基于matlab的蒙特卡洛方法對可靠度的計算-閱讀頁
2025-07-03 14:43本頁面
【正文】 K_3=K_3+1。 end if K(i,1)==5 K_5=K_5+1。 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．模擬結果及結論 Monte Carlo 模擬得到，P_1=% ；P_2=%。 P_4=%。P_6=%。通過模擬可以得到分布直方圖(圖 )。MATLAB 自帶有產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機數(shù)，所以我們用MATLAB 對 N=100000 實驗次數(shù)進行驗證。理論計算：首先根據(jù)可靠度 R=，可得可靠度系數(shù)Z= =，然后我們確定應力 XL（正態(tài)分布）的參數(shù)，均值??2LS??=200，方差 =5776,；然后再確定強度 XS（正太分布）的參數(shù)，均值L=500，方差 =。P=[0,0,0]。for j=1:3 S=normrnd(500,N,1)。 %N(200,76) for i=1:N z=S(i,1)L(i,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。5所得的可靠度如下圖：程序如下：n=100000。R=[,]。 %E() r=exprnd(5,n,1)。 if z0 p(j)=p(j)+1。 end 12四、總結根據(jù)強度應力干涉模型求解系統(tǒng)的可靠度，對于強度和應力都服從正態(tài)分布的干涉模型，查表計算法和蒙的卡羅方法都是正確有效的。13參考文獻[1]朱陸陸. 蒙特卡洛方法及應用[D]. 華中師范大學,2022.[2]劉嵐嵐. 可靠性基礎 [D].中國質檢出版社,2022.[3]張宇. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計 9 講[J]. 北京理工大學出版社.
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