用蒙特卡罗计算系统可靠度的预测值 matlab代码

以下是一个使用蒙特卡罗方法计算系统可靠度预测值的 Matlab 代码示例：

function [predicted_reliability, error] = monte_carlo_predicted_reliability(num_simulations, num_components, component_reliabilities)
% num_simulations：模拟次数
% num_components：组件数量
% component_reliabilities：每个组件的可靠性

% 生成随机的组件故障时间
component_failures = -log(rand(num_simulations, num_components)) ./ component_reliabilities;

% 计算系统故障时间
system_failures = sum(component_failures, 2);

% 计算系统可靠度
predicted_reliability = sum(system_failures > 10000) / num_simulations;

% 计算误差
error = sqrt(predicted_reliability * (1 - predicted_reliability) / num_simulations);

end

这个函数将返回计算出的系统可靠度预测值和误差值。你需要指定模拟次数、组件数量和每个组件的可靠性。在这个示例中，我们使用指数分布生成随机的组件故障时间，并假设系统在故障时间超过 10000 小时时被视为不可靠。例如：

num_simulations = 10000;
num_components = 5;
component_reliabilities = [0.95, 0.98, 0.99, 0.97, 0.96];

[predicted_reliability, error] = monte_carlo_predicted_reliability(num_simulations, num_components, component_reliabilities)

这将模拟 10000 次系统的故障情况，其中有 5 个组件，每个组件的可靠性分别为 0.95、0.98、0.99、0.97 和 0.96。函数返回计算出的系统可靠度预测值和误差值。