(jù)概率分布模型的特點(diǎn)和計(jì)算的需要改進(jìn)模型，以便減少方差，降低費(fèi)用，提高計(jì)算效率；再對(duì)分布模型進(jìn)行隨機(jī)模擬，其中包括建立產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的方法和建立對(duì)所遇到的分布產(chǎn)生隨機(jī)變量樣本的隨機(jī)抽樣方法；最后建立各種統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)，獲得所求解的統(tǒng)計(jì)估計(jì)值及其方差。蒙特卡洛模擬也稱為隨機(jī)模擬方法，或隨機(jī)抽樣技術(shù)。7K_1=0。P_5=%。驗(yàn)證時(shí)我們?nèi)颖局?n=100000，分別驗(yàn)證強(qiáng)度服從期望為 10（及 λ= ）指數(shù)分布（x0 時(shí)，概率密度為 0）和應(yīng)力服從期望為 5（及10λ= ）指數(shù)分布（x0 時(shí)，概率密度為 0） 。 %E() for i=1:n z=r1(i,1)r(i,1)。計(jì)算次數(shù)為 3 次。K=randi(6,N,1)。該方法是按照實(shí)際問(wèn)題所遵循的概率統(tǒng)計(jì)規(guī)律，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行直接的抽樣，然后計(jì)算其統(tǒng)計(jì)參數(shù)。非正態(tài)分布的模型中的隨機(jī)變量序列都是獨(dú)立同分布的，這樣我們可以方便的用列維林德伯格中心極限定理進(jìn)行處理?？梢噪S機(jī)地向正方形內(nèi)投點(diǎn)，然后統(tǒng)計(jì)落在曲線下的點(diǎn)數(shù) M，當(dāng)總的投點(diǎn)N充分大時(shí)， NkM/就近似等于積分值 s。 endendP_1=K_1/N8P_2=K_2/NP_3=K_3/NP_4=K_4/NP_5=K_5/NP_6=K_6/Nhist(K,6)4．模擬結(jié)果及結(jié)論 Monte Carlo 模擬得到，P_1=% ；P_2=%。 %N(200,76) for i=1:N z=S(i,1)L(i,1)。 end 12四、總結(jié)根據(jù)強(qiáng)度應(yīng)力干涉模型求解系統(tǒng)的可靠度，對(duì)于強(qiáng)度和應(yīng)力都服從正態(tài)分布的干涉模型，查表計(jì)算法和蒙的卡羅方法都是正確有效的。P=[0,0,0]。 end i
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