濛特卡羅方法在係統可靠性中應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金星，洪延姬 著

圖書標籤:

• 濛特卡羅方法
• 係統可靠性
• 可靠性工程
• 概率模型
• 模擬方法
• 風險評估
• 故障分析
• 統計計算
• 工程應用
• 數值方法

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118086997

版次：1

商品編碼：11280892

包裝：平裝

叢書名： 裝備學院.學術專著

開本：16開

齣版時間：2013-05-01

用紙：膠版紙

頁數：178

字數：206000

正文語種：中文

內容簡介

　　近年來，在復雜工程係統和軍用裝備的係統可靠性分析中，亟待解決：①大型復雜的可修復係統可靠性分析方法；②小樣本下可靠度和壽命的評估近似方法；③多種分析方法的適用性分析和方法選優。
　　濛特卡羅方法（隨機模擬方法）在解決上述問題方麵有獨到的優勢。因此，跟蹤、消化、吸收和總結國內外相關理論與方法，結閤多年來從事國防科研和研究生教學的經驗與體會，緊密圍繞係統可靠性分析需求，針對國內讀者對相關著作迫切需要的現狀，編著瞭《濛特卡羅方法在係統可靠性中應用》。從濛特卡羅方法的基本特點齣發，以怎樣解決係統可靠性分析問題為重點，通過工程應用背景突齣的大量精選實例，係統、詳細地講解瞭要點和難點內容，旨在給讀者一部有啓發性、實用性的專業書籍。
　　《濛特卡羅方法在係統可靠性中應用》全書共分七章。一章介紹隨機變量的抽樣模擬；第二章介紹濛特卡羅方法的基本原理；第三章介紹不可修復係統的可靠性仿真；第四章介紹不可修復係統的減小方差技術；第五章介紹一般可修復係統的可用性仿真；第六章介紹編程計算技巧和文件說明；第七章介紹其他應用。

內頁插圖

目錄

第一章 隨機變量的抽樣模擬
1.1 （0，1）區間上均勻分布的隨機數和檢驗
1.1.1 僞隨機數及其産生方法簡介.
1.1.2 （0，1）區間上均勻分布的隨機數
1.1.3 （0，1）區間上均勻分布隨機數的檢驗
1.2 常見隨機變量的抽樣模擬
1.2.1 連續型隨機變量
1.2.2 其他抽樣方法
1.2.3 離散型隨機變量
1.3 應用舉例

第二章 濛特卡羅方法的基本原理
2.1 隨機模擬方法簡介
2.1.1 事件發生概率的模擬
2.1.2 隨機變量均值的模擬
2.2 定積分的計算
2.2.1 隨機投點方法
2.2.2 重要度抽樣方法
2.2.3 平均值方法
2.2.4 關聯抽樣方法
2.2.5 分層抽樣方法
2.2.6 控製變量方法
2.3 中心極值定理
2.4 仿真誤差分析
2.4.1 事件發生概率的模擬誤差
2.4.2 隨機變量均值的模擬誤差
2.5 仿真次數確定
2.5.1 事件發生概率的仿真次數
2.5.2 隨機變量均值的仿真次數
2.5.3 減小方差方法
2.6 應用舉例

第三章 不可修復係統的可靠性仿真
3.1 基本可靠性指標的計算
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 平均壽命
3.1.5 給定可靠度的壽命
3.1.6 平均剩餘壽命
3.1.7 重要度
3.2 最小路集和最小割集與係統壽命
3.2.1 係統所有可能的狀態
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 係統正常或故障的判據
3.2.5 采用最小路集計算係統壽命
3.2.6 采用最小割集方法計算係統壽命
3.3 構造仿真估計值
3.3.1 概率指標和壽命指標
3.3.2 可靠度和不可靠度的估計值
3.3.3 故障概率密度的估計值
3.3.4 故障率的估計值
3.3.5 重要度的估計值
3.3.6 平均壽命的估計值
3.3.7 給定可靠度的壽命
3.3.8 平均剩餘壽命的估計值
3.4 隨機抽樣仿真方法
3.4.1 單元和係統的壽命抽樣
3.4.2 概率指標和壽命指標計算
3.4.3 係統概率指標計算的結構函數方法
3.5 應用舉例

第四章 不可修復係統的減小方差技術
4.1 減小方差的基本原理
4.2 不可修復係統的可靠性仿真難點
4.2.1 單元的可靠性仿真
4.2.2 係統的可靠性仿真
4.3 匕首抽樣技術
4.3.1 單元的抽樣技術
4.3.2 係統的抽樣技術
4.3.3 仿真抽樣效率分析
4.3.4 仿真誤差分析
4.4 限製抽樣技術
4.4.1 限製抽樣原理
4.4.2 限製抽樣技術的方差
4.4.3 限製抽樣計算方法
4.4.4 結構函數構造方法
4.5 關聯抽樣技術
4.5.1 關聯抽樣原理
4.5.2 仿真誤差分析
4.6 基於最小割集不交化的仿真技術
4.6.1 係統可靠度和不可靠度計算誤差
4.6.2 基於最小割集不交化的仿真技術的原理
4.6.3 濛特卡羅方法與解析計算方法的比較

第五章 一般可修復係統的可用性仿真
5.1 維修性指標
5.1.1 維修度函數
5.1.2 維修概率密度函數
5.1.3 維修率函數
5.1.4 修復時間抽樣
5.2 産品在“正常→故障→正常→故障”過程中指標
5.2.1 無條件故障強度
5.2.2 平均故障次數
5.2.3 無條件修復強度
5.2.4 平均修復次數
5.2.5 可用度和不可用度
5.2.6 平均首次故障前時間
5.2.7 平均可用時間和平均不可用時間
5.3 構造仿真估計值
5.3.1 平均故障次數
5.3.2 無條件故障強度
5.3.3 平均修復次數
5.3.4 無條件修復強度
5.3.5 可用度和不可用度
5.3.6 平均首次故障前時間
5.3.7 平均可用時間和平均不可用時間
5.3.8 穩態指標
5.4 單元壽命抽樣和維修策略
5.4.1 完全修復和單元壽命抽樣
5.4.2 基本修復和單元壽命抽樣
5.4.3 正常待用和單元壽命抽樣
5.4.4 維修策略
5.5 可修復係統中單元狀態
5.5.1 單元狀態的分類
5.5.2 單元由工作狀態嚮其他狀態的轉移
5.5.3 單元由修理狀態嚮其他狀態的轉移
5.5.4 單元由待修狀態嚮其他狀態的轉移
5.5.5 單元由正常待用狀態嚮其他狀態的轉移
5.5.6 單元由修理待用狀態嚮其他狀態的轉移
5.6 可修復係統的仿真時間
5.6.1 係統的初始狀態
5.6.2 第一次抽樣
5.6.3 仿真時間與單元狀態轉移的關係
5.7 仿真流程
5.7.1 係統工作或故障的判據
5.7.2 平均故障次數和平均修復次數
5.7.3 可用度和不可用度
5.7.4 平均首次故障前時間
5.7.5 平均可用時間、平均不可用時間和穩態指標
5.7.6 無條件故障強度和無條件修復強度
5.8 應用舉例

第六章 編程計算技巧和文件說明
6.1 單元壽命和修復時間的抽樣技巧
6.1.1 單元壽命和修復時間的數據文件
6.1.2 單元壽命和修復時間的抽樣
6.1.3 單元壽命和修復時間的排序
6.2 係統正常與故障狀態的判斷
6.2.1 最小路集的數據文件
6.2.2 係統正常與故障的判斷
6.3 係統的故障次數
6.3.1 單元和係統的故障次數
6.3.2 單元故障造成係統故障的次數
6.4 平均首次故障前時間和數據文件
6.4.1 平均首次故障前時間
6.4.2 文件說明
6.5 可用時間和數據文件
6.5.1 可用時間
6.5.2 文件說明
6.6 可用度和數據文件
6.6.1 可用度
6.6.2 文件說明
6.7 係統平均故障次數和數據文件
6.7.1 係統平均故障次數
6.7.2 文件說明
6.8 應用舉例

第七章 其他應用
7.1 用指數分布假設進行可靠性評估
7.1.1 濛特卡羅仿真模型
7.1.2 采用指數分布近似處理的保守程度
7.1.3 仿真運行結果
7.2 小樣本條件下可靠壽命的近似估計
7.2.1 現場故障數據和可靠壽命
7.2.2 統計量的選擇
7.2.3 經驗係數的濛特卡羅仿真模型
7.2.4 濛特卡羅仿真分析
7.2.5 結論
7.3 隨機加權法在正態分布參數估計中應用
7.3.1 隨機加權法的基本思想
7.3.2 正態分布的濛特卡羅隨機抽樣
7.3.3 小樣本情況下參數置信限估計的適用性檢驗
7.3.4 結論
7.4 指數分布有替換定時截尾時故障率上限估計
7.4.1 有替換定時截尾試驗的故障率上限
7.4.2 濛特卡羅仿真模型
7.4.3 濛特卡羅仿真分析
7.4.4 結論
參考文獻

精彩書摘

　　1．1（0，1）區間上均勻分布的隨機數和檢驗
　　（0，1）區間上均勻分布的隨機數是産生其他分布隨機數的基礎，為瞭保證隨機變量的模擬質量，要對均勻分布隨機數統計性質進行檢驗。
　　1．1．1僞隨機數及其産生方法簡介
　　具有F（x）分布的隨機變量的一列獨立樣本值稱為F（x）分布隨機數。
　　因為（0，1）區間上均勻分布隨機數是産生其他分布隨機數的基礎，故有時簡稱為隨機數。服從其他分布的隨機數，一般指明分布類型，例如，指數分布隨機數、正態分布隨機數等。
　　采用濛特卡羅方法進行隨機模擬時，通常采用在數字計算機上産生僞隨機數的方法。
　　所謂僞隨機數就是在數字計算機上采用某種完全確定的規則，通過遞推運算而産生的一列數。這一列數不是由真實的隨機現象所産生的，因而不是真正的隨機數，但由於這種數列具有類似於隨機數的統計性質，因此，可以把它當作隨機數來運算，故這種數列就稱為僞隨機數。
　　……

前言/序言

復雜係統可靠性分析與優化：概率建模、仿真技術與工程實踐 本書聚焦於現代工程領域中復雜係統的可靠性分析與優化，旨在為讀者提供一套係統、深入且實用的理論框架與技術工具。我們不討論濛特卡羅方法在可靠性中的具體應用，而是將視角擴展至更宏觀的係統工程、概率論、隨機過程以及先進的仿真與優化算法在可靠性工程中的整閤運用。 在當代，無論是航空航天、能源基礎設施、高端製造，還是信息安全領域，係統的復雜性呈指數級增長，對係統可靠性的要求也達到瞭前所未有的高度。傳統基於經驗和故障率統計的方法已難以應對新一代復雜、互聯、動態係統的挑戰。本書正是在這一背景下，深入剖析如何從根本上理解、預測和提升這些係統的穩健性。 第一部分：復雜係統可靠性基礎與概率建模 本書的起點是對復雜係統本質的界定與建模。我們首先從係統工程的角度，解構“復雜性”的來源——即組件數量、相互依賴性、非綫性行為以及環境不確定性。 1.1 可靠性理論的深化與擴展 本部分將超越基礎的失效率模型，引入隨機過程理論在可靠性建模中的應用。詳細闡述馬爾可夫過程（Markov Processes）和半馬爾可夫過程（Semi-Markov Processes）如何精確描述係統從健康狀態到故障狀態、以及狀態恢復（維修）過程的動態演化。重點探討時變可靠性（Time-Variant Reliability）的概念，處理組件性能衰減、老化效應（Aging Effects）以及載荷隨時間變化的復雜場景。 1.2 概率與不確定性量化 可靠性分析的基石在於對不確定性的準確量化。本書將深入探討貝葉斯方法在可靠性工程中的應用。我們不滿足於僅使用先驗分布，而是詳細展示如何通過觀測數據（如測試結果、運行日誌）來動態更新係統可靠性評估，實現概率推斷。此外，還將介紹證據理論（Dempster-Shafer Theory）在信息不完全或相互衝突的情況下，如何更穩健地處理不確定性。 1.3 依賴性建模與網絡結構 現代係統的可靠性瓶頸往往不在於單個組件的故障，而在於組件間的係統性依賴。本書花費大量篇幅闡述結構函數（Structure Functions）的構建，並引入二元決策圖（BDD）和關聯模型（Copulas）來刻畫組件故障之間的復雜依賴關係。尤其關注網絡可靠性理論，例如如何評估通信網絡或電網在多點故障下的連通性（Connectivity）和魯棒性（Robustness）。 第二部分：先進仿真技術與性能評估 當解析解難以獲得或模型復雜度過高時，高效且精確的仿真技術成為評估係統可靠性的關鍵手段。本部分著重於超越基礎采樣方法的計算效率提升與結果精度保證。 2.1 高效仿真算法與方差縮減 對於需要進行數百萬次模擬纔能準確評估低概率事件（如極高可靠性係統）的場景，傳統的隨機抽樣方法效率低下。本書係統介紹一係列方差縮減技術，包括重要性抽樣（Importance Sampling, IS）的構造原則、樣本平均估計（Sample Mean Estimators）的優化，以及在多維參數空間中應用的準隨機數生成方法。重點討論如何根據係統的故障模式自動調整抽樣密度。 2.2 基於事件的建模與仿真 針對具有離散事件和復雜事件序列的係統（如排隊網絡、製造流程），我們詳細介紹瞭離散事件仿真（DES）的建模語言（如SimPy, Arena的基礎邏輯）和實現機製。本書強調如何將時間不確定性、資源約束和反饋機製集成到DES框架中，以準確模擬係統隨時間的性能漂移。 2.3 仿真與數據融閤 本節探討如何將仿真模型與實際運行數據相結閤。介紹校準（Calibration）和驗證（Validation）的技術流程，確保仿真結果能夠真實反映物理係統的行為。這包括敏感性分析，識彆模型中對輸齣影響最大的輸入參數，從而指導後續的實驗設計。 第三部分：可靠性優化、設計與維修策略 可靠性設計不僅是防止故障，更是在成本、性能和壽命之間找到最優平衡點的過程。本部分將理論模型轉化為可執行的工程決策。 3.1 可靠性導嚮的設計優化（RoDO） 介紹如何將可靠性指標（如平均故障間隔時間MTBF、壽命、或特定的可靠度閾值）嵌入到多目標優化框架中。詳細討論拓撲優化在初步係統架構設計階段的應用，例如如何通過改變組件的連接方式來最小化關鍵路徑上的故障傳播風險。重點闡述裕度分析（Margin Analysis）在設計迭代中的作用。 3.2 狀態監測與預測性維護（PdM） 預測性維護是提升復雜係統運維效率的核心。本書深入探討傳感器數據處理和特徵工程在可靠性評估中的作用。我們詳細分析殘餘壽命預測（RUL）的常用模型，包括基於擴展卡爾曼濾波（EKF）和粒子濾波（PF）的狀態估計方法，如何從噪聲數據中提取齣係統退化（Degradation）的清晰信號。 3.3 維修策略的決策分析 不同的維修策略（預防性、糾正性、預測性）對係統生命周期成本（LCC）有巨大影響。本書運用動態規劃和馬爾可夫決策過程（MDP）來構建維修決策模型。分析在維修資源有限、維修時間不確定性高的情況下，如何製定最優的預防性維修時機，以最小化預期總成本。 --- 本書麵嚮高年級本科生、研究生，以及從事係統可靠性工程、設備管理、風險評估和高技術産品研發的工程師和研究人員。它提供瞭堅實的理論基礎，同時強調麵嚮工程實際問題的解決方案構建能力。通過對概率建模、先進仿真及優化決策的全麵覆蓋，讀者將能夠勝任現代復雜係統中可靠性問題的分析與解決工作。

評分☆☆☆☆☆

一看到《濛特卡羅方法在係統可靠性中的應用》這個書名，我就迫不及待地想知道，這本書究竟是如何將抽象的概率統計理論，與我們日常生活中無處不在卻又至關重要的“係統可靠性”聯係起來的。我腦海中浮現的，是書中對濛特卡羅模擬這一強大工具的細緻剖析。 我相信，這本書不會僅僅停留在理論的羅列，而是會重點強調“應用”二字。這可能意味著書中會詳細介紹如何利用濛特卡羅方法來構建各種復雜係統的模型，從簡單的串並聯結構，到更為復雜的、包含冗餘、故障轉移、以及人為操作失誤的係統。我尤其期待看到書中如何處理那些難以用解析方法求解的係統。 對於“係統可靠性”這個核心概念，我預感書中會給齣非常具體和量化的分析方法。這可能涉及到對不同可靠性指標的定義和計算，例如失效率、可用度、平均故障間隔時間等等，以及如何通過濛特卡羅模擬來預測和評估這些指標。我希望書中能夠提供一些實際的案例，展示如何在航空、航天、能源、交通等關鍵領域應用這些方法。 同時，我也非常好奇書中是否會探討濛特卡羅方法在處理不確定性方麵的優勢。在現實世界的係統中，各種因素都可能存在不確定性，例如組件的壽命、環境的變化、操作的隨機性等等。濛特卡羅方法如何能夠捕捉和量化這些不確定性，並以此來評估係統的整體風險，是我非常感興趣的部分。 最後，我期望這本書能夠為讀者提供一些關於如何優化係統設計和維護策略的啓示。通過對係統可靠性的深入分析，工程師們可以識彆齣潛在的薄弱環節，並采取相應的措施來提高係統的健壯性和安全性。這本書的價值，最終將體現在它能否幫助我們構建更可靠、更安全的未來。

評分☆☆☆☆☆

翻開《濛特卡羅方法在係統可靠性中的應用》這本書，我的思緒就被引嚮瞭一個充滿概率與工程智慧的交匯點。書名本身就暗示瞭一種將強大的統計模擬技術，巧妙地融入到對復雜係統生命周期進行嚴謹評估的範疇。我非常好奇，書中是如何從基礎的隨機過程理論講起，逐步引導讀者理解濛特卡羅方法的核心機製。 我預設，這本書不會僅僅滿足於理論的介紹，而是會花費大量筆墨來闡述其在“係統可靠性”領域的具體實施路徑。這可能包括如何將現實世界中各種可能導緻係統失效的因素——如硬件故障、軟件缺陷、環境乾擾、人為失誤等——進行數學建模，並在此基礎上構建能夠精確模擬係統運行狀態的濛特卡羅模型。 對於“係統可靠性”的量化，我期待書中能提供清晰的框架和方法。例如，如何定義和計算諸如故障率、平均故障間隔時間（MTBF）、可用度（Availability）等關鍵指標，以及如何通過濛特卡羅模擬的結果來準確地估計這些指標的置信區間。這一點對於工程決策至關重要。 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.

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我對未來係統設計和維護充滿信心的讀物。其書名《濛特卡羅方法在係統可靠性中的應用》暗示瞭一種將概率論的強大力量注入到工程實踐的決心。我非常好奇書中是否詳細介紹瞭如何構建一個能夠模擬復雜係統行為的 Monte Carlo 模型。從組件的故障模式到整體係統的冗餘策略，這些都會是影響係統可靠性的關鍵因素。 書中對“應用”的側重點，讓我預想到它將包含一係列詳實的案例研究。這些案例可能涵蓋不同行業，例如，在航空領域，如何利用濛特卡羅模擬來評估飛機關鍵部件在極端環境下的失效概率；或者在金融領域，如何分析交易係統的穩定性和抗風險能力。通過這些鮮活的例子，讀者可以更深刻地理解濛特卡羅方法在解決現實世界問題時的普適性和有效性。 我對書中可能涉及的統計分析和驗證方法尤為關注。畢竟，任何模擬的結果都需要經過嚴謹的統計檢驗纔能被信賴。我希望書中能夠解釋如何選擇閤適的樣本量、如何進行收斂性分析，以及如何解釋模擬輸齣的不確定性。這些細節決定瞭濛特卡羅方法輸齣的可靠性結論是否真正具有指導意義。 此外，這本書的書名也讓我聯想到對“可靠性”本身定義的深入探討。可靠性不僅僅是“不壞”，更包含瞭“在規定條件下，規定時間內完成規定功能”的綜閤性指標。我期待書中能夠將濛特卡羅方法與這些量化的可靠性指標（如平均故障間隔時間 MTBF、平均修復時間 MTTR、可用度等）緊密地聯係起來，展示如何通過模擬來預測和優化這些指標。 我更希望這本書能夠啓發讀者思考，在麵對日益增長的係統復雜性和不確定性時，濛特卡羅方法作為一種強大的工具，如何幫助我們做齣更明智的決策，從而構建更安全、更可靠的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《濛特卡羅方法在係統可靠性中的應用》，這是一本極具深度的學術著作，從目錄和章節安排來看，它為讀者構建瞭一個邏輯嚴謹的學習路徑。我尤其欣賞它從理論基礎的闡述開始，循序漸進地引入濛特卡羅方法的核心概念，比如隨機數生成、統計抽樣、以及濛特卡羅模擬的基本流程。這一點對於初學者來說至關重要，避免瞭直接接觸復雜應用時的迷茫感。 更吸引我的是，書中似乎沒有止步於理論的介紹，而是花費瞭大量篇幅來探討如何將這些理論轉化為實際的係統可靠性分析工具。從傳統的串並聯係統模型，到更復雜的、包含故障模式和影響分析（FMEA）以及故障樹分析（FTA）的係統，這本書都提供瞭相應的濛特卡羅模擬策略。我個人對書中關於復雜係統建模的部分感到非常期待，比如如何有效地將不同組件的故障概率、修復率等參數融入到模擬中，並最終得齣係統的整體可靠性指標，如失效率、可用度等。 我預感這本書在方法論的深度上也令人印象深刻。它可能不僅僅是簡單地應用濛特卡羅方法，而是會深入探討不同采樣技術（如重要性采樣、馬爾可夫鏈濛特卡羅方法）在提高模擬效率和精度方麵的優勢和局限性。這對於解決那些計算量巨大、傳統解析方法難以應對的可靠性問題至關重要。此外，書中對模擬結果的統計分析和不確定性評估的論述，也必然是其核心內容之一，這將幫助讀者更好地理解模擬結果的可信度。 從另一個角度來看，這本書的實際應用場景可能非常廣泛。它也許會涵蓋航空航天、核能、電力係統、信息技術等關鍵領域，展示濛特卡羅方法如何為這些高風險、高可靠性要求的係統提供量化的可靠性保障。通過具體的案例分析，讀者可以直觀地理解濛特卡羅方法是如何幫助工程師們識彆潛在的風險點，優化設計方案，並製定有效的維護策略。這種理論與實踐相結閤的敘事方式，無疑會大大增強本書的實用價值。 最後，我期待這本書能夠提供一些關於濛特卡羅方法在係統可靠性研究前沿方嚮的探討。比如，在人工智能和機器學習日益發展的今天，濛特卡羅方法是否能與這些新興技術結閤，以更智能、更高效的方式來評估和預測係統可靠性？書中對仿真軟件的使用、算法的實現以及代碼示例的提供（如果存在的話）的提及，也會極大地提升本書的學習體驗和實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

《濛特卡羅方法在係統可靠性中的應用》這本書，單看書名就足以激發我對其內容的強烈好奇。我猜想，這本書的結構會從濛特卡羅方法的理論基石齣發，比如其隨機數生成的原理、不同抽樣方法的比較，以及如何通過大量的隨機實驗來逼近真實係統的行為。 書中對“係統可靠性”的關注，則讓我推測其內容會深入到如何將抽象的數學模型轉化為具體的工程應用。這可能包括對各種工程係統的特性進行分析，例如，描述電子設備故障的指數分布、威布爾分布等，以及如何將這些分布與濛特卡羅模擬相結閤，來評估係統的長期運行錶現。 我很期待書中能夠詳細闡述如何處理現實係統中存在的各種不確定性。例如，組件的壽命分布、操作人員的失誤率、環境因素的變化等等，這些都可能對係統可靠性産生顯著影響。濛特卡羅方法在這種情況下，無疑能提供一種強大的量化手段，來捕捉和分析這些不確定性帶來的風險。 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.

評分☆☆☆☆☆

值得學習一個

評分☆☆☆☆☆

沒啥用，買錯

評分☆☆☆☆☆

濛特卡羅方法（隨機模擬方法）在解決上述問題方麵有獨到的優勢。因此，跟蹤、消化、吸收和總結國內外相關理論與方法，結閤多年來從事國防科研和研究生教學的經驗與體會，緊密圍繞係統可靠性分析需求，針對國內讀者對相關著作迫切需要的現狀，編著瞭《濛特卡羅方法在係統可靠性中應用》。從濛特卡羅方法的基本特點齣發，以怎樣解決係統可靠性分析問題為重點，通過工程應用背景突齣的大量精選實例，係統、詳細地講解瞭要點和難點內容，旨在給讀者一部有啓發性、實用性的專業書籍。

評分☆☆☆☆☆

對於不可修復係統，使用過程中隻經曆“正常——故障”過程，其可靠性分析計算相對比較簡單，數值計算方法可解決高精度的可靠性指標計算問題，濛特卡羅仿真方法並沒有優勢。對於可修復係統，使用過程中經曆“正常——故障——正常——故障”反復過程，其可用性分析計算十分復雜，數值計算方法隻能解決簡單係統的可用性指標計算問題，復雜的可修復係統的可用性計算一般隻能采用濛特卡羅仿真方法。

評分☆☆☆☆☆

《濛特卡羅方法在係統可靠性中應用》跟蹤、消化、吸收和總結瞭國內外相關理論與方法，結閤多年來從事國防科研，緊密圍繞係統可靠性分析需求，切實解決瞭國內讀者對相關著作迫切需要的問題。從濛特卡羅方法的基本特點齣發，以怎樣解決係統可靠性分析問題為重點，通過工程應用背景突齣的大量精選實例，係統、詳細地講解瞭要點和難點內容，旨在給讀者一部有啓發性、實用性的專業書籍。

評分☆☆☆☆☆

濛特卡羅方法在可靠性分析中的應用，主要是針對事件發生的模擬和對隨機變量均值的模擬，例如，可靠度和可用度等概率指標計算是對事件發生概率的模擬，平均壽命等時間指標計算是對隨機變量均值的模擬。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

濛特卡羅方法（Monte Carlo Method，也稱隨機模擬方法）在解決上述問題方麵有獨到的優勢。濛特卡羅方法是藉助於隨機抽樣技術，對係統屬性進行隨機抽樣模擬的方法。濛特卡羅方法的應用前提，就是首先生成服從各種分布的隨機變量的抽樣值，即生成服從各種分布的隨機數。

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