基于matlab的蒙特卡洛方法對可靠度的計算(參考版)
2025-06-21 14:43本頁面
【正文】 但是當強度或者應(yīng)力不再服從正態(tài)分布時，用蒙的卡羅方法可以干涉模型近似結(jié)果。 end end R(j)=p(j)/n。 %E() for i=1:n z=r1(i,1)r(i,1)。for j=1:3 r1=exprnd(10,n,1)。p=[0,0,0]。驗證時我們?nèi)颖局?n=100000，分別驗證強度服從期望為 10（及 λ= ）指數(shù)分布（x0 時，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，概率密度為 0） 。 if z0 P(j)=P(j)+1。 %N(500,) L=normrnd(200,76,N,1)。R=[,]。S2S流程圖的繪制 初始化Z=SLi=i+1Z0n=n+1iNR=n/NYNYN圖 流程圖10Matlab 模擬：由理論計算的正態(tài)分布的參數(shù)進行 matlab 的模擬，得出的可靠度如下圖：程序如下：N=100000。計算次數(shù)為 3 次。1 2 3 4 5 6024681012141618 104圖 分布直方圖9二、關(guān)于兩個服從正態(tài)分布的可靠性驗證機械結(jié)構(gòu)的可靠性設(shè)計中的應(yīng)力強度干涉理論的理論計算和采用蒙的卡羅方法對其進行驗證。各項約為總數(shù)的 1/6，符合理論情況。P_5=%。P_3=%。 end if K(i,1)==6 K_6=K_6+1。 end if K(i,1)==4 K_4=K_4+1。 end if K(i,1)==2 K_2=K_2+1。K=randi(6,N,1)。K_5=0。K_3=0。7K_1=0。56一、編寫 Monte Carlo 模擬程序1．模型的建立 本章節(jié)根據(jù)拋擲骰子編制 Monte Carlo 模擬程序，驗證各點出現(xiàn)的概率均
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