Методи імітаційного моделювання в оцінці надійності найпростіших систем
EIR PSTU
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методи імітаційного моделювання в оцінці надійності найпростіших систем
Методы имитационного моделирования в оценке надежности простейших систем Methods of simulation of reliability’s assessing of the elementary systems |
|
| Creator |
Литвинова, О. Б.
Литвинова, О. Б. Lytvynova, О. В. |
|
| Description |
Литвинова, О. Б. Методи імітаційного моделювання в оцінці надійності найпростіших систем / О. Б. Литвинова // Вісник Приазовського державного технічного університету : зб. наукових праць / ПДТУ. – Маріуполь, 2016. – Вип. 31, Т. 1. – С. 168–175. – (Серія : Економічні науки).
У статті проведено аналіз імітаційних моделей найпростіших систем, які містять випадкові величини, що мають різні закони розподілу. На етапі дослідження і проектування систем при побудові і реалізації машинних моделей використано метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло), який базується на використанні випадкових чисел. Можливість моделювання випадкових величин і процесів певним чином може використовуватись для імітації деяких реальних економічних явищ та виробничих ситуацій. В основі методу Монте-Карло лежить такий підхід, який використовує різні граничні співвідношення теорії ймовірності – закони великих чисел і граничні теореми. В основі обчислень за методом Монте-Карло лежить випадковий вибір чисел із заданого ймовірнісного розподілу. Даний чисельний метод дозволяє визначити оцінки ймовірнісних характеристик системи. У процесі проведення досліджень було знайдено оцінку ймовірності безвідмовної роботи пристрою за певний часовий інтервал та визначено середній час безвідмовної роботи пристрою. Під час розрахунків розіграли час безвідмовної роботи елементів системи, час безвідмовної роботи вузлів системи та всього пристрою; визначено ймовірності безвідмовної роботи елементів системи, вузлів системи та ймовірності безвідмовної роботи пристрою в цілому. Крім цього, у процесі вивчення роботи системи визначили середній час безвідмовної роботи елементів, вузлів та всього пристрою. В статье проведен анализ имитационных моделей простейших систем, содержащих случайные величины, имеющие различные законы распределения. На этапе исследования и проектирования систем при построении и реализации машинных моделей использован метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), который базируется на использовании случайных чисел. Возможность моделирования случайных величин и процессов определенным образом может использоваться для имитации некоторых реальных экономических явлений и производственных ситуаций. В основе метода Монте-Карло лежит такой подход, который использует различные предельные соотношения теории вероятности – законы больших чисел и предельные теоремы. В основе вычислений по методу Монте-Карло лежит случайный выбор чисел из заданного вероятностного распределения. Данный численный метод позволяет определить оценки вероятностных характеристик системы. В процессе проведения исследований было найдено оценку вероятности безотказной работы устройства за определенный временной интервал и определено среднее время безотказной работы устройства. При расчетах разыграли время безотказной работы элементов системы, время безотказной работы узлов системы и всего устройства; определены вероятности безотказной работы элементов системы, узлов системы и вероятности безотказной работы устройства в целом. Кроме этого, в процессе изучения работы системы определили среднее время безотказной работы элементов, узлов и всего устройства. In article the analysis of imitating models of the elementary systems is carried out. These systems contain the random variables having various distribution laws. At an investigation phase and design of systems at construction and realization of machine models the method of statistical tests is used (Monte-Carlo method). This method is based on use of random numbers. The possibility of modeling of random variables and processes definitely can be used for imitation of some real economic events and production situations. Such approach which uses various limiting ratios of probability theory – laws of large numbers and limiting theorems is the cornerstone of a Monte Carlo method. By the Monte-Carlo method the casual choice of numbers from the set probabilistic distribution is the cornerstone of calculations. This numerical method gives the chance to define estimates of probabilistic characteristics of system. In the course of carrying out researches it has been found an assessment of probability of no-failure operation of the device for a certain time interval and the average time of no-failure operation of the device is determined. When calculating have played time of no-failure operation of elements of system, time of no-failure operation of knots of system and all device; are defined probabilities of no-failure operation of elements of system, knots of system and probability of no-failure operation of the device in general. Besides, in the course of studying of system’s work have determined the average time of no-failure operation of elements, knots and all device. |
|
| Date |
2017-01-30T07:34:33Z
2017-01-30T07:34:33Z 2016 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
http://eir.pstu.edu/handle/123456789/12376
|
|
| Language |
uk
|
|