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1b4079d | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 | """Confiabilidade por Monte Carlo — vida útil 30 anos (estilo LP365).
Conglomerado do paper de reliability do Lunar Palace 1: modelar a
disponibilidade do sistema em 30 anos (10.958 sols marcianos ~ 11.000) sob
falha exponencial de subsistemas + reparo autônomo. Estende a vida útil do
checklist (25 -> 30 anos) quando a redundância Voronoi + reparo sustentam.
"""
from dataclasses import dataclass
import random
@dataclass
class ReliabilityMonteCarlo:
"""Disponibilidade em 30 anos via Monte Carlo."""
subsystem_mtbf_years: float = 8.0 # tempo médio entre falhas por subsistema
repair_days: float = 7.0 # reparo autônomo médio
n_subsystems: int = 12 # subsistemas críticos (por braço/core)
redundancy: int = 2 # quantos podem falhar sem parar a árvore
def simulate(self, years: float = 30.0, runs: int = 2000, seed: int = 7) -> dict:
"""Fração de runs em que o sistema permanece operacional em `years`."""
rng = random.Random(seed)
days = years * 365.25
ok = 0
mtbf_days = self.subsystem_mtbf_years * 365.25
for _ in range(runs):
# amostra falhas exponenciais por subsistema; a árvore sobrevive
# se nunca mais de `redundancy` estiverem em reparo ao mesmo tempo
down = [0.0] * self.n_subsystems
t = 0.0
alive = True
while t < days:
t += rng.expovariate(self.n_subsystems / mtbf_days)
if t >= days:
break
i = rng.randrange(self.n_subsystems)
down[i] = t + self.repair_days
concurrent = sum(1 for d in down if d > t)
if concurrent > self.redundancy:
alive = False
break
ok += int(alive)
return {"reliability": round(ok / runs, 4), "years": years, "runs": runs,
"mtbf_years": self.subsystem_mtbf_years, "redundancy": self.redundancy}
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