1. 研究目的与意义
随着信息技术的发展，经济全球化的需求，装备产品向柔性化、精密化、智能化发展，如具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档数控机床、工业机器人等。此类装备产品可显著提高生产效率，改善生产环境，提升产品质量，降低企业运营成本。但与之对应的是这类复杂装备一旦出现故障，会使得企业产生重大损失。因此，复杂装备产品可靠性日益成为了影响企业核心竞争力的关键因素，企业对复杂装备的可靠性提出越来越高的要求[1]。此外，复杂装备产品的可靠性问题甚至会影响国家战略安全和信誉，如宇宙飞船、空间航天站、lng 船等这些都是高科技产品，其结构及功能的复杂性、相关性、耦合性、不确定性等特点，对其可靠性提出了更高的要求。1986年，美国挑战者号航天飞机的爆炸，是由于火箭助推燃料密封装置低温失效造成的。2011年，实践十一号卫星由于运载火箭二级游机与伺服机构连接装置失效而发射失败。2014年，珠海至北京的客运飞机因发动机的机械故障而迫降。目前，复杂装备产品的可靠性，已成为复杂装备领域的国际热点和亟需研究的难题。
结构可靠性分析是以概率论、数理统计和随机过程理论为基础，研究结构系统在规定的使用条件与环境下，在给定的使用寿命期间，能有效地承受载荷和耐受环境影响并保持正常工作的概率。结构的失效概率可通过近似计算方法完成[2]，典型的如一次矩法、二次矩法和响应面法等。但在复杂装备产品的可靠性研究中，存在着多个最可能失效点的问题和在失效面附近非线性较强的问题，这些方法在处理这类问题时，计算精度难以让人满意[3]，而monte carlo法则可以忽略极限状态表面的复杂性，有很高的可信度。
monte carlo法是一种随机模拟方法，以概率和统计理论为基础，使用随机数解决计算问题的方法。将所求解的问题与一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，其失效概率可用失效样本点在全部样本点中出现的频率来表示，以获得问题的近似解。monte carlo 法是可靠性分析最基本、适用范围最广的数字模拟方法。该方法对于功能函数的形式和维数、基本变量的维数及其分布形式均无特殊要求，简化了数学问题，而且十分易于编程实现。只要随机抽取的样本量足够大，就能保证失效概率估计的高精度。且随着计算机技术的发展，数据处理速度越来越快，数据处理量越来越大，蒙特卡洛法在结构可靠度应用也越来越广，这也使得它成为了结构可靠度研究中的一种新的研究手段与更精确的方法。 为此，本文选取《基于monte carlo数值模拟的复杂装备产品可靠性分析》为题，通过蒙特卡罗法计算得到复杂装备产品失效概率，为装备设计与控制策略的选取提供参考，保证复杂装备产品的安全性、适用性和耐用性 。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：本论文共分为五章，以研究复杂装备产品可靠性问题为中心展开研究。各章的研究内容描述如下：
第一章，绪论部分阐述了研究课题背景、研究意义、国内外相关研究综述、本文研究思路及研究内容等基本问题。
第二章，对可靠性的基本概念、常见方法和理论框图进行概述，并提出了面向复杂装备产品可靠性分析的研究框架。
3. 国内外研究现状
本文针对monte carlo法在可靠性分析中应用的研究进展进行了梳理，从理论与实践的探索现状里，找出了对本文中研究有促进作用的想法，通过进一步的思考与挖掘形成了文章的主要内容。对国内外相关研究现状的研究发现，其主要包含以下几个特点：
（1）国内外关于分析结构可靠性的问题已建立了比较完善的理论框架，但在不同领域，面对多元化的研究对象，其相应的研究模式仍需不断发展、不断创新。
（2）目前，针对具有解析表达式极限状态方程的可靠性分析方法已较为成熟。但是对于复杂装备产品来说，极限状态方程一般都没有解析表达式，即极限状态函数是隐式的，隐式极限状态函数的可靠性分析是目前可靠性分析的难点。 （3）在应用monte carlo法进行结构可靠性分析的实践与探索中，学者们提出提高样本点的采样效率、降低样本点的计算时间是提高蒙特卡洛方法效率的最重要途径。
4. 计划与进度安排
为确保毕业论文工作按时、保质、保量地完成，现将论文的撰写工作下分为如下几个阶段，并配备以相应的时间进度安排，见表1。
表1 毕业论文研究计划及时间进度安排一览表
| 序号 | 阶段名称 | 主要工作内形容 | 时间安排 |
| 1 | 选题阶段 | 可行性分析，确定选题 | 第七学期（第9-10周） |
| 2 | 准备阶段 | 文献归纳，理论学习，形成研究框架 | 第七学期（第10-11周） |
| 3 | 数据收集 | 第七学期（第12-15周） | |
| 4 | 功能函数构建阶段 | 安排复杂装备产品功能函数试验设计组合 | 第七学期（第15-16周） |
| 5 | 构建面向复杂装备产品功能函数的响应曲面模型 | ||
| 6 | 可靠性分析阶段 | 依据概率分布，生成随机数 | 第七学期（第17-18周） |
| 7 | 利用Monte Carlo数值模拟法计算复杂装备产品失效率 | ||
| 8 | 初稿阶段 | 论文撰写，形成初稿 | 第七学期（第18-20周） |
| 9 | 论文修改阶段 | 反复修改论文并提交修改稿 | 第八学期（第4-9周） |
| 10 | 定稿阶段 | ------------------ | 第八学期（第8-10周） |
5. 参考文献
[1]xue fei guan, jingjinghe,ratneshwar jha, et al. an efficient analytical bayesian method for reliability and system response updating based on laplace and inverse first-order reliability computations[j],2011, 97(1):1-13.
[2]echard b, gayton n, lemaire m. ak-mcs: an active learning reliability method combining kriging and monte carlo simulation[j].structural safety,2011,33(2):145-154.
[3]张崎. 基于kriging方法的结构可靠性分析及优化设计[d].大连理工大学,2005.
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