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1、引例(零件参数设计)引例(零件参数设计)产品性能的评价取决于产品包含零件的某个参数。由标定值和容差两个控制指标。标定值:一批零件该参数的平均值(期望值)容差:参数偏离标定值的容许范围(一般为均方差的3倍)粒子分离器某个参数(用y表示)由7个零件的参数(用x1,x2,x7表示)决定,经验公式为评价标准:(1)设定y的目标值(记为y0)为1.50;(2)当y偏离目标值0.1时,产品为次品,质量损失1000元(3)当y偏离目标值0.3时,产品为废品,质量损失9000元要求:对于给定的零件参数标定值和容差,计算产品的损失,同时进行零件参数最优化设计。概率论知识复习事件A发生的可能性称为事件A的概率。随
2、机现象中,取值不确定的变量称为随机变量,描述随机变量取各种值的概率函数称为概率分布。数学期望(均值):描述随机变量的平均值方差,标准差(均方差):描述随机变量分布的差异程度。概率分布0-1分布二项分布均匀分布正态分布(标准正态分布)随机模拟原理大数定理表明,当大数定理表明,当k k 时,样本平均值趋向于总时,样本平均值趋向于总体平均值,它是数理统计参数估计的理论基础,体平均值,它是数理统计参数估计的理论基础,也是数字特征随机模拟的理论根据。也是数字特征随机模拟的理论根据。设设 是一个分布已知的随机变量,为了求取是一个分布已知的随机变量,为了求取 =f(f()的概率分布或数字特征,生成的概率分布
3、或数字特征,生成N N个个(N N足够大足够大)服从服从 的分布的随机数的分布的随机数x x1 1,x,x2 2,x,xN N,令令y yi i=f(xf(xi i),i=1,2,N,),i=1,2,N,那么那么数据分析与随机数生成的MATLAB命令 数据分析(注意对向量和矩阵的不同运算方式)a=min(X)(max(X):a=min(X)(max(X):返回向量返回向量X X的最小的最小(大大)向量向量X=min(A)(max(A):X=min(A)(max(A):返回矩阵返回矩阵A A每列最小每列最小(大大)元素构成元素构成的行向量的行向量mean(X),mean(A):mean(X),m
4、ean(A):返回向量返回向量X X的平均值的平均值(矩阵矩阵A A的列向的列向量的均值构成的向量量的均值构成的向量)median:median:返回中值;返回中值;std:std:返回标准差返回标准差covcov:返回协方差矩阵;返回协方差矩阵;corrcoefcorrcoef:返回相关系数矩阵返回相关系数矩阵sum:sum:各元素的和;各元素的和;cumsumcumsum:元素累计和元素累计和prod:prod:各元素的积;各元素的积;cumprodcumprod:元素累积积元素累积积直方图直方图Bar(Y):Bar(Y):作向量作向量Y Y的直方图的直方图Bar(X,Y):Bar(X,Y
5、):作向量作向量Y Y相对于相对于X X的直方图的直方图HistHist(X,k):(X,k):将向量将向量X X中数据等矩分为中数据等矩分为k k组,并作组,并作出直方图,缺省出直方图,缺省k=10k=10N,X=N,X=histhist(Y,k):(Y,k):不作图,不作图,N N返回各组数据个返回各组数据个数,数,X X返回各组的中心位置返回各组的中心位置 随机数的生成随机数的生成R=R=randrand(m,n):(m,n):生成生成(0,1)(0,1)上均匀分布的上均匀分布的mm行行n n列随机矩列随机矩阵阵R=R=randnrandn(m,n):(m,n):生成标准正态分布的生成标
6、准正态分布的mm行行n n列随机矩阵列随机矩阵R=R=randpermrandperm(N):(N):生成生成1,2,1,2,N N的一个随机排列的一个随机排列R=R=unidrndunidrnd(N,m,n):(N,m,n):生成生成1,2,1,2,N N的等概率的等概率mm行行n n列随机列随机矩阵矩阵R=R=unifrndunifrnd(a,b,m,n):(a,b,m,n):生成生成 a,ba,b区间上的均匀分布的区间上的均匀分布的mm行行n n列矩阵列矩阵R=R=normrndnormrnd(mumu,sigma,m,n):,sigma,m,n):生成均值为生成均值为mumu,均方差为
7、均方差为sigmasigma的的mm行行n n列随机矩阵列随机矩阵R=R=binorndbinornd(k,p,m,n):(k,p,m,n):生成参数为生成参数为k,pk,p的的mnmn列二项分布列二项分布随机矩阵随机矩阵R=R=mvnrndmvnrnd(mumu,sigma,m):,sigma,m):生成生成n n维正态分布数据,其中维正态分布数据,其中mumu为均值向量,为均值向量,sigmasigma为为n n阶协方差矩阵(必须正定),阶协方差矩阵(必须正定),R R为为mm行行n n列矩阵,每行代表一个随机数列矩阵,每行代表一个随机数实验例题零件参数设计 计算下述情况的零件每件产品的平均损失Monte Carlo法计算积分使用随机模拟法可以求解一些复杂的非随机问题。使用随机模拟计算二重积分的原理:假设C被包含在几何体D内,D的体积已知,若在D内生成1个均匀分布的随机数,则该随机数落在C中的概率应当是C的体积除以D的体积。若一共生成N个随机数,其中有NC个在C的内部,则C的体积约为D的体积乘以NC/N最优化计算Monte Carlo法求下列函数的最大值: