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专业网站制作设网络广告投放方案

news 2025/7/6 18:27:23

专业网站制作设,网络广告投放方案,换物网站为什么做不起来,医疗类网站哪家做的好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…

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_max=max(data01);%仿真工作time
Interval=8000;%间隔
del_t=Time_max/Interval;
t=zeros(Interval,1);
for r=1:Interval
t(r)=r*del_t;
end
number_simu=1000;%仿真次数设置
%% 定义基本部件
t1=exprnd(data01(1),number_simu,1);%
t2=exprnd(data01(2),number_simu,1);%
t3=exprnd(data01(3),number_simu,1);
t4=exprnd(data01(4),number_simu,1);
t5=exprnd(data01(5),number_simu,1);
t6=exprnd(data01(6),number_simu,1);
t7=exprnd(data01(7),number_simu,1);
t8=exprnd(data01(8),number_simu,1);
t9=exprnd(data01(9),number_simu,1);
%% 定义事件
t10=exprnd(data01(10),number_simu,1);
t11=exprnd(data01(11),number_simu,1);
t12=exprnd(data01(12),number_simu,1);
t13=exprnd(data01(13),number_simu,1);
t14=exprnd(data01(14),number_simu,1);
t15=exprnd(data01(15),number_simu,1);
t16=exprnd(data01(16),number_simu,1);
t17=exprnd(data01(17),number_simu,1);
t18=exprnd(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
number01=zeros(number_simu,18);
k01=zeros(1,number_simu);
for L=1:number_simu
time02=Simudata(L,:); %原始值的抽样
ttime03=sort(Simudata(L,:));%由小到大排序的抽样值
omiga=zeros(1,18); %将全部基本部件等赋予初始值使其处于有效状态
for j=1:18
for i=1:18
if ttime03(j)==time02(i)
omiga(i)=1;
k01(L)=ttime03(j);
break;
end
end
Palpha=omiga(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 Palpha==1
number01(L,i)=number01(L,i)+1;
break;
end
end
end
dele01=0;
for i=1:number_simu
if k01(i)>Time_max
dele01=dele01+1;
end
end
deta_m=zeros(1,Interval);
for n=1:number_simu
if k01(n)<=t(1)
deta_m(1)=deta_m(1)+1;
end
for r=2:Interval
if k01(n)>t(r-1)&&k01(n)<=t(r)
deta_m(r)=deta_m(r)+1;
end
end
end
mis01=zeros(Interval,1);
for r=1:Interval
mis01(r)=sum(deta_m(1:r));
end
F=mis01/number_simu;
R=1-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
I=zeros(800,1);
for i=2:800
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: