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相似文献
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1.
基于Monte Carlo和启发式算法的网络可靠性分配   总被引:1,自引:0,他引:1  
在AGREE分配法的基础上,提出一种基于Monte Carlo仿真和启发式算法的网络可靠性分配方法,实现了对网络部件重要度和网络可靠性的仿真计算,并采用启发式算法迭代实现了网络可靠性分配. 该方法适合对拓扑结构复杂的网络进行可靠性分配工作,可有效解决网络部件重要度计算复杂性问题. 以中国教育网(CERNET)骨干网为案例,应用本方法实现了75%网络节点连通可靠性指标的分配,并通过与基于解析计算得出结果的对比分析,证明了本方法的有效性和实用性.   相似文献   

2.
大电流恒流源电路Monte Carlo分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在介绍了蒙特卡罗(Monte Carlo)分析方法基本原理的基础上,对发动机点火工作中大电流恒流源电路进行了Monte Carlo分析。系统以高速运算放大器为核心,采用PID控制,应用Multisim软件进行测试和蒙特卡罗(Monte Carlo)仿真分析。系统实现了发动机点火工作中需要电流0A到15A连续可调,上升时间短,可靠性高、稳定性和可控性好等特点。  相似文献   

3.
运用系统可靠性分析的相关理论,通过对火灾探测报警系统内部逻辑任务关东的分析,建立了火灾探测报警系统的可靠性模型。利用Monte Carlo系统仿真方法,对火灾探测报警系统失效时间进行抽样,模拟分析了系统可靠度和故障率随时间的变化规律,得到的可靠度和故障率曲线符合理论和工程实践。分析了误差产生原因,提出了减小误差的方法。  相似文献   

4.
基于蒙特卡罗法的高压直流输电系统可靠性评估   总被引:3,自引:0,他引:3  
针针对直流系统可靠性评估中故障树分析法存在的不足,提出以蒙特卡罗法为基础并结合故障树分析,对直流系统进行可靠性评估的方法。首先根据引起直流系统失效的原因,建立高压直流输电系统的故障树结构,且建树过程中考虑了元件的维修与备用相关性;然后采用改进Monte Carlo仿真技术对该故障树进行模拟分析,实际一直流系统的仿真结果说明了本文所提方法的合理性和有效性。  相似文献   

5.
基于损伤等效原理的并联系统相关失效可靠性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
在考虑零件寿命服从Weibull分布的条件下,针对两个零件的并联系统进行相关失效分析,提出了一种分析相关失效的等效损伤转换方法,并基于损伤等效转换原理及全概率公式对并联系统进行相关失效可靠性建模;应用Monte Carlo仿真验证所建立的模型的正确性.研究表明,这种基于损伤等效原理的并联系统可靠性模型能够很好地反映并联系统零件间的相关失效,并且能够满足损伤等效准则,优于等概率转换法所建立的模型;从而为零件寿命服从Weibull分布的并联系统可靠性分析提供了一种新的方法.  相似文献   

6.
飞机座舱压力自动调节系统可靠性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
飞机座舱压力自动调节系统用于在高空环境中调整座舱内部压力,其可靠性直接关系机上人员的安全。针对座舱压力自动调节系统的复杂冗余结构及故障发生的随机性,提出了基于体系结构分析及设计语言(AADL)及广义随机Petri网(GSPN)的可靠性分析方法。首先采用AADL语言对系统的架构及相关部件的故障信息进行描述建立系统AADL可靠性模型;为了进一步分析系统故障动态行为,研究了AADL可靠性模型向GSPN转化规则,通过对GSPN模型分析,得到系统可靠性。最后,通过实验的方法对比分析了3种不同架构下的系统可靠性,给出了系统架构的选择建议。  相似文献   

7.
针对齿轮接触失效,建立带有安装与制造误差的齿轮参数化模型,通过大变形显式动力学仿真软件来模拟齿面动态接触应力.然后,根据应力-强度干涉模型,建立齿轮响应面状态函数.为了提高齿轮响应面功能函数的拟合精度,提出了一种基于响应面和Markov chain Monte Carlo(MCMC)的可靠性分析方法,并进行可靠性灵敏度分析,以定量概率反映安装误差、制造误差及外载荷等随机因素对齿轮传动可靠性的影响程度.最后,将Monte Carlo模拟100 000次的计算结果与所提方法的结果进行比较,验证了可靠性分析方法的正确性.  相似文献   

8.
网格系统是异构和动态分布系统,其节点的计算能力存在差异。在多个节点共同完成任务时,容易产生计算瓶颈,影响计算吞吐量和造成延迟,甚至导致整个任务失败。利用Monte Carlo仿真的自然并行性,解决了网格任务调度问题,设计了基于网格的Monte Carlo仿真流程框架和节点状态机模型。在此基础上,建立了“N-M”调度策略的二项式概率模型,并在不同的参数条件下对Monte Carlo仿真任务的性能进行了测试和分析,结果验证了设计方案的有效性。  相似文献   

9.
研究了随机载荷作用次数对系统可靠性的影响,运用载荷-强度干涉模型和顺序统计量理论建立了随机载荷多次作用下的失效相关系统可靠性模型.考虑系统中零件的失效相关性,在不作独立假设的前提下,运用系统级载荷-强度干涉模型建立了串联系统和并联系统可靠性模型;根据随机载荷作用的统计学意义,运用顺序统计量理论建立了载荷多次作用时等效载荷的累积分布函数和概率密度函数,在此基础上,建立了载荷多次作用下的失效相关系统可靠性模型.并运用Monte Carlo方法对随机载荷多次作用下的失效相关串联系统可靠性模型进行了仿真实验,验证了本文模型的正确性.  相似文献   

10.
沈利华 《科学技术与工程》2013,13(13):3779-3782
针对计算机网络可靠性难以评估的问题,提出采用广义随机Petri网(generalized stochastic petri net,GSPN)分析计算机网络可靠性。研究了GSPN模型要素的用法,建立了典型计算机网络逻辑系统GSPN模型,有效地描述了计算机网络的动态行为。以某计算机网络为例,仿真验证了所提方法的有效性。  相似文献   

11.
应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了提高内燃机设计的可靠度,提出了应用神经网络-蒙特卡罗法求解发动机零部件可靠度的新方法,该方法利用神经网络根据有限元分析样本逼近应力函数,结合应力-强度干涉模型,采用蒙特卡罗随机模拟求取可靠度。将计算结果与常用的一次二阶矩法,设计验算点法相比较,表明该方法是可行的,而且适用面更广,可适用于多参数且服从于任何分布的问题。  相似文献   

12.
矿业工程项目施工工期可靠性预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
工期是矿业工程项目管理的三大目标之一,本文引入施工工期可靠性这一指标衡量矿业工程项目工期管理水平.基于蒙特卡洛模拟法与计划评审技术相结合提出了工程项目施工工期可靠性的预测模型.与传统计划评审技术方法相比,用蒙特卡洛模拟法求解的优点在于通过模拟构造多个方案,弥补了传统计划评审技术的假设条件造成的误差,提高了计算精度,更加符合实际工程的情况;最后以一工程实例进行了应用.  相似文献   

13.
基于蒙特卡罗法的机械可靠性仿真   总被引:2,自引:0,他引:2  
机电设备的高可靠性,是确保工业企业安全生产的前提.为了提高机电设备的可靠性,提出了一种实现机械可靠性仿真的新方法.新方法的基本思想是:在样本数据有限时,应用蒙特卡罗法补克若干随机数据,从而可以确定机械零部件的可靠度及其置信水平.文中将这一新方法应用到一个实例——工程机械轮胎可靠性仿真,所得可靠度与实际作业的统计数据甚为接近.  相似文献   

14.
采用重点抽样方法的电力系统概率仿真   总被引:13,自引:3,他引:10  
针对电力系统概率仿真中常用的蒙特卡罗抽样方法样本容量太大、效率不高的现状,文章提出采用重点抽样方法来减少抽样方差,从而在保证计算精度的同时,显著减少抽样次数和计算时间,提高了蒙特卡罗方法的实用性。由IEEE标准测试系统的计算结果表明,该方法是有效和可行的  相似文献   

15.
蒙特卡罗法在结构可靠度分析中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文在蒙特卡罗直接法的基础上,利用全概率公式,导出了改进的蒙特卡罗法.大量分析计算结果表明:该法与目前在结构可靠度分析中常用的几种蒙特卡罗法相比,具有适用性广、收敛性好、模拟次数基本不受失效概率影响等优点,不仅能求解构件可靠度问题,而且能方便地求解体系可靠度问题,对于一般工程问题,只需模拟二、三万次,就能满足精度要求.  相似文献   

16.
超静定结构系统疲劳可靠性分析的蒙特卡洛方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
研究了超静定结构系统疲劳失效的渐进性质,考虑到疲劳损伤的累积及疲劳破坏过程中载荷的重新分起,导出了系统破坏过程中的若干基本关系。在此基础上,建立了用蒙特卡洛方法模拟系统疲劳破坏的实际过程并计算整个结构系统疲劳失效概率的流程。进一步研究了采用重用性抽样技术提高抽样效率的问题。在例题中利用蒙特卡洛方法的计算结果对采用一阶可靠性方法分析的结果进行了检验。  相似文献   

17.
基于蒙特卡洛模拟的导弹级间分离干扰仿真   总被引:1,自引:1,他引:0  
级间分离的稳定性、可靠性关系到主级导弹的稳定飞行,采用蒙特卡洛方法对干扰作用下的导弹级间分离进行模拟仿真。首先分析影响级间分离过程的各种随机干扰因素,在此基础上建立了包含随机干扰因素的分离动力学数学模型,然后利用蒙特卡洛方法和随机干扰参数对分离过程进行仿真。仿真结果表明,各种干扰作用下助推级和主级可安全分离。蒙特卡洛方法可快速对级间分离潜在风险以及失败概率进行预测,同时也能定量评估各项干扰因素对分离的影响程度。  相似文献   

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