%功能函数y=x(1)*x(2)-1500;mu=[38 54];sigma=[3.8 2.7]，用子集模拟计算失效概率

可以使用Monte Carlo模拟的方法计算该系统的失效概率。具体步骤如下：

1. 定义函数：根据题意，该系统的失效定义为y<=0，因此可以定义如下函数：

function y = system_failure(x)
    y = x(1)*x(2) - 1500;
end

2. 生成随机数：使用正态分布生成两个随机数，表示两个变量的取值。可以使用Matlab自带的`normrnd`函数生成：

sample_size = 10000;    % 模拟次数
mu = [38 54];           % 均值
sigma = [3.8 2.7];       % 标准差
samples = normrnd(mu, sigma, sample_size, 2);

3. 计算失效概率：对于每一组随机数，计算系统失效的概率，并统计失效的次数，最后除以模拟次数得到失效概率：

failures = 0;
for i = 1:sample_size
    if system_failure(samples(i,:)) <= 0
        failures = failures + 1;
    end
end
Pf = failures / sample_size;

完整代码如下：

function y = system_failure(x)
    y = x(1)*x(2) - 1500;
end

sample_size = 10000;    % 模拟次数
mu = [38 54];           % 均值
sigma = [3.8 2.7];       % 标准差
samples = normrnd(mu, sigma, sample_size, 2);

failures = 0;
for i = 1:sample_size
    if system_failure(samples(i,:)) <= 0
        failures = failures + 1;
    end
end
Pf = failures / sample_size;
disp(['失效概率为：', num2str(Pf)]);