蒙特卡罗方法在系统可靠性中应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金星，洪延姬 著

图书标签:

• 蒙特卡罗方法
• 系统可靠性
• 可靠性工程
• 概率模型
• 模拟方法
• 风险评估
• 故障分析
• 统计计算
• 工程应用
• 数值方法

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118086997

版次：1

商品编码：11280892

包装：平装

丛书名： 装备学院.学术专著

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：178

字数：206000

正文语种：中文

内容简介

　　近年来，在复杂工程系统和军用装备的系统可靠性分析中，亟待解决：①大型复杂的可修复系统可靠性分析方法；②小样本下可靠度和寿命的评估近似方法；③多种分析方法的适用性分析和方法选优。
　　蒙特卡罗方法（随机模拟方法）在解决上述问题方面有独到的优势。因此，跟踪、消化、吸收和总结国内外相关理论与方法，结合多年来从事国防科研和研究生教学的经验与体会，紧密围绕系统可靠性分析需求，针对国内读者对相关著作迫切需要的现状，编著了《蒙特卡罗方法在系统可靠性中应用》。从蒙特卡罗方法的基本特点出发，以怎样解决系统可靠性分析问题为重点，通过工程应用背景突出的大量精选实例，系统、详细地讲解了要点和难点内容，旨在给读者一部有启发性、实用性的专业书籍。
　　《蒙特卡罗方法在系统可靠性中应用》全书共分七章。一章介绍随机变量的抽样模拟；第二章介绍蒙特卡罗方法的基本原理；第三章介绍不可修复系统的可靠性仿真；第四章介绍不可修复系统的减小方差技术；第五章介绍一般可修复系统的可用性仿真；第六章介绍编程计算技巧和文件说明；第七章介绍其他应用。

内页插图

目录

第一章 随机变量的抽样模拟
1.1 （0，1）区间上均匀分布的随机数和检验
1.1.1 伪随机数及其产生方法简介.
1.1.2 （0，1）区间上均匀分布的随机数
1.1.3 （0，1）区间上均匀分布随机数的检验
1.2 常见随机变量的抽样模拟
1.2.1 连续型随机变量
1.2.2 其他抽样方法
1.2.3 离散型随机变量
1.3 应用举例

第二章 蒙特卡罗方法的基本原理
2.1 随机模拟方法简介
2.1.1 事件发生概率的模拟
2.1.2 随机变量均值的模拟
2.2 定积分的计算
2.2.1 随机投点方法
2.2.2 重要度抽样方法
2.2.3 平均值方法
2.2.4 关联抽样方法
2.2.5 分层抽样方法
2.2.6 控制变量方法
2.3 中心极值定理
2.4 仿真误差分析
2.4.1 事件发生概率的模拟误差
2.4.2 随机变量均值的模拟误差
2.5 仿真次数确定
2.5.1 事件发生概率的仿真次数
2.5.2 随机变量均值的仿真次数
2.5.3 减小方差方法
2.6 应用举例

第三章 不可修复系统的可靠性仿真
3.1 基本可靠性指标的计算
3.1.1 可靠度和不可靠度
3.1.2 故障概率密度
3.1.3 故障率
3.1.4 平均寿命
3.1.5 给定可靠度的寿命
3.1.6 平均剩余寿命
3.1.7 重要度
3.2 最小路集和最小割集与系统寿命
3.2.1 系统所有可能的状态
3.2.2 常用可靠性分析方法
3.2.3 最小路集和最小割集
3.2.4 系统正常或故障的判据
3.2.5 采用最小路集计算系统寿命
3.2.6 采用最小割集方法计算系统寿命
3.3 构造仿真估计值
3.3.1 概率指标和寿命指标
3.3.2 可靠度和不可靠度的估计值
3.3.3 故障概率密度的估计值
3.3.4 故障率的估计值
3.3.5 重要度的估计值
3.3.6 平均寿命的估计值
3.3.7 给定可靠度的寿命
3.3.8 平均剩余寿命的估计值
3.4 随机抽样仿真方法
3.4.1 单元和系统的寿命抽样
3.4.2 概率指标和寿命指标计算
3.4.3 系统概率指标计算的结构函数方法
3.5 应用举例

第四章 不可修复系统的减小方差技术
4.1 减小方差的基本原理
4.2 不可修复系统的可靠性仿真难点
4.2.1 单元的可靠性仿真
4.2.2 系统的可靠性仿真
4.3 匕首抽样技术
4.3.1 单元的抽样技术
4.3.2 系统的抽样技术
4.3.3 仿真抽样效率分析
4.3.4 仿真误差分析
4.4 限制抽样技术
4.4.1 限制抽样原理
4.4.2 限制抽样技术的方差
4.4.3 限制抽样计算方法
4.4.4 结构函数构造方法
4.5 关联抽样技术
4.5.1 关联抽样原理
4.5.2 仿真误差分析
4.6 基于最小割集不交化的仿真技术
4.6.1 系统可靠度和不可靠度计算误差
4.6.2 基于最小割集不交化的仿真技术的原理
4.6.3 蒙特卡罗方法与解析计算方法的比较

第五章 一般可修复系统的可用性仿真
5.1 维修性指标
5.1.1 维修度函数
5.1.2 维修概率密度函数
5.1.3 维修率函数
5.1.4 修复时间抽样
5.2 产品在“正常→故障→正常→故障”过程中指标
5.2.1 无条件故障强度
5.2.2 平均故障次数
5.2.3 无条件修复强度
5.2.4 平均修复次数
5.2.5 可用度和不可用度
5.2.6 平均首次故障前时间
5.2.7 平均可用时间和平均不可用时间
5.3 构造仿真估计值
5.3.1 平均故障次数
5.3.2 无条件故障强度
5.3.3 平均修复次数
5.3.4 无条件修复强度
5.3.5 可用度和不可用度
5.3.6 平均首次故障前时间
5.3.7 平均可用时间和平均不可用时间
5.3.8 稳态指标
5.4 单元寿命抽样和维修策略
5.4.1 完全修复和单元寿命抽样
5.4.2 基本修复和单元寿命抽样
5.4.3 正常待用和单元寿命抽样
5.4.4 维修策略
5.5 可修复系统中单元状态
5.5.1 单元状态的分类
5.5.2 单元由工作状态向其他状态的转移
5.5.3 单元由修理状态向其他状态的转移
5.5.4 单元由待修状态向其他状态的转移
5.5.5 单元由正常待用状态向其他状态的转移
5.5.6 单元由修理待用状态向其他状态的转移
5.6 可修复系统的仿真时间
5.6.1 系统的初始状态
5.6.2 第一次抽样
5.6.3 仿真时间与单元状态转移的关系
5.7 仿真流程
5.7.1 系统工作或故障的判据
5.7.2 平均故障次数和平均修复次数
5.7.3 可用度和不可用度
5.7.4 平均首次故障前时间
5.7.5 平均可用时间、平均不可用时间和稳态指标
5.7.6 无条件故障强度和无条件修复强度
5.8 应用举例

第六章 编程计算技巧和文件说明
6.1 单元寿命和修复时间的抽样技巧
6.1.1 单元寿命和修复时间的数据文件
6.1.2 单元寿命和修复时间的抽样
6.1.3 单元寿命和修复时间的排序
6.2 系统正常与故障状态的判断
6.2.1 最小路集的数据文件
6.2.2 系统正常与故障的判断
6.3 系统的故障次数
6.3.1 单元和系统的故障次数
6.3.2 单元故障造成系统故障的次数
6.4 平均首次故障前时间和数据文件
6.4.1 平均首次故障前时间
6.4.2 文件说明
6.5 可用时间和数据文件
6.5.1 可用时间
6.5.2 文件说明
6.6 可用度和数据文件
6.6.1 可用度
6.6.2 文件说明
6.7 系统平均故障次数和数据文件
6.7.1 系统平均故障次数
6.7.2 文件说明
6.8 应用举例

第七章 其他应用
7.1 用指数分布假设进行可靠性评估
7.1.1 蒙特卡罗仿真模型
7.1.2 采用指数分布近似处理的保守程度
7.1.3 仿真运行结果
7.2 小样本条件下可靠寿命的近似估计
7.2.1 现场故障数据和可靠寿命
7.2.2 统计量的选择
7.2.3 经验系数的蒙特卡罗仿真模型
7.2.4 蒙特卡罗仿真分析
7.2.5 结论
7.3 随机加权法在正态分布参数估计中应用
7.3.1 随机加权法的基本思想
7.3.2 正态分布的蒙特卡罗随机抽样
7.3.3 小样本情况下参数置信限估计的适用性检验
7.3.4 结论
7.4 指数分布有替换定时截尾时故障率上限估计
7.4.1 有替换定时截尾试验的故障率上限
7.4.2 蒙特卡罗仿真模型
7.4.3 蒙特卡罗仿真分析
7.4.4 结论
参考文献

精彩书摘

　　1．1（0，1）区间上均匀分布的随机数和检验
　　（0，1）区间上均匀分布的随机数是产生其他分布随机数的基础，为了保证随机变量的模拟质量，要对均匀分布随机数统计性质进行检验。
　　1．1．1伪随机数及其产生方法简介
　　具有F（x）分布的随机变量的一列独立样本值称为F（x）分布随机数。
　　因为（0，1）区间上均匀分布随机数是产生其他分布随机数的基础，故有时简称为随机数。服从其他分布的随机数，一般指明分布类型，例如，指数分布随机数、正态分布随机数等。
　　采用蒙特卡罗方法进行随机模拟时，通常采用在数字计算机上产生伪随机数的方法。
　　所谓伪随机数就是在数字计算机上采用某种完全确定的规则，通过递推运算而产生的一列数。这一列数不是由真实的随机现象所产生的，因而不是真正的随机数，但由于这种数列具有类似于随机数的统计性质，因此，可以把它当作随机数来运算，故这种数列就称为伪随机数。
　　……

前言/序言

复杂系统可靠性分析与优化：概率建模、仿真技术与工程实践 本书聚焦于现代工程领域中复杂系统的可靠性分析与优化，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的理论框架与技术工具。我们不讨论蒙特卡罗方法在可靠性中的具体应用，而是将视角扩展至更宏观的系统工程、概率论、随机过程以及先进的仿真与优化算法在可靠性工程中的整合运用。 在当代，无论是航空航天、能源基础设施、高端制造，还是信息安全领域，系统的复杂性呈指数级增长，对系统可靠性的要求也达到了前所未有的高度。传统基于经验和故障率统计的方法已难以应对新一代复杂、互联、动态系统的挑战。本书正是在这一背景下，深入剖析如何从根本上理解、预测和提升这些系统的稳健性。 第一部分：复杂系统可靠性基础与概率建模 本书的起点是对复杂系统本质的界定与建模。我们首先从系统工程的角度，解构“复杂性”的来源——即组件数量、相互依赖性、非线性行为以及环境不确定性。 1.1 可靠性理论的深化与扩展 本部分将超越基础的失效率模型，引入随机过程理论在可靠性建模中的应用。详细阐述马尔可夫过程（Markov Processes）和半马尔可夫过程（Semi-Markov Processes）如何精确描述系统从健康状态到故障状态、以及状态恢复（维修）过程的动态演化。重点探讨时变可靠性（Time-Variant Reliability）的概念，处理组件性能衰减、老化效应（Aging Effects）以及载荷随时间变化的复杂场景。 1.2 概率与不确定性量化 可靠性分析的基石在于对不确定性的准确量化。本书将深入探讨贝叶斯方法在可靠性工程中的应用。我们不满足于仅使用先验分布，而是详细展示如何通过观测数据（如测试结果、运行日志）来动态更新系统可靠性评估，实现概率推断。此外，还将介绍证据理论（Dempster-Shafer Theory）在信息不完全或相互冲突的情况下，如何更稳健地处理不确定性。 1.3 依赖性建模与网络结构 现代系统的可靠性瓶颈往往不在于单个组件的故障，而在于组件间的系统性依赖。本书花费大量篇幅阐述结构函数（Structure Functions）的构建，并引入二元决策图（BDD）和关联模型（Copulas）来刻画组件故障之间的复杂依赖关系。尤其关注网络可靠性理论，例如如何评估通信网络或电网在多点故障下的连通性（Connectivity）和鲁棒性（Robustness）。 第二部分：先进仿真技术与性能评估 当解析解难以获得或模型复杂度过高时，高效且精确的仿真技术成为评估系统可靠性的关键手段。本部分着重于超越基础采样方法的计算效率提升与结果精度保证。 2.1 高效仿真算法与方差缩减 对于需要进行数百万次模拟才能准确评估低概率事件（如极高可靠性系统）的场景，传统的随机抽样方法效率低下。本书系统介绍一系列方差缩减技术，包括重要性抽样（Importance Sampling, IS）的构造原则、样本平均估计（Sample Mean Estimators）的优化，以及在多维参数空间中应用的准随机数生成方法。重点讨论如何根据系统的故障模式自动调整抽样密度。 2.2 基于事件的建模与仿真 针对具有离散事件和复杂事件序列的系统（如排队网络、制造流程），我们详细介绍了离散事件仿真（DES）的建模语言（如SimPy, Arena的基础逻辑）和实现机制。本书强调如何将时间不确定性、资源约束和反馈机制集成到DES框架中，以准确模拟系统随时间的性能漂移。 2.3 仿真与数据融合 本节探讨如何将仿真模型与实际运行数据相结合。介绍校准（Calibration）和验证（Validation）的技术流程，确保仿真结果能够真实反映物理系统的行为。这包括敏感性分析，识别模型中对输出影响最大的输入参数，从而指导后续的实验设计。 第三部分：可靠性优化、设计与维修策略 可靠性设计不仅是防止故障，更是在成本、性能和寿命之间找到最优平衡点的过程。本部分将理论模型转化为可执行的工程决策。 3.1 可靠性导向的设计优化（RoDO） 介绍如何将可靠性指标（如平均故障间隔时间MTBF、寿命、或特定的可靠度阈值）嵌入到多目标优化框架中。详细讨论拓扑优化在初步系统架构设计阶段的应用，例如如何通过改变组件的连接方式来最小化关键路径上的故障传播风险。重点阐述裕度分析（Margin Analysis）在设计迭代中的作用。 3.2 状态监测与预测性维护（PdM） 预测性维护是提升复杂系统运维效率的核心。本书深入探讨传感器数据处理和特征工程在可靠性评估中的作用。我们详细分析残余寿命预测（RUL）的常用模型，包括基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）的状态估计方法，如何从噪声数据中提取出系统退化（Degradation）的清晰信号。 3.3 维修策略的决策分析 不同的维修策略（预防性、纠正性、预测性）对系统生命周期成本（LCC）有巨大影响。本书运用动态规划和马尔可夫决策过程（MDP）来构建维修决策模型。分析在维修资源有限、维修时间不确定性高的情况下，如何制定最优的预防性维修时机，以最小化预期总成本。 --- 本书面向高年级本科生、研究生，以及从事系统可靠性工程、设备管理、风险评估和高技术产品研发的工程师和研究人员。它提供了坚实的理论基础，同时强调面向工程实际问题的解决方案构建能力。通过对概率建模、先进仿真及优化决策的全面覆盖，读者将能够胜任现代复杂系统中可靠性问题的分析与解决工作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《蒙特卡罗方法在系统可靠性中的应用》，这是一本极具深度的学术著作，从目录和章节安排来看，它为读者构建了一个逻辑严谨的学习路径。我尤其欣赏它从理论基础的阐述开始，循序渐进地引入蒙特卡罗方法的核心概念，比如随机数生成、统计抽样、以及蒙特卡罗模拟的基本流程。这一点对于初学者来说至关重要，避免了直接接触复杂应用时的迷茫感。 更吸引我的是，书中似乎没有止步于理论的介绍，而是花费了大量篇幅来探讨如何将这些理论转化为实际的系统可靠性分析工具。从传统的串并联系统模型，到更复杂的、包含故障模式和影响分析（FMEA）以及故障树分析（FTA）的系统，这本书都提供了相应的蒙特卡罗模拟策略。我个人对书中关于复杂系统建模的部分感到非常期待，比如如何有效地将不同组件的故障概率、修复率等参数融入到模拟中，并最终得出系统的整体可靠性指标，如失效率、可用度等。 我预感这本书在方法论的深度上也令人印象深刻。它可能不仅仅是简单地应用蒙特卡罗方法，而是会深入探讨不同采样技术（如重要性采样、马尔可夫链蒙特卡罗方法）在提高模拟效率和精度方面的优势和局限性。这对于解决那些计算量巨大、传统解析方法难以应对的可靠性问题至关重要。此外，书中对模拟结果的统计分析和不确定性评估的论述，也必然是其核心内容之一，这将帮助读者更好地理解模拟结果的可信度。 从另一个角度来看，这本书的实际应用场景可能非常广泛。它也许会涵盖航空航天、核能、电力系统、信息技术等关键领域，展示蒙特卡罗方法如何为这些高风险、高可靠性要求的系统提供量化的可靠性保障。通过具体的案例分析，读者可以直观地理解蒙特卡罗方法是如何帮助工程师们识别潜在的风险点，优化设计方案，并制定有效的维护策略。这种理论与实践相结合的叙事方式，无疑会大大增强本书的实用价值。 最后，我期待这本书能够提供一些关于蒙特卡罗方法在系统可靠性研究前沿方向的探讨。比如，在人工智能和机器学习日益发展的今天，蒙特卡罗方法是否能与这些新兴技术结合，以更智能、更高效的方式来评估和预测系统可靠性？书中对仿真软件的使用、算法的实现以及代码示例的提供（如果存在的话）的提及，也会极大地提升本书的学习体验和实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

《蒙特卡罗方法在系统可靠性中的应用》这本书，单看书名就足以激发我对其内容的强烈好奇。我猜想，这本书的结构会从蒙特卡罗方法的理论基石出发，比如其随机数生成的原理、不同抽样方法的比较，以及如何通过大量的随机实验来逼近真实系统的行为。 书中对“系统可靠性”的关注，则让我推测其内容会深入到如何将抽象的数学模型转化为具体的工程应用。这可能包括对各种工程系统的特性进行分析，例如，描述电子设备故障的指数分布、威布尔分布等，以及如何将这些分布与蒙特卡罗模拟相结合，来评估系统的长期运行表现。 我很期待书中能够详细阐述如何处理现实系统中存在的各种不确定性。例如，组件的寿命分布、操作人员的失误率、环境因素的变化等等，这些都可能对系统可靠性产生显著影响。蒙特卡罗方法在这种情况下，无疑能提供一种强大的量化手段，来捕捉和分析这些不确定性带来的风险。 Furthermore, I anticipate that the book will delve into the practical aspects of implementing Monte Carlo simulations for reliability analysis. This might involve discussions on software tools, algorithm design, and the interpretation of simulation results. The ability to translate theoretical concepts into actionable insights is what makes such a book truly valuable. Finally, I am eager to discover how the application of Monte Carlo methods can lead to improved system design and maintenance strategies. By understanding the failure modes and their probabilities, engineers can proactively address potential issues, thereby enhancing the overall safety and longevity of complex systems.

评分☆☆☆☆☆

一看到《蒙特卡罗方法在系统可靠性中的应用》这个书名，我就迫不及待地想知道，这本书究竟是如何将抽象的概率统计理论，与我们日常生活中无处不在却又至关重要的“系统可靠性”联系起来的。我脑海中浮现的，是书中对蒙特卡罗模拟这一强大工具的细致剖析。 我相信，这本书不会仅仅停留在理论的罗列，而是会重点强调“应用”二字。这可能意味着书中会详细介绍如何利用蒙特卡罗方法来构建各种复杂系统的模型，从简单的串并联结构，到更为复杂的、包含冗余、故障转移、以及人为操作失误的系统。我尤其期待看到书中如何处理那些难以用解析方法求解的系统。 对于“系统可靠性”这个核心概念，我预感书中会给出非常具体和量化的分析方法。这可能涉及到对不同可靠性指标的定义和计算，例如失效率、可用度、平均故障间隔时间等等，以及如何通过蒙特卡罗模拟来预测和评估这些指标。我希望书中能够提供一些实际的案例，展示如何在航空、航天、能源、交通等关键领域应用这些方法。 同时，我也非常好奇书中是否会探讨蒙特卡罗方法在处理不确定性方面的优势。在现实世界的系统中，各种因素都可能存在不确定性，例如组件的寿命、环境的变化、操作的随机性等等。蒙特卡罗方法如何能够捕捉和量化这些不确定性，并以此来评估系统的整体风险，是我非常感兴趣的部分。 最后，我期望这本书能够为读者提供一些关于如何优化系统设计和维护策略的启示。通过对系统可靠性的深入分析，工程师们可以识别出潜在的薄弱环节，并采取相应的措施来提高系统的健壮性和安全性。这本书的价值，最终将体现在它能否帮助我们构建更可靠、更安全的未来。

评分☆☆☆☆☆

翻开《蒙特卡罗方法在系统可靠性中的应用》这本书，我的思绪就被引向了一个充满概率与工程智慧的交汇点。书名本身就暗示了一种将强大的统计模拟技术，巧妙地融入到对复杂系统生命周期进行严谨评估的范畴。我非常好奇，书中是如何从基础的随机过程理论讲起，逐步引导读者理解蒙特卡罗方法的核心机制。 我预设，这本书不会仅仅满足于理论的介绍，而是会花费大量笔墨来阐述其在“系统可靠性”领域的具体实施路径。这可能包括如何将现实世界中各种可能导致系统失效的因素——如硬件故障、软件缺陷、环境干扰、人为失误等——进行数学建模，并在此基础上构建能够精确模拟系统运行状态的蒙特卡罗模型。 对于“系统可靠性”的量化，我期待书中能提供清晰的框架和方法。例如，如何定义和计算诸如故障率、平均故障间隔时间（MTBF）、可用度（Availability）等关键指标，以及如何通过蒙特卡罗模拟的结果来准确地估计这些指标的置信区间。这一点对于工程决策至关重要。 Moreover, I am particularly interested in how the book addresses the inherent uncertainties in system design and operation. Monte Carlo simulation is inherently suited for handling probabilistic inputs, and I expect the book to showcase how this capability is leveraged to provide robust reliability assessments, even when dealing with incomplete or imprecise data. Ultimately, I envision this book serving as a comprehensive guide, not just for understanding the theoretical underpinnings of Monte Carlo methods in reliability engineering, but also for equipping readers with the practical knowledge to apply these techniques effectively in real-world scenarios, leading to the development of safer and more dependable systems.

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对未来系统设计和维护充满信心的读物。其书名《蒙特卡罗方法在系统可靠性中的应用》暗示了一种将概率论的强大力量注入到工程实践的决心。我非常好奇书中是否详细介绍了如何构建一个能够模拟复杂系统行为的 Monte Carlo 模型。从组件的故障模式到整体系统的冗余策略，这些都会是影响系统可靠性的关键因素。 书中对“应用”的侧重点，让我预想到它将包含一系列详实的案例研究。这些案例可能涵盖不同行业，例如，在航空领域，如何利用蒙特卡罗模拟来评估飞机关键部件在极端环境下的失效概率；或者在金融领域，如何分析交易系统的稳定性和抗风险能力。通过这些鲜活的例子，读者可以更深刻地理解蒙特卡罗方法在解决现实世界问题时的普适性和有效性。 我对书中可能涉及的统计分析和验证方法尤为关注。毕竟，任何模拟的结果都需要经过严谨的统计检验才能被信赖。我希望书中能够解释如何选择合适的样本量、如何进行收敛性分析，以及如何解释模拟输出的不确定性。这些细节决定了蒙特卡罗方法输出的可靠性结论是否真正具有指导意义。 此外，这本书的书名也让我联想到对“可靠性”本身定义的深入探讨。可靠性不仅仅是“不坏”，更包含了“在规定条件下，规定时间内完成规定功能”的综合性指标。我期待书中能够将蒙特卡罗方法与这些量化的可靠性指标（如平均故障间隔时间 MTBF、平均修复时间 MTTR、可用度等）紧密地联系起来，展示如何通过模拟来预测和优化这些指标。 我更希望这本书能够启发读者思考，在面对日益增长的系统复杂性和不确定性时，蒙特卡罗方法作为一种强大的工具，如何帮助我们做出更明智的决策，从而构建更安全、更可靠的未来。

评分☆☆☆☆☆

《蒙特卡罗方法在系统可靠性中应用》全书共分七章。第一章介绍随机变量的抽样模拟；第二章介绍蒙特卡罗方法的基本原理；第三章介绍不可修复系统的可靠性仿真；第四章介绍不可修复系统的减小方差技术；第五章介绍一般可修复系统的可用性仿真；第六章介绍编程计算技巧和文件说明；第七章介绍其他应用。

评分☆☆☆☆☆

方便，实惠，书基本在京东买了。

评分☆☆☆☆☆

值得学习一个

评分☆☆☆☆☆

值得学习一个

评分☆☆☆☆☆

《蒙特卡罗方法在系统可靠性中应用》跟踪、消化、吸收和总结了国内外相关理论与方法，结合多年来从事国防科研，紧密围绕系统可靠性分析需求，切实解决了国内读者对相关著作迫切需要的问题。从蒙特卡罗方法的基本特点出发，以怎样解决系统可靠性分析问题为重点，通过工程应用背景突出的大量精选实例，系统、详细地讲解了要点和难点内容，旨在给读者一部有启发性、实用性的专业书籍。

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评分☆☆☆☆☆

感觉一般 有点贵 只是比较基础

评分☆☆☆☆☆

蒙特卡罗方法在可靠性分析中的应用，主要是针对事件发生的模拟和对随机变量均值的模拟，例如，可靠度和可用度等概率指标计算是对事件发生概率的模拟，平均寿命等时间指标计算是对随机变量均值的模拟。

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