Раздел 4. Статистическое моделирование параметров технических изделий (35)

1. Что понимают под статистическим (имитационным) моделированием параметров и характеристик объектов?

2. Почему имитационное моделирование называют вероятностным?

3. В чём заключается одинаковость и отличие понятий «имитационное моделирование» и «статистическое моделирование»?

4. Что такое стандартные равномерные случайные числа?

5. Какие случайные числа называют «стандартными нормальными»?

6. Почему случайные числа, получаемые с помощью ЭВМ, в действительности являются псевдослучайными?

7. Что означает понятие «псевдослучайные числа»?

8. Как на практике получают стандартные равномерные случайные числа (что используют)?

9. С помощью какого вычислительного алгоритма на практике обычно получают стандартные нормальные случайные числа?

10. Как получают на ЭВМ стандартные нормальные случайные числа, используя центральную предельную теорему теории вероятностей?

11. В чём суть метода обратного преобразования, используемого для получения формул генерирования на ЭВМ случайных чисел с плотностью распределения w(x)?

12. Как получают случайные числа с любым законом распределения?

13. Как получают дискретные случайные числа с распределением Пуассона?

14. Напишите вычислительный алгоритм генерирования дискретной случайной величины (случайных чисел), распределённых по закону Пуассона

15. Почему метод обратного преобразования не может быть применён для получения формулы генерирования случайных чисел, распределённых по нормальному закону?

16. Как моделировать коррелированные случайные параметры с нормальными законами распределения?

17. С помощью какого алгоритма можно получить коррелированные случайные параметры с любыми законами распределения?

18. Как в методе Монте-Карло получать реализации случайных параметров (какие характеристики параметра надо иметь)?

19. В чём состоит отличие метода Монте-Карло в случаях реализации математического и физического моделирования?

20. Как в методе Монте-Карло при моделировании РЭУ определяют результирующие характеристики устройства?

21. Как при моделировании выходного параметра РЭУ определять требуемое число реализаций в методе Монте-Карло?

22. Как при определении требуемого числа реализаций РЭУ методом Монте-Карло выбирать значение допустимой ошибки в определении оценки среднего значения интересующей характеристики РЭУ (значение ε=Δ в соответствующей формуле расчёта N?

    23. Как на ЭВМ получать случайные значения параметров элементов с учётом их производственного рассеивания (какие используют характеристики)?

    24. Как на ЭВМ получать случайные значения параметров элементов с учётом их температурных изменений (какие используют характеристики)?

    25. Как на ЭВМ получать случайные значения параметров элементов с учётом их временных изменений (какие используют характеристики)?

26. Значения какой случайной величины, имеющей отношение к отказам элементов, получают при моделировании безотказности РЭУ?

27. Как на ЭВМ получать случайные значения времени до отказа элементов (какие используют характеристики)?

28. Как при моделировании надёжности РЭУ с учётом внезапных отказов принимают решение о времени отказа РЭУ в целом в j-й реализации?

29. Как при моделировании надёжности РЭУ принимают решение о значении результирующих характеристик Т_ср, Р(t_з )?

30. В чём состоит суть метода Монте-Карло как метода вероятностного моделирования выходных параметров (характеристик) технических объектов?

31. Поясните алгоритм выбора числа реализаций смоделированного объекта?

32. Как определять результирующие характеристики объекта, используя результаты его моделирования (реализации)?

33. Как на ЭВМ получать случайные значения параметров элементов с учётом их производственного рассеивания (какие используют характеристики)?

34. Как определять значение выходного параметра устройства в конкретной реализации, используя случайные значения параметров элементов, полученные для этой реализации с учётом их (параметров) производственного рассеивания?

35. Как оценить точность выходного параметра устройства, используя результаты моделирования РЭУ с учётом производственного рассеивания параметров элементов, входящих в устройство?

Основная учебная литература

1. Боровиков С.М. Теоретические основы конструирования, технологии и надёжности: учебник для студ. инж.-техн. спец. вузов. – Минск: Дизайн ПРО, 1998. –336 с.

Раздел уч. дисциплины ММвПТИ	Раздел (глава) учебника
Раздел 1. ВЕРОЯТНОСТНОЕ ОПИСАНИЕ ПАРАМЕТРОВ В РАДИОЭЛЕКТРОНИКЕ И ПРИБОРОСТРОЕНИИ	Разд. 1, с. 7,8 Разд. 2, с. 18–49 Конспект ЭУМК«Прикладная математика» каф. РЭС
Раздел 2. ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ТОЧНОСТИ И СТАБИЛЬНОСТИ ВЫХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ УСТРОЙСТВ (49)	Разд. 4, с. 87–114, 117, 126–130 Конспект ЭУМК«Прикладная математика» каф. РЭС
Раздел 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УСТРОЙСТВ И СПОСОБЫ ИХ ПОЛУЧЕНИЯ (50)	Разд. 3, с.56–86 Конспект ЭУМК«Прикладная математика» каф. РЭС
Раздел 4. Статистическое моделирование параметров технических изделий (35)	Разд. 9, с. 264–270, 273–278, 287–293 Конспект ЭУМК«Прикладная математика» каф. РЭС