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第一部分 可靠性和可用性的仿真基本原理 3

第1章 基于蒙特卡洛仿真的可用性评估 3

1.1 引言 3

1.2 仿真方法在研究中的应用 5

1.2.1 子集模拟法 5

1.2.2 线性抽样法 7

1.3 仿真方法比较 10

1.3.1 重要度抽样 10

1.3.2 降维法 10

1.3.3 正交轴线法 11

1.4 应用案例1：断裂面模型 12

1.4.1 力学模型 12

1.4.2 结构可靠性模型 13

1.4.3 案例分析 13

1.4.4 结果分析 14

1.5 应用案例2：热疲劳裂纹增长模型 16

1.5.1 力学模型 16

1.5.2 结构可靠性模型 18

1.5.3 案例分析 18

1.5.4 结果分析 18

1.6 结论和方法的不足 20

附件1 马尔科夫链蒙特卡洛仿真 22

附件2 线性抽样算法 23

参考文献 25

第2章 动态故障树分析：仿真方法 27

2.1 故障树分析：静态与动态 27

2.2 动态故障树门 28

2.3 静态门向动态门的转换 30

2.4 动态故障树的处理方法 30

2.5 动态故障树模型 31

2.6 数值分析方法 32

2.6.1 PAND门 32

2.6.2 SEQ门 33

2.6.3 SPARE门 33

2.7 动态故障树的蒙特卡洛仿真方法 33

2.7.1 PAND门 34

2.7.2 SPARE门 35

2.7.3 FDEP门 36

2.7.4 SEQ门 36

2.8 应用案例1：典型核电站简易电力（交流）供应系统 37

2.8.1 解析分析方法 37

2.8.2 蒙特卡洛方法 38

2.9 应用案例2：NPP中的反应调节系统 40

2.10 总结 41

参考文献 42

第3章 静态模型蒙特卡洛可靠性评估路径法的分析与改进 44

3.1 概述 44

3.2 传统蒙特卡洛可靠性的仿真评估 45

3.3 路径法 47

3.4 算法鲁棒性分析 48

3.5 方法改进 50

3.6 随机拟蒙特卡洛加速方法 51

3.6.1 拟蒙特卡洛仿真方法 52

3.6.2 随机拟蒙特卡洛方法 53

3.6.3 静态可靠性问题的方法应用 53

3.6.4 数据结果分析 54

3.7 结论 56

参考文献 56

第4章 可靠性中的变量生成 58

4.1 随机寿命的生成 58

4.1.1 基于密度算法 59

4.1.2 基于风险分析的方法 61

4.2 随机过程的生成 62

4.2.1 计数过程 62

4.2.2 泊松过程 62

4.2.3 更新过程 63

4.2.4 交替更新过程 63

4.2.5 非齐次泊松过程 64

4.2.6 马尔科夫模型 64

4.2.7 其他转换 65

4.2.8 随机过程生成 65

4.3 协变量生存模型 67

4.3.1 加速寿命模型 68

4.3.2 比例风险模型 68

4.3.3 随机寿命生成 68

4.4 结论和进一步阅读文献 69

参考文献 69

第二部分 可靠性中的仿真应用 75

第5章 基于仿真的公共基础设施可靠性与预防性维修研究方法 75

5.1 简介 75

5.2 仿真的力量 76

5.3 案例分析 77

5.3.1 突发事件响应 77

5.3.2 桥梁的预防性维修 80

5.4 结论 83

参考文献 84

第6章 数据集成系统的可靠性模型 86

6.1 简介 86

6.2 数据质量概念 88

6.2.1 新鲜度和精确度定义 88

6.2.2 数据集成系统 89

6.2.3 数据集成系统质量评估 90

6.3 数据集成系统质量管理的可靠性评估 91

6.3.1 数据集成系统中的单一状态质量评估 93

6.3.2 基于可靠性的质量行为模型 93

6.4 用于评估数据集成系统可靠性的蒙特卡洛仿真 97

6.5 总结 99

参考文献 100

第7章 使用解析性可靠性网络等效技术与时间序列仿真方法的电力分配系统可靠性评估 102

7.1 简介 102

7.2 基本的配电系统可靠性指标 103

7.2.1 基本的负荷点指标 103

7.2.2 基本的系统指标 103

7.3 解析性可靠性网络等效技术 104

7.3.1 通用供电器的定义 105

7.3.2 通用供电器的基本方程 105

7.3.3 网络可靠性等效 106

7.3.4 评估程序 108

7.3.5 举例 108

7.4 时间序列仿真技术 111

7.4.1 元素模型和参数 111

7.4.2 元素参数的概率分布 111

7.4.3 随机数的生成 112

7.4.4 故障负荷点的确定 113

7.4.5 对重叠时间的考虑 114

7.4.6 可靠性指标及其分布 114

7.4.7 仿真程序 115

7.4.8 停止规则 115

7.4.9 举例 115

7.4.10 负荷点与系统指标 115

7.4.11 负荷点指标的概率分布 116

7.4.12 系统指标的概率分布 118

7.5 总结 119

参考文献 119

第8章 流程工业可靠性、可用性和维修性仿真的应用：案例分析 122

8.1 简介 122

8.2 可靠性、可用性和维修性分析 122

8.3 流程工业中的可靠性工程 123

8.4 流程工业RAM分析的适用性 123

8.5 当前工作的特点及使用的软件 124

8.6 案例分析 124

8.6.1 天然气处理厂可靠性框图建模 125

8.6.2 故障与修理数据 129

8.6.3 阶段图和可变流量 130

8.6.4 隐蔽与降级故障建模 131

8.6.5 维修建模 132

8.6.6 人员与备件资源 133

8.6.7 结果 134

8.6.8 “坏分子”确定 135

8.6.9 费用分析 136

8.6.10 灵敏度分析 137

8.7 结论 138

参考文献 138

第9章 离散事件仿真与基于模糊规则的系统在结构可靠性与可用性中的潜在应用 140

9.1 简介 140

9.2 结构可靠性的基本概念 141

9.3 元件级与结构级可靠性 141

9.4 基于概率方法的贡献 142

9.5 解析法与基于仿真的方法 142

9.6 仿真在结构可靠性中的应用 142

9.7 对结构可靠性问题我们所采用的方法 143

9.8 数值示例1：结构可靠性 144

9.9 数值示例2：结构可用性 147

9.10 未来工作：增加基于模糊规则的系统 148

9.11 结论 149

参考文献 150

第三部分 可用性和维修中的仿真应用 155

第10章 维修人力建模：一个人力系统集成师用于估计人力、人员和培训需求的工具 155

10.1 简介 155

10.2 IMPRINT人力系统集成和MANPRINT工具 156

10.3 了解维修模块 156

10.3.1 系统数据 156

10.3.2 想定数据 158

10.4 维修建模体系结构 159

10.4.1 静态模型——这一切背后的大脑 160

10.4.2 一个简单示例——汇总 163

10.5 结果 163

10.6 更多的强大功能 164

10.6.1 系统数据导入功能 164

10.6.2 性能调节对修复时间的影响 164

10.6.3 可视化功能 164

10.7 总结 165

参考文献 165

第11章 蒙特卡洛仿真在海上设施的生产可用性分析中的应用 167

11.1 简介 167

11.1.1 海上设施 167

11.1.2 海上设施的可靠性工程特性 168

11.1.3 海上设施的生产可用性 168

11.2 基于蒙特卡洛仿真的可用性估计 169

11.3 案例研究：生产可用性估计 172

11.3.1 系统功能性描述 173

11.3.2 部件故障与修复率 174

11.3.3 生产重新配置 174

11.3.4 维修策略 175

11.3.5 运行信息 176

11.3.6 蒙特卡洛仿真模型 177

11.4 商业化工具 179

11.5 结论 180

参考文献 180

第12章 仿真用于可维修多组件系统可靠性评估 181

12.1 面向可用性评估的维修建模 181

12.2 一个模拟复杂维修系统的通用方法 183

12.3 Petri网用于可维修系统建模 184

12.3.1 Petri网基础 184

12.3.2 组件建模 184

12.3.3 系统建模 187

12.4 模型仿真与可靠性性能评估 189

12.5 涡轮增压润滑系统性能评估 190

12.5.1 案例研究的表达 190

12.5.2 可维修系统不可用性的评估 191

12.5.3 其他可靠性分析 193

12.6 结论 193

参考文献 194

第13章 基于仿真的光学无线通信可用性评估 196

13.1 简介 196

13.2 可用性 197

13.3 可用性估计 197

13.3.1 雾模型 197

13.3.2 雨模型 198

13.3.3 雪模型 199

13.3.4 链路预算 199

13.3.5 通过雾事件仿真进行测量设置和可用性估计 200

13.3.6 通过雨事件仿真进行测量设置和可用性估计 205

13.3.7 通过雪事件仿真进行可用性估计 207

13.3.8 混合网络可用度估计：为了提高可用度 208

13.3.9 仿真效果分析 210

13.4 结论 211

参考文献 211

编辑简介 213

索引 219