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mars-monoculture-data / simulation_modules_v2 /reliability_mc.py

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"""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}

	"""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}