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Zuverlässigkeitsberechnung mit Monte Carlo Simulation

 

ponjio
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Beiträge: 11
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     Beitrag Verfasst am: 22.11.2011, 15:12     Titel: Zuverlässigkeitsberechnung mit Monte Carlo Simulation
  Antworten mit Zitat      
Hallo Member,

ich habe mal wieder ein Anliegen an euch, welches mich heute schon den ganzen Tag beschäftigt.
Und zwar möchte ich die Ausfallwahrscheinlichkeit eines elektrischen Systems mit Hilfe einer Monte-Carlo Simulation simulieren. Die Strukturfunktion für das System habe ich erstellt. Nun bin ich der Meinung, dass ich jeder Komponente über die Funktion rand eine Zufallszahl gebe und dann das ganze in einer for-Schleife 100.000x durchlaufen lasse, um einen annehmbaren Wert zu erhalten. So weit so gut. Problem ist jetzt, dass mein Programm die 100.000 Durchgänge immer mit ein und derselben Zufallszahl rechnet. Ich möchte aber 100.000 verschiedene Zufallszahlen zwischen 0 ... 1 und am Ende das ganze als Histogrammbalken ausgeben. Wie wird das realisiert? Ich blicke leider bei der Hilfe nicht mehr durch?! Als Anmerkung: Ich verwende die Version R2009a (7.8 ).

Hier mal meine Code-Schnipsel, die ich mir anhand des Internets und einem Buch versucht habe zusammenzustellen:
Code:
% MCSim = []; % Werte für die Zuverlässigkeit

n=100000;

stream=RandStream('mrg32k3a');
rand(stream,1,n)
% Versuch verschiedene Zufallszahlen zu generieren

    x1=rand;
    x2=rand;
    x3=rand;
    x4=rand;
    x5=rand;
    x6=rand;
    x7=rand;
   
   
   
%     MCSim = zeros(1, 100000);
for k=1:n % Zahl der Iterationen
    X = [x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7];
%     MCSim = [MCSim; [X,0]];
end


P=((x1*x2*x3*x4*x5-x1*x2*x3*x4*x5*x6)*x7+x1*x2*x3*x4*x5*x6); %Strukturfunktion

% x = min(X):.2:max(X);
% hist(P,x)
% title('Zuverlässigkeitsverteilung')
% versuchte Ausgabe des ganzen


Vielen Dank schon mal für die Hilfe.
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soad
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Beiträge: 150
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     Beitrag Verfasst am: 22.11.2011, 15:39     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hi,

das Problem ist, dass du die Zufallszahlen einmal generierst und anschließend die Iterationen durchführst. Daher musst du für jede Iteration neue Zufallszahlen generieren:

Code:
for k=1:n % Zahl der Iterationen
    X = rand(1,7);
%     MCSim = [MCSim; [X,0]];

     P= [P; (prod(X(1:5))-prod(X(1:6)))*X(7)+prod(X(1:6))];
end
 
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ponjio
Themenstarter

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Beiträge: 11
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Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 22.11.2011, 17:45     Titel:
  Antworten mit Zitat      
soad hat Folgendes geschrieben:
Hi,

das Problem ist, dass du die Zufallszahlen einmal generierst und anschließend die Iterationen durchführst. Daher musst du für jede Iteration neue Zufallszahlen generieren


So war es wohl. Vielen Dank für die Hilfe. Das Diagramm konnte ich jetzt auch generieren, nur das Ergebnis scheint noch nicht ganz zu stimmen, aber diesbezüglich werde ich nochmal die Ausgangsfunktion überprüfen.
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