基本原理： 事件的概率可以用大量实验中发生的概率来估计，当样本容量足够大时，可以认为该事件发生的频率即为其频率。因此可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地带入功能函数式，确定结构是否失效，最后求得结构的失效概率。
1.1 方法：
1 构造或者描述概率过程
对于本身就具有随机性质的问题，就需要正确描述和模拟这个概率过程，对于本身不是随机性质的确定性问题。就需要事先构造一个概率过程，即将不具有随机性质的问题转化为随机问题。
2 从已知概率分步中抽样
已知概率 分布的随机 变量（或者随机向量）就成为实现蒙特卡洛芳fa模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡洛芳方法被称为随机抽样的原因。产生随机变量的一种方法是通过数学递推公式产生，这样产生的序列与真正的随机数序列不同，所以成为伪随机数或者伪随机数序列，。但实验表明，它与真正的随机数序列具有相近的性质。
3 建立各种估计量
来源：CSDN
作者：主攻
链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528089/article/details/104044277