目前，研究不銹鋼應力腐蝕概率的模型有兩類，隨機變量模型和隨機過程模型。

1. 隨機(ji)變(bian)量模型

  該模型(xing)(xing)是(shi)在(zai)確(que)定論基礎(chu)上發展起來(lai)的(de)(de)(de)(de)。首先確(que)定系統(tong)退(tui)化(hua)特(te)(te)征值(zhi)，然(ran)后再建立(li)特(te)(te)征值(zhi)與(yu)相關變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)關系式(shi)，再將公式(shi)中的(de)(de)(de)(de)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)看成隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，最(zui)后通過相應的(de)(de)(de)(de)計算方法得(de)出結果。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)是(shi)影響特(te)(te)征值(zhi)的(de)(de)(de)(de)一(yi)些(xie)重要物理量(liang)(liang)，可(ke)以(yi)(yi)是(shi)自變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，也可(ke)以(yi)(yi)是(shi)因(yin)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)，還可(ke)以(yi)(yi)是(shi)無關變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)。隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)可(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)為離散型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)和連續型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang),離散型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)律(lv)，連續型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)具有概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)密(mi)度函(han)數(shu)f(x)以(yi)(yi)及(ji)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)函(han)數(shu)F(x),分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)律(lv)和分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)函(han)數(shu)可(ke)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)別描述不同類(lei)型(xing)(xing)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)特(te)(te)性(xing)，對于研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)應力(li)腐蝕(shi)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)性(xing)中的(de)(de)(de)(de)隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)一(yi)般(ban)都是(shi)連續型(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)，如材料性(xing)能、環(huan)境(jing)中離子濃度、溫度、載荷(he)等。確(que)定隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)類(lei)型(xing)(xing)以(yi)(yi)及(ji)參數(shu)是(shi)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)的(de)(de)(de)(de)重要內容，它們將直接影響失效概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)的(de)(de)(de)(de)計算結果及(ji)其精確(que)度。因(yin)此(ci)，隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)特(te)(te)性(xing)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)是(shi)一(yi)項(xiang)基礎(chu)性(xing)的(de)(de)(de)(de)研(yan)(yan)究(jiu)(jiu)工(gong)作(zuo)。一(yi)般(ban)由(you)(you)觀(guan)測數(shu)據(ju)(ju)確(que)定隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)類(lei)型(xing)(xing),并在(zai)此(ci)基礎(chu)上確(que)定其參數(shu)；當由(you)(you)已(yi)有的(de)(de)(de)(de)觀(guan)測數(shu)據(ju)(ju)難以(yi)(yi)確(que)定該隨(sui)(sui)機(ji)(ji)變(bian)(bian)(bian)(bian)量(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)理論分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)形式(shi)時，則定義一(yi)個實驗分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)，再進行擬(ni)合檢驗，最(zui)后根據(ju)(ju)有限比較法選擇其中的(de)(de)(de)(de)最(zui)優概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)類(lei)型(xing)(xing)作(zuo)為參數(shu)的(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)類(lei)型(xing)(xing)。正態分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)、Weibull分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)、指數(shu)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)以(yi)(yi)及(ji)Poisson(泊松）分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)等都是(shi)應力(li)腐蝕(shi)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)析(xi)中常用(yong)的(de)(de)(de)(de)概(gai)(gai)(gai)(gai)率(lv)(lv)分(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)類(lei)型(xing)(xing)。

  參(can)(can)(can)數估(gu)(gu)(gu)計(ji)的(de)(de)方(fang)法(fa)(fa)(fa)有(you)矩估(gu)(gu)(gu)計(ji)法(fa)(fa)(fa)、最(zui)大(da)(da)（極大(da)(da)）似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)、最(zui)小二乘法(fa)(fa)(fa)和貝葉斯估(gu)(gu)(gu)計(ji)法(fa)(fa)(fa)，其中矩估(gu)(gu)(gu)計(ji)法(fa)(fa)(fa)、最(zui)大(da)(da)（極大(da)(da)）似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)最(zui)為(wei)常(chang)用。矩估(gu)(gu)(gu)計(ji)法(fa)(fa)(fa)對任何總體(ti)都可以用，不需要(yao)事先(xian)知道總體(ti)的(de)(de)分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)，方(fang)法(fa)(fa)(fa)簡單，但(dan)是，變量(liang)分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)特征(zheng)沒有(you)得到有(you)效使(shi)(shi)用，一般情況下(xia)，該方(fang)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)估(gu)(gu)(gu)計(ji)量(liang)有(you)多個。最(zui)大(da)(da)似(si)然(ran)法(fa)(fa)(fa)是在總體(ti)類型已知條件(jian)下(xia)使(shi)(shi)用的(de)(de)一種(zhong)(zhong)參(can)(can)(can)數估(gu)(gu)(gu)計(ji)方(fang)法(fa)(fa)(fa),認為(wei)未知參(can)(can)(can)數的(de)(de)估(gu)(gu)(gu)計(ji)值應使(shi)(shi)樣本(ben)(ben)觀測值出(chu)現(xian)的(de)(de)概率最(zui)大(da)(da)。有(you)些隨機參(can)(can)(can)數總體(ti)服從(cong)什么分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)是未知的(de)(de)，我們(men)要(yao)對總體(ti)是否服從(cong)某種(zhong)(zhong)分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)作檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)，這樣的(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)稱為(wei)分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)的(de)(de)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)。常(chang)用的(de)(de)樣本(ben)(ben)概率分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)方(fang)法(fa)(fa)(fa)主要(yao)有(you)：χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)、J-B檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)、A-D檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)、K-S檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)以及正態分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)的(de)(de)概率紙檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)等。χ2檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)可適(shi)用于離散型或連(lian)續型分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)，是一種(zhong)(zhong)應用比較(jiao)廣泛(fan)的(de)(de)分(fen)(fen)布(bu)(bu)(bu)檢(jian)(jian)驗(yan)(yan)(yan)(yan)法(fa)(fa)(fa)。

2. 隨機過程(cheng)模型

  隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)按統計特性(xing)可分為(wei)(wei)(wei)平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)和(he)非(fei)平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)，按照記(ji)憶特性(xing)可分為(wei)(wei)(wei)純粹隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)、馬爾科夫隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)和(he)獨立增量隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)；按概(gai)率分布函(han)數(shu)可分為(wei)(wei)(wei)高斯(si)隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)和(he)非(fei)高斯(si)隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)。平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)是一(yi)類基本的(de)、重要(yao)的(de)隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)，實(shi)際(ji)工程(cheng)(cheng)(cheng)領域所遇到的(de)很多概(gai)率問題(ti)都可以認為(wei)(wei)(wei)是平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng),平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)的(de)統計特性(xing)不隨(sui)(sui)時間(jian)的(de)變(bian)化(hua)而發生變(bian)化(hua)，也就是說(shuo)，對(dui)于時間(jian)t的(de)任(ren)意n個數(shu)值t1,t2,···,tn和(he)任(ren)意實(shi)數(shu)r,如果隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)X(t)的(de)n維(wei)分布函(han)數(shu)滿足(zu)如下關系式(shi)，則X(t)稱為(wei)(wei)(wei)平(ping)穩隨(sui)(sui)機過(guo)程(cheng)(cheng)(cheng)。

  在研究應力腐蝕隨(sui)(sui)機性(xing)問題(ti)中，泊松過程(cheng)和馬爾科夫過程(cheng)是常用的(de)兩種隨(sui)(sui)機過程(cheng)：

  ①. 泊(bo)松過(guo)程是(shi)(shi)一種重要(yao)的(de)獨(du)立(li)(li)增量過(guo)程，是(shi)(shi)服從泊(bo)松分布的(de)離散隨(sui)機過(guo)程。其應滿足兩個條件。不同時(shi)(shi)間(jian)區間(jian)內所(suo)發生事件的(de)數目(mu)是(shi)(shi)相互獨(du)立(li)(li)的(de)隨(sui)機變量；在時(shi)(shi)間(jian)區間(jian)［t,t+Δ]內，發生事件數目(mu)的(de)概率分布為：

  式(shi)中，λ為強度因子，表示(shi)單位時間內事件發生的平均數(shu)。

  齊次(ci)泊(bo)松過程(cheng)（homogenous Poison process,HPP)屬于(yu)平(ping)穩(wen)增量過程(cheng)，因(yin)此(ci)，λ為一正(zheng)常(chang)數(shu)，且均值(zhi)E[X(t)]=λt.平(ping)穩(wen)增量過程(cheng)有時(shi)并不適(shi)合描述腐蝕(shi)的實(shi)際情況，因(yin)此(ci)引入了(le)(le)非(fei)齊次(ci)泊(bo)松過程(cheng)（non-homogenous Poisson process,NHPP).在非(fei)齊次(ci)泊(bo)松過程(cheng)中，強度因(yin)子(zi)成為一個(ge)與事(shi)件(jian)(jian)有關的強度函數(shu)λ（t), 代表了(le)(le)不同起始時(shi)間段事(shi)件(jian)(jian)發(fa)生的數(shu)目。事(shi)件(jian)(jian)在Δ時(shi)間內發(fa)生k次(ci)的概率為：

 ②. 馬(ma)爾科夫過(guo)程(cheng)(cheng)是一種應用極為廣泛的隨機過(guo)程(cheng)(cheng)，常(chang)用來研究材料的退(tui)化(hua)過(guo)程(cheng)(cheng)。該過(guo)程(cheng)(cheng)具有如下特性，在已知目前(qian)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)X(t)條件(jian)下，它未來的狀(zhuang)(zhuang)態(tai)X(u)(u>t)不依賴于以往(wang)的狀(zhuang)(zhuang)態(tai)X(v)(v<t),只(zhi)取決于當(dang)前(qian)狀(zhuang)(zhuang)態(tai)，即：

  在隨(sui)機(ji)過程研究(jiu)中，通(tong)常(chang)把狀(zhuang)態(tai)和時(shi)間(jian)離散化，這種馬氏(shi)過程稱為(wei)馬爾科(ke)夫(fu)(fu)鏈(lian)（Markov chain,又稱馬氏(shi)鏈(lian)）。對于馬爾科(ke)夫(fu)(fu)鏈(lian)，最重要的(de)是確定所有狀(zhuang)態(tai)間(jian)可見的(de)兩兩轉(zhuan)(zhuan)移概(gai)率(lv)，假設一(yi)個(ge)馬氏(shi)鏈(lian)總共有N個(ge)狀(zhuang)態(tai)，則其狀(zhuang)態(tai)轉(zhuan)(zhuan)移概(gai)率(lv)為(wei)一(yi)個(ge)NXN的(de)矩陣(zhen)，由一(yi)步轉(zhuan)(zhuan)移概(gai)率(lv)可以寫出(chu)其轉(zhuan)(zhuan)移矩陣(zhen)為(wei)：

  理(li)論上，馬爾科夫過程(cheng)能很好地滿足工(gong)程(cheng)實際，但在實際應用中會遇到不少問題(ti)，主要有(you)兩(liang)個難點：實驗數據的(de)(de)測(ce)量和(he)轉移概(gai)率(lv)的(de)(de)計算。

3. 失效概(gai)率計算(suan)

  根據可靠(kao)性理論(lun)，把(ba)結構(gou)(gou)的(de)(de)可靠(kao)和失(shi)(shi)效兩種工作情(qing)況(kuang)的(de)(de)臨(lin)界狀態(tai)(tai)稱為(wei)結構(gou)(gou)的(de)(de)極限(xian)狀態(tai)(tai)。GB 50153-2008 中對結構(gou)(gou)極限(xian)狀態(tai)(tai)的(de)(de)定(ding)義為(wei)：整個結構(gou)(gou)或結構(gou)(gou)的(de)(de)某(mou)一部分超(chao)過某(mou)一特定(ding)狀態(tai)(tai)就(jiu)不能(neng)滿足設(she)計規定(ding)的(de)(de)某(mou)一功(gong)能(neng)要求，此特定(ding)狀態(tai)(tai)為(wei)該(gai)功(gong)能(neng)的(de)(de)極限(xian)狀態(tai)(tai)。當結構(gou)(gou)喪失(shi)(shi)了規定(ding)的(de)(de)功(gong)能(neng)時(shi)，就(jiu)認為(wei)失(shi)(shi)效。廣義的(de)(de)“失(shi)(shi)效”認為(wei)只要出現以(yi)下三種情(qing)況(kuang)就(jiu)是失(shi)(shi)效：

  ①. 完全不能(neng)工(gong)作（完全喪失功能(neng)）；

  ②. 雖仍能(neng)(neng)工(gong)作，但(dan)不能(neng)(neng)完全滿足規定的(de)功能(neng)(neng)（功能(neng)(neng)衰退(tui)）；

  ③. 能(neng)(neng)工作和完成規定功(gong)能(neng)(neng)，但(dan)不能(neng)(neng)確(que)保安全，應更換維修。

結構(gou)的極限狀態方程為：

  失效概率(lv)的求(qiu)解(jie)(jie)(jie)方(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)主要有三(san)種：一(yi)是解(jie)(jie)(jie)析(xi)解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)；二(er)是近似解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)；三(san)是數值解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)，包括數值積分法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)和模(mo)擬法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)。解(jie)(jie)(jie)析(xi)解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)是最直(zhi)接的一(yi)種求(qiu)解(jie)(jie)(jie)方(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)，但(dan)絕(jue)大(da)多數情(qing)況下，解(jie)(jie)(jie)析(xi)解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)很難求(qiu)出失效概率(lv)，只能(neng)采(cai)用(yong)近似解(jie)(jie)(jie)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)，其(qi)中最常用(yong)的是一(yi)次二(er)階(jie)矩(ju)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)。對(dui)于應力S和強(qiang)度R都服從正態分布的情(qing)況，采(cai)用(yong)一(yi)次二(er)階(jie)矩(ju)法(fa)(fa)(fa)(fa)(fa)計算可靠性系(xi)數β,一(yi)旦得到可靠性系(xi)數，失效概率(lv)可由下式計算：

  一(yi)次二階矩(ju)法(fa)存在一(yi)定的局限(xian)性(xing): 一(yi)般情形(xing)下精(jing)度較差；極限(xian)狀態方程缺(que)乏不變性(xing)。為(wei)了解決極限(xian)狀態方程缺(que)乏不變性(xing)，1974年，Hasofer與Lind 對一(yi)次二階矩(ju)法(fa)進(jin)行了改進(jin)，后(hou)被稱為(wei)改進(jin)的一(yi)次二階矩(ju)法(fa)，也稱為(wei)H-L法(fa)。

  前(qian)兩種(zhong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)都是(shi)(shi)針(zhen)對服(fu)從正態(tai)(tai)(tai)分布的(de)(de)隨(sui)(sui)(sui)機變量(liang)，而在(zai)實(shi)際(ji)工程問題中(zhong)，很多隨(sui)(sui)(sui)機變量(liang)往(wang)往(wang)為(wei)非正態(tai)(tai)(tai)分布，針(zhen)對這種(zhong)情(qing)況(kuang)，Fiessler等提出了量(liang)正態(tai)(tai)(tai)分析(xi)(xi)法(fa)(fa)(fa)，這種(zhong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)可適應于求解(jie)任(ren)意分布隨(sui)(sui)(sui)機變量(liang)的(de)(de)失(shi)效概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)。數(shu)值(zhi)解(jie)法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)求解(jie)失(shi)效概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)的(de)(de)常用(yong)(yong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)，數(shu)值(zhi)積分法(fa)(fa)(fa)和(he)解(jie)析(xi)(xi)解(jie)法(fa)(fa)(fa)一樣(yang)，都是(shi)(shi)直接(jie)積分求解(jie)結(jie)構的(de)(de)失(shi)效概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)，但是(shi)(shi)受(shou)聯(lian)合概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)密度函數(shu)復雜性的(de)(de)影響，這種(zhong)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)的(de)(de)使用(yong)(yong)范(fan)圍受(shou)到限制；而數(shu)值(zhi)模擬法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)解(jie)決(jue)復雜概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)問題的(de)(de)有效方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)。隨(sui)(sui)(sui)著計(ji)算(suan)機容量(liang)和(he)計(ji)算(suan)速度的(de)(de)提高(gao)，目前(qian)，數(shu)值(zhi)模擬法(fa)(fa)(fa)成為(wei)概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)分析(xi)(xi)的(de)(de)一種(zhong)普遍(bian)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)，數(shu)值(zhi)模擬的(de)(de)主(zhu)要作用(yong)(yong)是(shi)(shi)把概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)模型(xing)轉化為(wei)統計(ji)問題，以便(bian)可以采用(yong)(yong)標(biao)準統計(ji)學方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)分析(xi)(xi)結(jie)果。蒙特卡(ka)羅模擬法(fa)(fa)(fa)是(shi)(shi)一種(zhong)傳統的(de)(de)計(ji)算(suan)方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)，它的(de)(de)基本(ben)思想(xiang)是(shi)(shi)用(yong)(yong)基本(ben)隨(sui)(sui)(sui)機變量(liang)的(de)(de)聯(lian)合概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)密度函數(shu)進(jin)行(xing)抽樣(yang)，用(yong)(yong)落(luo)入失(shi)效域內樣(yang)本(ben)點的(de)(de)個數(shu)與總樣(yang)本(ben)點的(de)(de)個數(shu)之比(bi)作為(wei)所定義的(de)(de)失(shi)效概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)。該方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)不(bu)受(shou)隨(sui)(sui)(sui)機變量(liang)維(wei)數(shu)限制、不(bu)存在(zai)狀態(tai)(tai)(tai)空間爆炸問題，且(qie)不(bu)受(shou)任(ren)何假設約束，可以用(yong)(yong)來解(jie)決(jue)高(gao)維(wei)動態(tai)(tai)(tai)失(shi)效概(gai)(gai)率(lv)(lv)(lv)(lv)的(de)(de)求解(jie)難題,當抽樣(yang)試驗次數(shu)足夠多時，近似解(jie)的(de)(de)精(jing)確度高(gao)，是(shi)(shi)目前(qian)應用(yong)(yong)最多的(de)(de)一種(zhong)數(shu)值(zhi)模擬方(fang)(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)。