蒙特卡罗方法实验设计

介绍蒙特卡罗方法计算维维安尼体的实验设计过程,应用计算机随机模拟方法计算确定的空间立体体积,给出实现该方法的计算程序代码。将实验数据结果列表,分析数据变化规律。验证了误差实验数据服从正态分布的规律性。为了揭示蒙特卡罗方法对多维问题计算的有效性,文中例举了三维或四维问题作为实验设计题目,其中包括牟合方盖问题、飞碟体积问题以及n维球体问题。最后介绍了一类数学软件Matlab和实验报告写作规范。     

蒙特卡罗方法与拟蒙特卡罗方法解线性方程组

分别介绍蒙特卡罗方法和拟蒙特卡罗方法解线性方程组的基本原理,并对两种方法的误差和收敛速度进行讨论.提出误差由3方面造成:截断误差、方法本身、伪随机数序列和低差异序列分布不均匀.在收敛速度方面:蒙特卡罗法的收敛速度与问题的规模和模拟路径长度无关;拟蒙特卡罗方法的收敛与问题的规模无关,但与模拟路径长度有关.经过对两种方法适用的情况进行讨论及数据测试,认为在一般情况下应选择用拟蒙特卡罗方法解线性方程组.     

蒙特卡罗法模拟光化学烟雾的形成

在微型计算机上，用蒙特卡罗法模拟了光化学烟雾的形成，以Hech和einfeld将81个基元反应缩合成的15个反应的基础，得到光化学烟雾形成的条件，结果与文献的实验结果较一致，为今后进一步研究光化学烟雾的形成机理提供了重要的研究工具。     

蒙特卡罗法实现系统可靠性仿真

任务间及时修理系统没有通用的可靠性计模型，利用蒙特卡罗法对任务间修理系统的可靠性进行仿真，可以得到这类系统的可靠性参数，并通过特定的算例证明该仿真方法正确可行。     

用蒙特卡罗法求多维随机变量函数的统计特征值

用蒙特卡罗法模拟任意分布的随机变量,将各随机变量按已知的分布规律随机抽样,然后代入函数式中,计算出函数值。如此重复足够次,可求出诸函数值的均值和方差。此法不受各随机变量是否独立、是否相关的限制,对于多维的、各变量可为不同的任意分布,也不增加复杂性。从而使概率机械设计能藉助计算机进行计算。     

应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法

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。     

气体分子扩散的蒙特卡罗模拟

使用蒙特卡罗方法,对气体分子在背景气体中扩散的过程进行了计算机模拟,背景气体均匀分布于三维无界空间中。模拟结果显示,气体分子的扩散是各向同性的,扩散经历的时间越长,分子分布的范围越大,分子扩散的方均位移与时间成正比关系。使用本文的模拟方法还可估算气体扩散系数的数量级,对1标准大气压下、15°C时氧气的自扩散系数,以及氧气在氮气中的互扩散系数进行了估算,得到的扩散系数数量级与实验测量结果符合得很好。     

蒙特卡罗法在零件可靠性设计中的应用

蒙特卡罗法简称蒙特法，是一种计算机模拟方法，应用于机械CAD中，可节省时间和劳力，大大提高工作效率，同时确保计算的高效、准确，对可靠性设计提供了保证。本文将此方法应用于零件可靠性设计，得出计算机模拟结果，通过与理论结果比较，验证了此方法的可行性。同传统代数法和矩法计算可靠度相比，蒙特卡罗法无须知道应力和强度分布类型及概率参数，能够有效地解决问题。缺点是为提高计算精度必须进行大量模拟计算，需要较长的计算时间。     

蒙特卡罗法在机械优化设计中的应用

本文所介绍的MonteCarlo优化方法具有精度高,运算过程不用求导数,节省存储单元,省机时等特点.这一方法的要求如下:设目标函数f(x)的设计变量为x1,x2,x3……xn,其约束条件为gi(x)≥0,i=1,2,3……m.首先在自变量变化区域内进行随机搜索,若后一组设计变量所得出的f(x)值小于前一组设计变量得出的f(x),则又在后一组自变量缩小的临近区域内进行随机寻查,如此反复进行若干次后,再缩小自变量变化区域,重复上述过程,最后可得到最优解.文章还给出了一个机械设计优化的实例--二级圆柱齿轮减速器优化设计.     

基于蒙特卡罗法的摩托车车架灵敏度分析

摩托车车架的灵敏度分析有助于提高其设计的成功率.在阐述蒙特卡罗全局灵敏度分析法原理以及车架灵敏度分析数值模拟实现的基础上,以某250型新开发摩托车车架为例,通过建立其整车动力学和灵敏度分析模型,进行该车车架的动态灵敏度分析,找出对车架振动响应影响较大的敏感设计参数,并通过修改敏感设计参数降低某些测点的振动响应,从而验证该方法的可靠性和实用性.同时也为其它复杂结构的灵敏度分析提供了一种可借鉴的方法.     

蒙特卡罗法在机械可靠性中的应用

蒙特卡罗法是通过随机变量的统计试验或随机模拟,求解数学、物理和工程技术问题的近似解的数值方法,用传统的数值计算方法求解可靠性中函数的分布以及分布参数时要计算多种积分,导致问题复杂不易求解,通过蒙特卡罗法的数值近似随机求解可大大简化这类问题的求解。本文通过求解强度分布、分析可靠度等例子说明蒙特卡罗法在机械可靠性中的应用。     

基于蒙特卡罗法的边坡可靠性分析

本文分析了常规定值安全系数法在土坡稳定分析中的不足,提出基于风险概念的可靠性分析的必要性。总结了最常用的蒙特卡罗模拟法的基本步骤,并通过算例验证了该方法的优越性。     

基于蒙特卡罗方法的制导精度分析

蒙特卡罗法应用于精度分析的优点是算法简单、直接方便,但缺点是运算量大。本文首先选定了蒙特卡罗法作为制导系统的统计分析的方法,然后分析了影响脱靶量的因素,分为确定性和随机性误差源,最后给出六自由度仿真实例,并计算出各误差源影响下的脱靶量。     

蒙特卡罗方法在辐射防护中的应用

我国核能、辐射和同位素应用的蓬勃发展,辐射防护已经成为相当重要一门学科,其发展需要以大量的实验和理论计算作为支撑。由于资金及各种实际情况的限制,蒙特卡罗方法已在辐射防护领域得到了较为广泛的应用,并取得了较好的效果。     

用蒙特卡罗法解尺寸链问题

本文提出用蒙特卡罗法求解尺寸链问题。模拟过程是用计算机产生(0,1)均匀分布的随机数,然后将这些数转换成正态分布N(μ,σ)或其它给定分布的随机数,将尺寸链中每个尺寸用给定分布的随机数代入到尺寸链方程中则可求出封闭环尺寸,如此重复足够的次数,最后来出诸封闭环尺寸的均值,方差,最大尺寸与最小尺寸。本方法的特点是能直接输入任意分布规律和未知分布规律的组成环尺寸。     

采用蒙特卡罗法分析离散坐标法的假散射

采用蒙特卡罗法获得了离散坐标方程的不含任何假散射的高精度解，其基本思路是：当采用一个离散坐标格式来计算一个漫射表面的热辐射时，就意味着用有限个离散方向去“代表”2π立体空间上的无穷多个方向，因此，不妨假定存在着这样一个虚拟表现：该表面的确只沿着该离散坐标格式的离散方向上发射热辐射，并且在每个方向上的热流也完全遵循离散坐标方程，然后将蒙特卡罗法应用于此虚拟表现，由此所获得解即为此有面的高精度解，不言而喻它也等效于离散坐标方程的高精度解，在此基础上，分析了离散坐标法的假散射对计算结果的影响。     

关于蒙特卡罗方法在高等数学中的应用

运用蒙特卡罗方法并结合Matlab软件,通过举例讨论了高数中常见的几类数学问题：数值积分、函数最值的求解、一元函数根的求解以及规划问题的求解。     

蒙特卡罗法在零件可靠性设计中的应用

蒙特卡罗法简称蒙特法,是一种计算机模拟方法,应用于机械CAD中,可节省时间和劳力,大大提高工作效率,同时确保计算的高效、准确,对可靠性设计提供了保证。本文将此方法应用于零件可靠性设计,得出计算机模拟结果,通过与理论结果比较,验证了此方法的可行性。同传统代数法和矩法计算可靠度相比,蒙特卡罗法无须知道应力和强度分布类型及概率参数,能够有效地解决问题。缺点是为提高计算精度必须进行大量模拟计算,需要较长的计算时间。     

基于蒙特卡罗法的压力容器可靠性风险分析

针对压力容器结构可靠性问题,采用蒙特卡罗随机方法进行了数值模拟,通过计算,对复杂结构可靠度问题的求解和分析有了初步了解.结果表明:用可靠性分析法设计压力容器结构,使压力容器得到更可靠的保证,可以更准确的揭示压力容器各位置的功能特点,使设计方案更合理.