广义随机Petri网和Monte Carlo仿真在系统可靠性分配中的应用

介绍了可靠性分配的复杂性和模糊性,阐述了广义随机Petri网（GSPN）和Monte Carlo的基本原理及其在系统可靠性分析中的应用,以加油系统为例,建立了其可靠性框图和GSPN模型,利用MATLAB实现了系统可靠性的Monte Carlo仿真,仿真结果验证了可靠性分配方案的正确性。     

基于动态加权Monte Carlo方法的频率分配

无线规划中的频率分配可以近似认为是一种NP完备性问题,而模拟退火方法是一种解决此类问题的通用随机优化方法.有关研究提出一种动态加权Monte Carlo方法,并成功的应用到旅行商问题和神经网络训练,从而用于解决无线规划中的频率分配问题,获得了满意的效果,结果表明该方法优于模拟退火方法.     

基于Kriging和Monte Carlo的动态可靠性算法

首次穿越法可以得到失效概率随时间的变化,但是计算复杂提高计算成本.拟静态法计算量较小但是只能得到给定时间段对应的失效概率值,不能得到其变化趋势.针对以上问题,本文结合Kriging模型和Monte Carlo方法提出一种动态可靠性分析方法AK-MCS-T.AK-MCS-T即拥有拟静态法计算量小的优点又可以给出失效概率随...     

复杂系统寿命计算的Monte Carlo实现

本文对某复杂系统的平均寿命,用Monte Carlo法进行了模拟计算,给出了数字例.     

基于SV模型的VaR Monte Carlo模拟

文章以上证综合指数为研究对象讨论了Monte Carlo模拟法计算VaR,分别利用SV-VaR模型和Monte Carlo-SV-VaR模型计算VaR值,并比较了这2个模型的精确度,从而为上证综合指数的风险度量提供一个参照。     

放射治疗剂量分布的Monte Carlo模拟

利用Monte Carlo方法模拟放射治疗剂量分布,改写现有的放射治疗软件DPM,并进行剂量计算。与图形处理方便的Matlab软件相结合,给出直观的显示结果。该方法是一个很有前景的研究方向,因为它既可以获得很快的仿真速度,又能得到直观的仿真结果图形。运行结果表明剂量计算能在1min之内完成,计算速度和精度满足要求。该方法对于提高放射治疗水平具有重要的指导意义和应用价值。     

基于网格任务调度的Monte Carlo仿真建模

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。     

改进的Monte Carlo模拟

对应力进行灵敏度分析，不仅使设计师明白随机变量的敏感程度，而且可以减少随机变量的个数。编写计算机程序，产生多组正态随机变量。每一次模拟得到的应力数值与强度数值，需进行比较。应用MonteCarlo模拟计算机械可靠度，需经过多次模拟，模拟次数越多，可靠度的计算精度也越高。     

一种改进的AGREE可靠度分配算法

在AGREE可靠度分配算法中,首次采用三次参数设计中的极差,来确定可靠度分配中的重要度因子,使可靠度分配结果更具科学性和合理性。     

一种新的移动机器人Monte Carlo自主定位算法

针对当出现一些未建模的机器人运动时(如碰撞或者绑架问题),以小采样数目实现常规Monte Carlo方法难以解决的问题,提出一种新的Monte Carlo定位算法,该算法同时采用p(Xkzk)与p(XkXk-1)作为重要性函数并从中进行采样,避免了采样集不包含真实位姿采样的情况,能够有效地解决全局定位与绑架问题.同时在重采样过程中引入了过收敛检验与均匀性检验用于判断采样与感知信息的匹配程度,以适时进行重采样,节省了计算资源并提高了定位效率.实验结果表明该方法具有良好的性能.     

基于网络缩简的K-剩余连通可靠度的蒙特卡洛方法

讨论了具有不可靠结点网络的可靠度估计问题,提出了具有不可靠结点K-终端网络的串并联缩简原则,并将该缩简原则应用于递归方差衰减(Recursive Variance Reduction,RVR)蒙特卡洛(Monte Carlo)方法中,得到一种无偏且高效的估计可靠度的方法.该方法是依据状态空间分解原理,将对原状态空间的抽样实验递归地转为对其子空间的实验,并且在对子空间抽样实验前进行网络缩简,使得有些子空间不用抽样,对应方差为0.最后,通过实验验证了算法的有效性.     

基于蒙特卡洛改进算法的地铁电力系统可靠性评估

在分析电力系统可靠性评估基本方法的基础上,考虑到地铁电力系统故障率较低,故障状态枚举方法难以获得精确的随机状态,以及设备单元的故障信息无法通过直接抽样获取,故使用正态分布描述地铁电力系统设备单元发生故障的实际过程,提出了改进的蒙特卡洛非序贯仿真算法,并给出其求解过程,构建了地铁电力系统的结构模型、Petri网模型和可靠性评估指标,最后以南京地铁一号线电力系统设备单元初始参数为计算数据,所得结果较传统计算方法更为准确,同时能够模拟故障维修时间以及区分不同故障类型.     

基于蒙特卡洛法的齿轮可靠性设计

机械设计中的许多参数是服从某种分布的随机变量，而不是常量．因此在机械设计中，以非确定性的随机方法来研究、设计机械零件和机械系统，是现代机械方法的一个重要内容．在此对齿轮进行了可靠性设计，并用蒙特卡洛法进行了数值模拟，证明该方法用于齿轮设计是正确且可行的．     

用蒙特卡罗和Petri网方法估计随机流网络的可靠性

提出一种估计随机流网络可靠性的基于蒙特卡罗抽样和Petri网建模仿真的MCPN方法.该算法以蒙特卡罗方法为基本框架,通过蒙特卡罗抽样来模拟网络系统的随机性.对于随机抽取的网络状态,通过Petri网仿真计算相应加权图的最大流量,判断其是否为有效状态.仿真结果表明,Petri网方法是一种有效的计算加权图最大流量的方法.     

蒙特卡洛方法在枪械零件可靠性分析中的应用

为了弥补传统的设计方法带来的缺陷 ,将蒙特卡洛方法引入枪械零件的可靠性设计与分析。该文概括了机械零件可靠性设计中的蒙特卡洛方法 ,阐述了蒙特卡洛法解决可靠度干涉问题和分布类型综合问题的一般途径 ,探讨了其在枪械零件强度可靠性分析中的应用 ,并以圆柱螺旋扭簧和枪机闭锁凸笋的可靠性设计实例验证了其科学性和合理性。实践证明 ,这种方法不仅可以提高产品的可靠性 ,而且可以在一定程度上优化设计结果。     

基于蒙特卡罗法的机械可靠性仿真

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．     

基于蒙特卡洛方法的滚珠丝杠副运动可靠性分析

对滚珠丝杠副的可靠性分析有利于提高机床的传动精度.用赫兹空间接触理论对滚珠丝杠副的接触变形进行分析,得到了滚珠丝杠副的接触变形量函数.在无法预先确定变形量函数分布类型的条件下,用蒙特卡洛数字仿真方法,实现了滚珠丝杠副运动可靠性分析.用MATLAB生成随机数,并对各参数进行随机抽样,得到滚珠丝杠副的运动误差和运动可靠度值,并得到丝杠各加工尺寸参数精度等级与可靠度的关系曲线.对加工工艺与尺寸误差等因素对滚珠丝杠副运动可靠性的影响作出评价.     

基于蒙特卡洛-有限元法的边坡可靠度分析

将蒙特卡洛法与有限元法加以耦合,并推广到边坡稳定可靠度分析中去.通过一工程实例,计算分析结果显示,蒙特卡洛一有限元法能更好地反映边坡的随机应力应变场,从而使反映土工结构的各种工程可靠指标更符合实际工程状况.     

基于蒙特卡罗法的植物叶片可靠性分析

为探索植物叶片各变量参数及加载载荷与其可靠性之间密切关系,采集石栗新鲜植物叶片,通过三坐标测量仪获取植物叶片的坐标数据点云,在ANSYS中建立简化的叶片有限元模型,基于蒙特卡罗法对叶片模型施加随机风载求解计算.结果表明:假如模拟次数足够多,运用ANSYS 软件与蒙特卡罗相结合的随机有限元法分析植物叶片的可靠性是可行的.