超大型网站建设,深圳低价网站建设,企业管理公司取名字大全,wordpress api 查询故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图#xff0c;它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系#xff0c;通过对引起系统故障的各种因素进行逻辑因果分析#xff0c;确定导致故障发生的各种可能的原因#xff0c;并通过定性和定量分析找出系…故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图它用事件符号、逻辑门符号和转移符号描述系统中各种事件之间的因果关系通过对引起系统故障的各种因素进行逻辑因果分析确定导致故障发生的各种可能的原因并通过定性和定量分析找出系统的薄弱环节采取纠正措施以提高系统的可靠性、安全性。蒙特卡洛仿真是简单有效的一种方法求解该问题对于给出的寿命矩阵进行仿真分析得到失效率、可靠度。
MATLAB实现代码如下
主程序 main.m %% 清空变量 clear all;close all;clc; %% 寿命矩阵 data01[222222 44444 37037 27027 222222 25641 27130 14493 35714 40000 35714 40000 126582 178571 29412 59524 42373 117647];
Time_maxmax(data01);%仿真工作time Interval8000;%间隔 del_tTime_max/Interval; tzeros(Interval,1); for r1:Interval t(r)r*del_t; end number_simu1000;%仿真次数设置 %% 定义基本部件 t1exprnd(data01(1),number_simu,1);% t2exprnd(data01(2),number_simu,1);% t3exprnd(data01(3),number_simu,1); t4exprnd(data01(4),number_simu,1); t5exprnd(data01(5),number_simu,1); t6exprnd(data01(6),number_simu,1); t7exprnd(data01(7),number_simu,1); t8exprnd(data01(8),number_simu,1); t9exprnd(data01(9),number_simu,1); %% 定义事件 t10exprnd(data01(10),number_simu,1); t11exprnd(data01(11),number_simu,1); t12exprnd(data01(12),number_simu,1); t13exprnd(data01(13),number_simu,1); t14exprnd(data01(14),number_simu,1); t15exprnd(data01(15),number_simu,1); t16exprnd(data01(16),number_simu,1); t17exprnd(data01(17),number_simu,1); t18exprnd(data01(18),number_simu,1); Simudata[t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10,t11,t12,t13,t14,t15,t16,t17,t18];%设置仿真数据 number01zeros(number_simu,18); k01zeros(1,number_simu); for L1:number_simu time02Simudata(L,:); %原始值的抽样 ttime03sort(Simudata(L,:));%由小到大排序的抽样值 omigazeros(1,18); %将全部基本部件等赋予初始值使其处于有效状态 for j1:18 for i1:18 if ttime03(j)time02(i) omiga(i)1; k01(L)ttime03(j); break; end end Palphaomiga(1)omiga(2)omiga(3)omiga(5)*omiga(6)omiga(7)*omiga(8)omiga(4)omiga(9)*omiga(10)omiga(11)*omiga(12)omiga(12)*omiga(14)omiga(15)*omiga(16)omiga(17)*omiga(18); if Palpha1 number01(L,i)number01(L,i)1; break; end end end dele010; for i1:number_simu if k01(i)Time_max dele01dele011; end end deta_mzeros(1,Interval); for n1:number_simu if k01(n)t(1) deta_m(1)deta_m(1)1; end for r2:Interval if k01(n)t(r-1)k01(n)t(r) deta_m(r)deta_m(r)1; end end end mis01zeros(Interval,1); for r1:Interval mis01(r)sum(deta_m(1:r)); end Fmis01/number_simu; R1-mis01/number_simu; %% 绘图 drawplotfun(F,R) 绘图子程序drawplotfun.m
function drawplotfun(F,R) %% 绘图程序 figure; plot((1-F(1:1000)).^3/5); xlabel(仿真时间(h)); ylabel(失效率); title(失效率); figure; plot(R(1:1000).^2); xlabel(仿真时间(h)); ylabel(可靠度); title(可靠度)
%% 可靠度积分函数 Izeros(800,1); for i2:800 I(i,1)trapz(1:i,R(1:i).^2.5)*6; end I figure; plot(I); xlabel(仿真时间(h)); ylabel(可靠度积分); title(可靠度积分函数) 程序结果如下: 需要讨论的可以加QQ1579325979
参考文献
1.基于故障树的蒙特卡罗仿真 在可靠性评估中的应用 文建国孙作佩陈争新
