Bài tập mô hình hóa và mô phỏng số 2 ĐHBKHN

Bài số 2: Đánh giá độ tin cậy của hệ thống không phục hồi
Độ tin cậy của hệ thống không phục hồi là khả năng hệ thống đảm bảo các tiêu chí
kỹ thuật trong điều kiện và thời gian cho trước. Hãy:
1 Vẽ đường cong lý thuyết P(t) = e-λt
∧

2 Vẽ đường cong thực nghiệm

P (t )

với các tham số như trong bảng:

λ1 = 0,1.10-3 1/h

λ4 = 0,1.10-4 1/h

λ2 = 0,2.10-3 1/h

λ5 = 0,2.10-4 1/h

λ3 = 0,3.10-3 1/h

λ6 = 0,3.10-4 1/h

Bài làm:
Hình dưới đây minh họa mối quan hệ giữa hàm tin cậy (Reliability function)
và hàm không tin cậy (Unreliability)


1. Vẽ đường cong lý thuyết P(t) = e-λt

Hình 1.1 Đồ thị đường cong lý thuyết hàm Rebility function P(t)

Code matlap:
Đặt x=λt
x=0:0.1:5;
P=exp(-x);
plot(x,P);
grid on
∧

2. Vẽ đường cong thực nghiệm

P (t )

với các tham số như trong bảng:

λ1 = 0,1.10-3 1/h

λ4 = 0,1.10-4 1/h

λ2 = 0,2.10-3 1/h

λ5 = 0,2.10-4 1/h

λ3 = 0,3.10-3 1/h

λ6 = 0,3.10-4 1/h


Code in Matlap:

t=0:1:50000;
landa1=0.1e-3;
landa2=0.2e-3;
landa3=0.3e-3;
landa4=0.1e-4;
landa5=0.2e-4;
landa6=0.3e-4;
P1=exp(-landa1*t);
P2=exp(-landa2*t);
P3=exp(-landa3*t);
P4=exp(-landa4*t);
P5=exp(-landa5*t);
P6=exp(-landa6*t);
subplot(2,3,1);
plot(landa1*t,P1,'r');
subplot(2,3,2);
plot(landa2*t,P2,'g');
subplot(2,3,3);
plot(landa3*t,P3,'b');
subplot(2,3,4);
plot(landa4*t,P4,'c');
subplot(2,3,5);
plot(landa5*t,P5,'m');
subplot(2,3,6);
plot(landa6*t,P6,'k');
grid on


Chương trình mô phỏng chạy đạt yêu cầu.
Kết quả thay đổi khi thông số đầu vào khác nhau, các giá trị thực nghiệm và

lý thuyết xấp xỉ bằng nhau cho thấy lý thuyết gần đúng với thực nghiệm.
Đường cong thực tế gần trùng với đường cong lý thuyết.