1. 몬테카를로 시뮬레이션 방법의 개념: (확률적 시뮬레이션 방법이라고도 함) 시스템의 각 단위의 신뢰성 특성을 알고 있지만 시스템의 신뢰성이 너무 복잡하고 어려운 경우 신뢰성 예측 수립 정확한 수학적 모델이나 모델이 너무 복잡하여 적용하기 어려울 경우, 확률론적 시뮬레이션 방법을 사용하여 시스템 신뢰성의 기대값을 대략적으로 계산할 수 있습니다. 시뮬레이션 횟수가 늘어날수록 추정 정확도는 점차 높아집니다. 반복적인 계산이 많이 필요하기 때문에 컴퓨터로 처리하는 경우가 많습니다.
2. 몬테카를로 시뮬레이션 방법 해결 단계: 엔지니어링 기술 문제를 해결하기 위해 이 방법을 적용하는 것은 결정론적 문제와 무작위 문제의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 문제를 해결하는 단계는 다음과 같습니다.
1. 제기된 문제를 기반으로 간단하고 적용 가능한 확률 모델 또는 확률 모델을 구성하여 문제에 대한 솔루션이 확률 변수의 특정 특성에 해당하도록 합니다. 모델(예: 확률, 평균, 분산 등)에서 구성된 모델은 주요 특성 매개변수 측면에서 실제 문제 또는 시스템과 일치해야 합니다
2
. 모델의 각 확률 변수의 분포에 따라 컴퓨터에서 시뮬레이션 프로세스를 구현하는 데 필요한 충분한 수의 난수를 생성합니다. 일반적으로 균일하게 분포된 난수를 먼저 생성한 후, 특정 분포를 따르는 난수를 생성한 후 무작위 시뮬레이션 테스트를 수행합니다.
3.
확률모델의 특성과 확률변수의 분포특성을 바탕으로 적절한 표본추출방법을 설계 및 선정하고 각 확률변수를 표본추출(직접추출 포함, 분석 계층화 샘플링, 상관관계 샘플링, 중요도 샘플링 등).
4. 설정된 모델에 따라 시뮬레이션 테스트와 계산을 수행하여 문제에 대한 무작위 해결책을 찾습니다.
5.
시뮬레이션 테스트 결과를 통계적으로 분석하여 문제에 대한 확률적 해법과 해법의 정확도 추정치를 제공합니다.
신뢰도 분석 및 설계에 있어서 몬테카를로 시뮬레이션 방법은 복잡한 확률변수의 확률분포와 수치적 특성을 파악하고, 랜덤시뮬레이션을 통해 시스템 및 부품의 신뢰성을 추정하며, 랜덤과정을 시뮬레이션하는 데에도 사용될 수 있습니다. , 시스템의 최적 매개 변수를 찾는 등