由前辈们研究后得出的承购，我们已知：可靠性的三大要素是耐久性、可维修性、设计可靠性。

为了获得可靠的仿真结果，在采用直接蒙特卡洛方法时，需要进行很多次仿真实验，而这巨大的工程的需要花费极大的金钱和精力，这是难以接受的。因此，高效率高精度的蒙特卡洛仿真算法是当今社会的重要研究内容。

研究发现，利用先进的抽样技术和适量的有关系统的知识，经由减少抽样误差，或者经由减小计算量，可以提高蒙特卡洛可靠性仿真方法的效率。

故而，如何将这两者结合成了本课题研究的中心。要做到将蒙特卡洛的精确性和可靠性参数的全面性结合，将会是一个很困难的事情，但是，一旦做到了，那将会对日常生活带来极大的帮助。

1.4 论文研究内容

    本文经由对蒙特卡洛仿真方法的分析以及可靠性参数的研究，建立一个基于蒙特卡洛仿真的系统，进而将可靠性参数置于该系统中，从而达到对可靠性参数

最完善最系统的分析。该系统的使用非常简单，只需输入预定好的参数，运行后即可完成对参数的分析。该系统的面向对象既可以是中小型企业，也可以是普通的个人用户。

本文主要内容包括：

(1) 介绍了蒙特卡洛仿真方法和可靠性参数定义，重点介绍了蒙特卡洛仿真的基本流程和可靠性框图的构造哦。

(2) 蒙特卡洛仿真的应用研究。利用蒙特卡洛仿真可以给出系统的可靠性指标，而这些可靠性指标的计算都基于固定时间间隔内的故障分布，本文采用固定时间间隔内的故障时间和故障发生次数。

(3) 对本文要设计实现的蒙特卡洛仿真的系统进行了需求分析，并完成了系统设计。

2   相关概念与技术

2.1 蒙特卡洛仿真简介

    蒙特卡洛(MonteCarlo)方法，我们也称随机抽样或统计模拟方法，泛指所有基于统计采样进行数值计算的方法。在二战时期，这种方法首先被用于解决原子弹研制中的一个重大问题，而先行者是几位美国的参加“曼哈顿计划”的科学家Stanislaw Ulam，John Von Neumann 和 N．Metropolis等。后来N．Metropolis用驰名世界的赌城－－－摩纳哥的MonteCarlo一来命名这种方法。现代计算机技术的日新月异推动了蒙特卡洛方法的发展，蒙特卡洛方法已经在经济学、统计物理、社会学甚至气象学等方面的科学研究中都已经起到了极其重要的作用，将蒙特卡洛方法用于仿真即为蒙特卡洛仿真。蒙特卡洛方法适用于两类问题，第一类是本身就具有随机性的问题，第二类是能够转化为概率模型进行求解的确定性问题。

　　蒙特卡洛方法求解问题的一般步骤： 论文网

　　用蒙特卡洛方法求解问题一般包括构造或描述概率过程、从已知概率分布抽样和建立估计量三个步骤。

构造或描述概率过程实际上就是建立随机试验模型，构造概率过程是对确定性问题而言的，描述概率过程是对随机性问题而言的，不同的问题所需要建立的随机试验模型各不相同。

所谓的从已知概率分布抽样指的是随机试验过程，随机模型中必要包含某些已知概率分布的随机变量或随机过程作为输入，进行随机试验的过程就是对这些随机变量的样本或随机过程的样本函数作为输入产生相应输出的过程，因此通常被称为对已知概率分布的抽样。如何产生已知分布的随机变量或随机过程是蒙特卡洛方法中的一个关键问题。