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      在进行蒙特卡洛仿真之前,必须首先确定要研究的具体问题,即构建符合要求的仿真模型,在仿真模型的基础上,编写仿真算法,进而运行实现对结果进行分析。利用蒙特卡洛方法进行系统可靠性分析也不例外,.首先必须明确系统可靠性分析模型,通过改变模型参量或者随机模拟模型变量,进而得到系统可靠性分析所需的数据。  蒙特卡洛可靠性仿真的具体实施流程如下:




   (1)系统可靠性建模。一般根据所要完成的任务来建立可靠性模型,因而模型没必要和实际系统完全一致。单纯从可靠性建模的角度来看,同一个问题可通过多种方法构建不同的可靠性模型:根据系统的逻辑结构构建系统可靠性框图模型;根据系统故障的逻辑关系构建系统的故障树模型:根据系统的动态变过程可以构建系统的动态故障树模型或随机Petri网模型。



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    (2)确定变量及其分布数据。可靠性仿真虽然是通过随机模拟的方式进行可靠性分析,但它是在系统各部件失效率分布状态己知的情况下进行的,因此在进行仿真之前必须确定所需要分析变量及其分布。在系统仿真中输入的初始数据对仿真的输出结果有很大影响,因此,必须全面分析系统的数据,准确确定合理的输入参数。在可靠性仿真中,系统元器件的故障分布和寿命分布是仿真的基础,通过元器件可靠性预计及大量的统计数据分析可以获得。





   (3)可靠性仿真算法设计。蒙特卡洛仿真需要编程实现,因此需要对仿真算法进行设计,算法需要在可靠性仿真模型的基础上设计,通过模型可以确定需要的随机变量,在明确随机变量分布的情况下,选择适当的随机变量抽样方法,对己知概率分布进行抽样。此外,算法设计还需要对仿真时钟推进策略进行分析,不同的时钟推进策略,对应的可靠性仿真算法不同。在确定上几个关键技术问题后,就可在平台上编制程序。



   (4)实现系统可靠性仿真。大量的随机模拟过程是蒙特卡洛仿真的核屯、特征,因此在编写完仿真算法程序后,需要在实际仿真运行时,确定仿真次数以及仿真初始条件,包括系统最大仿真寿命、随机变量初始值及其分布特征等,系统最大仿真寿命可文在多次仿真试验后确定,在完成仿真准备工作后,运行仿真程序,得到系统可靠性仿真数据。





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