基于MATLAB的蒙特卡洛方法对可靠度的计算.doc

基基于于 M MA AT TL LA AB B 的的蒙蒙特特卡卡洛洛方方法法对对可可靠靠度度的的计计算算 可靠性工程 大作业 目录目录 目录目录 2 摘要摘要 3 绪论绪论 4 一 编写一 编写 MONTE CARLO 模拟程序模拟程序 5 二 关于两个服从正态分布的可靠性验证二 关于两个服从正态分布的可靠性验证 8 三 非正态分布的验证三 非正态分布的验证 10 四 总结四 总结 11 参考文献参考文献 12 摘要摘要 对于简单的概率计算 我们可以用离散或者连续的概率分布模型进行求解 但是对于复杂的模型的近似解的求解 蒙特卡洛方法是一种非常方便的方法 蒙 特卡洛方法将最复杂的计算部分交给了电机计算机来完成 极大的方便了我们的 求解过程 本文主要是用 MATLAB 编写蒙特卡洛的模拟程序 然后分别验证两个正态分 布的模型和两个非正态分布的模型 非正态分布的模型中的随机变量序列都是独 立同分布的 这样我们可以方便的用列维 林德伯格中心极限定理进行处理 关键字关键字 复杂模型 蒙特卡洛 复杂模型 蒙特卡洛 MATLABMATLAB 正太分布 独立同分布的非正 正太分布 独立同分布的非正 态模型 列维态模型 列维 林德伯格中心极限定理林德伯格中心极限定理 绪论绪论 计算机技术的发展 促进了蒙特卡洛方法的推广 普及以及完善等 蒙特卡 洛方法诞生之初是不被重视的 因为当时的计算机技术没有达到与之匹配的程度 蒙特卡洛模拟也称为随机模拟方法 或随机抽样技术 它是一种以概率论和 数理统计为基础 通过对随机变量的统计实验 随机模拟来求解问题近似解的数 值方法 它的主要思想是 为了求解数学 物理 化学及工程问题 建立一个概 率模型或随机过程 使它的参数等于问解 然后通过对模型或过程的观察或抽样 来计算所求参数的统计特征 如均值 概率等 作为待解问题的数值解 最后 给出所求解的近似值 而解的精度可用估计值的方差来表示 蒙卡洛模拟的步骤 是 首先建立简单而又便于实现的概率分布模型 使分布模型的某些特征 如模 型的概率分布或数学期望 恰好是所求问题的解 然后根据概率分布模型的特点 和计算的需要改进模型 以便减少方差 降低费用 提高计算效率 再对分布模 型进行随机模拟 其中包括建立产生伪随机数的方法和建立对所遇到的分布产生 随机变量样本的随机抽样方法 最后建立各种统计量的估计 获得所求解的统计 估计值及其方差 蒙特卡洛模拟方法可分为直接蒙特卡洛模拟 间接蒙特卡洛模 拟和蒙特卡洛积分 1 直接蒙特卡洛模拟采用随机数来模拟本身具有复杂随机过程的效应 该方 法是按照实际问题所遵循的概率统计规律 用计算机进行直接的抽样 然后计算 其统计参数 直接蒙卡洛模拟法能充分体现蒙特卡洛方法的特殊性和优越性 因 而在物理中得到了广泛的应用 该方法也就是通常所说的 计算机实验 2 间接蒙特卡洛模拟是人为地构造出一个合适的概率模型 依照该模型进行 大量的统计实验 使它的某些统计参数恰好是待求问题的解 Buffon 投针实验 就是运用间接蒙特卡洛模拟来求解 3 蒙特卡洛积分是利用随机数系列计算积分的方法 积分维数越高 效率越 高 定积分的计算是蒙特卡洛方法被引入计算数学的开端 这里以定积分的计算 说明其处理确定性问题的方法 如计算定积分 dxxfks 1 0 1 0 xf 此时 求定积分亦即求边长为 1 的正方形中一个曲边梯形的面积问题 如图 2 所示 可以随机地向正方形内投点 然后统计落在曲线下的点数M 当总的投点 N充分大时 NkM 就近似等于积分值s 一 编写一 编写 MonteMonte CarloCarlo 模拟程序模拟程序 1 模型的建立 本章节根据抛掷骰子编制 Monte Carlo 模拟程序 验证各点出现的概率均为 1 6 2 模拟流程图绘制 初始化 i i 1 K K 1K 2K 3K 4K 5K 6 K1 1K2 1K3 1K4 1K5 1K6 1 i 1000000 P1P2P3P4P5P6 Y N 图 1 1 流程图 3 Monte Carlo 程序编写 Monte Carlo 模拟程序 Matlab clear N 1000000 K 1 0 K 2 0 K 3 0 K 4 0 K 5 0 K 6 0 K randi 6 N 1 for i 1 N if K i 1 1 K 1 K 1 1 end if K i 1 2 K 2 K 2 1 end if K i 1 3 K 3 K 3 1 end if K i 1 4 K 4 K 4 1 end if K i 1 5 K 5 K 5 1 end if K i 1 6 K 6 K 6 1 end end P 1 K 1 N P 2 K 2 N P 3 K 3 N P 4 K 4 N P 5 K 5 N P 6 K 6 N hist K 6 4 模拟结果及结论 Monte Carlo 模拟得到 P 1 16 639 P 2 16 605 P 3 16 712 P 4 16 710 P 5 16 625 P 6 16 710 各项约为总数的 1 6 符合理论情况 通过模拟可以得到分布直方图 图 1 2 123456 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 104 图 1 2 分布直方图 二 关于两个服从正态分布的可靠性验证二 关于两个服从正态分布的可靠性验证 机械结构的可靠性设计中的应力 强度干涉理论的理论计算和采用蒙的卡罗方 法对其进行验证 MATLAB 自带有产生正态分布的随机数 所以我们用 MATLAB 对 N 100000 实验次数进行验证 计算次数为 3 次 理论计算 首先根据可靠度 R 0 999 可得可靠度系数 Z 3 191 然后我们确定应力 XL 正态分布 的参数 均值 22 LS LS 200 方差 5776 然后再确定强度 XS 正太分布 的参数 均值 L 2 L 500 方差 3062 71 S 2 S 流程图的绘制 初始化 Z S L i i 1 Z 0 n n 1 i0 P j P j 1 end end R j P j N end 三 非正态分布的验证三 非正态分布的验证 对于非正态分布的强度 应力随机变量的可靠度计算 我们再 MATLAB 上用 蒙的卡罗方法来验证 验证时我们取样本值 n 100000 分别验证强度服从期望 为 10 及 指数分布 x 0 时 概率密度为 0 和应力服从期望为 5 及 10 1 指数分布 x0 p j p j 1 end end R j p j n end 四 四 总结总结 根据强度 应力干涉模型求解系统的可靠度 对于强度和应力都服从正态分布 的干涉模型 查表计算法和蒙