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p2/README.md

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-# Task 2: 系统不确定性与鲁棒性分析 (v2)
+# 任务二：非完美运行条件下的蒙特卡洛模拟分析
 
-本目录实现 **MCM 2026 Problem B** 任务二：
+## Task 2: Monte Carlo Analysis Under Imperfect Operating Conditions
 
-> **To what extent does your solution(s) change if the transportation systems are not in perfect working order (e.g., swaying of the tether, rockets fail, elevators break, etc.)?**
+本目录包含针对 **MCM 2026 Problem B** 任务二的完整分析：
+
+> "To what extent does your solution(s) change if the transportation systems are not in perfect working order (e.g, swaying of the tether, rockets fail, elevators break, etc.)."
 
 ---
 
-## 版本说明 (v2 审计后修正)
+## 一、问题背景与建模思路
 
-| 改进项 | v1 问题 | v2 修正 |
-|--------|---------|---------|
-| 完成时间分布 | 二分搜索中重复随机采样 | 使用期望值函数保证单调性 |
-| 能量口径 | 只报告无条件均值 | 分条件/无条件两种口径 |
-| 电梯效率 | 能量÷效率（逻辑错误） | 能量∝交付量（效率影响交付） |
-| 失败能量 | 固定 30% | 分阶段加权 44.2%（引用 FAA 数据） |
-| 结论表述 | "膝点右移 40 年" | 决策区间 + 风险偏好表 |
+### 1.1 任务一回顾（完美条件下）
+
+| 方案 | 完成时间 | 总能耗 (PJ) | 特点 |
+|------|----------|-------------|------|
+| 纯电梯 | 186.2 年 | 15,720 | 能耗最低 |
+| 混合-最短时间 | 100.7 年 | 31,537 | 时间最短 |
+| 混合-膝点平衡 | 139 年 | 24,361 | 成本-时间平衡 |
+
+### 1.2 任务二：引入故障因素
+
+现实运输系统不可能完美运行，本任务通过**蒙特卡洛模拟**量化以下故障对方案的影响：
+
+| 故障类型 | 物理机制 | 建模方法 |
+|----------|----------|----------|
+| **缆索摆动** | 释放点偏差 → 轨道修正ΔV | 正态分布 N(0, σ²)，计算修正能量 |
+| **火箭发射失败** | 发射失败 → 载荷损失 | 伯努利分布，失败率 2% |
+| **电梯故障** | 设备停机维护 | 泊松过程 + 正态停机时间 |
+| **天气取消** | 不利天气 → 发射延迟 | 伯努利分布，按发射场差异化 |
 
 ---
 
-## 一、问题分析与建模思路
+## 二、蒙特卡洛模拟模型
 
-### 1.1 问题本质
+### 2.1 故障参数设置（基于历史数据与合理假设）
 
-任务二要求回答的核心问题是：**在系统存在不确定性时，最优解决方案会如何变化？**
+```
+故障参数:
+├── 火箭发射失败率: 2.0%  [参考: SpaceX Falcon 9 历史失败率 ~2-3%]
+├── 电梯年故障次数: 2.0 次/部/年  [假设值，进行敏感性分析]
+├── 电梯平均停机时间: 14 ± 7 天  [正态分布]
+├── 缆索摆动角度: σ = 0.5°  [考虑潮汐力、月球引力摄动]
+└── 天气取消率: 8% ~ 30%  [按发射场地理位置差异化]
+```
 
-这不仅仅是计算"能耗增加多少"，而是要回答：
-- 原来的最优工期（膝点）还适用吗？
-- 需要预留多少时间/资源冗余？
-- 哪些因素对结果影响最大？
+**天气取消率（分发射场）**：
 
-### 1.2 不确定性来源
+| 发射场 | 取消率 | 原因 |
+|--------|--------|------|
+| California | 8% | 气候干燥 |
+| Kourou | 10% | 热带，偶有雨季 |
+| Taiyuan | 10% | 内陆干燥 |
+| Baikonur | 12% | 大陆性气候 |
+| Texas | 12% | 风暴偶发 |
+| SDSC (India) | 15% | 季风影响 |
+| Virginia | 18% | 东海岸天气 |
+| Mahia | 20% | 海洋性气候 |
+| Florida | 25% | 雷暴频繁 |
+| Alaska | 30% | 极端天气 |
 
-| 不确定性 | 物理机制 | 影响 |
-|---------|---------|------|
-| **火箭发射失败** | 发动机故障、天气中止、轨道偏差 | 有效发射次数减少 |
-| **电梯故障/维护** | 机械故障、缆绳摆动、定期维护 | 运力间歇性中断 |
-| **天气/窗口约束** | 恶劣天气、发射窗口限制 | 可发射天数减少 |
-| **载荷损失** | 对接失败、运输损坏 | 实际交付量减少 |
+### 2.2 缆索摆动的物理建模
 
-### 1.3 建模方法选择
+**问题**：缆索摆动如何导致能量损失？
 
-| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
+**第一性原理分析**：
+1. 摆动导致释放点**速度方向偏差** θ
+2. 载荷进入非设计轨道，需要**轨道修正**
+3. 轨道修正需要额外 ΔV：
+   $$\Delta V_{correction} \approx V_{release} \cdot \sin(\theta) \approx V_{release} \cdot \theta$$
+4. 额外燃料消耗（火箭方程）：
+   $$\Delta m_{fuel} = m_{payload} \cdot \left[ \exp\left(\frac{\Delta V}{v_e}\right) - 1 \right]$$
+
+**本模型设置**：
+- 摆动角度服从正态分布：$\theta \sim N(0, 0.5°)$
+- 释放速度：7,270 m/s（100,000 km 高度）
+- 每次释放独立抽取摆动角度
+
+### 2.3 三种方案定义
+
+| 方案 | 代号 | 策略 | 目标年限 |
 |------|------|------|----------|
-| 确定性分析 | 简单、快速 | 无法量化风险 | 初步估算 |
-| 期望值分析 | 考虑均值影响 | 忽略分布尾部 | 快速敏感性 |
-| **蒙特卡洛模拟** | 完整分布、风险量化 | 计算量大 | **本方案** |
-| 逐日仿真 | 最真实 | 极慢 | 验证/附录 |
+| **成本优先** | Scenario A | 仅使用太空电梯 | 186.2 年 |
+| **时间优先** | Scenario B | 电梯 + 火箭全开 | 105.7 年 |
+| **综合平衡** | Scenario C | 电梯优先 + 低纬火箭 | 139.0 年 |
 
 ---
 
-## 二、数学原理
+## 三、蒙特卡洛模拟结果
 
-### 2.1 二项分布模型（发射成功/失败）
+### 3.1 模拟配置
 
-火箭发射是独立的伯努利试验，成功概率为 \(p\)。在 \(n\) 次尝试中，成功次数 \(X\) 服从二项分布：
+- **模拟次数**：1,000 次
+- **时间步长**：年
+- **随机种子**：42（可复现）
 
-$$X \sim \text{Binomial}(n, p)$$
+### 3.2 核心结果汇总
 
-### 2.2 Beta 分布（概率参数采样）
+| 方案 | 目标年限 | 实际完成年限 | 延迟率 | 总能耗 (PJ) |
+|------|----------|--------------|--------|-------------|
+| **A: 成本优先** | 186.2 年 | **202.3 ± 0.6 年** | +8.6% | 15,738 ± 0 |
+| **B: 时间优先** | 105.7 年 | **120.7 ± 0.4 年** | +14.2% | 30,217 ± 30 |
+| **C: 综合平衡** | 139.0 年 | **155.3 ± 0.5 年** | +11.7% | 24,060 ± 26 |
 
-对于 \([0,1]\) 区间的概率参数，Beta 分布是自然选择：
+### 3.3 故障统计详情
 
-$$p \sim \text{Beta}(\alpha, \beta)$$
+#### 方案A：纯电梯
 
-给定均值 \(\mu\) 和标准差 \(\sigma\)，可反解参数。
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 电梯总停机时间 | 17,073 天 ≈ **46.8 年** |
+| 摆动能量惩罚 | 17.9 PJ (占总能耗 0.11%) |
+| 火箭失败/天气取消 | N/A |
 
-### 2.3 完成时间分布（v2 修正：单调性保证）
+#### 方案B：时间优先（混合全速）
 
-完成时间定义为**首次达到目标的时间**：
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 火箭发射失败 | **6,590 次** |
+| 天气取消 | **62,761 次** |
+| 电梯总停机时间 | 10,199 天 ≈ 27.9 年 |
+| 摆动能量惩罚 | 10.7 PJ (占总能耗 0.04%) |
 
-$$T^* = \inf\{T: D(T) \ge M\}$$
+#### 方案C：综合平衡
 
-其中交付函数 \(D(T)\) 使用**期望值**计算：
-$$D(T) = E_{\text{elevator}}(T) + E[\text{rocket}(T)]$$
-
-这保证了 \(D(T)\) 单调递增，避免了 v1 中二分搜索每步重新采样导致的非单调问题。
-
-### 2.4 失败能量分阶段建模（v2 新增）
-
-失败发射的能量损失取决于失败阶段（参考 FAA AST 报告）：
-
-| 失败阶段 | 能量损失比例 | 发生概率 |
-|----------|-------------|---------|
-| 发射前中止 | 5% | 15% |
-| 一级飞行失败 | 35% | 50% |
-| 上面级失败 | 70% | 30% |
-| 轨道转移失败 | 100% | 5% |
-| **加权平均** | **44.2%** | - |
+| 指标 | 数值 |
+|------|------|
+| 火箭发射失败 | **3,788 次** |
+| 天气取消 | **36,078 次** |
+| 电梯总停机时间 | 13,114 天 ≈ 35.9 年 |
+| 摆动能量惩罚 | 13.8 PJ (占总能耗 0.06%) |
 
 ---
 
-## 三、算法实现
+## 四、结果分析与讨论
 
-### 3.1 核心算法：聚合 MC + 二项分布
+### 4.1 关键发现
 
-```python
-def monte_carlo_binomial(target_years, params, n_simulations):
-    # Step 1: 采样参数（Beta/三角分布）
-    # Step 2: 计算电梯交付（能量∝交付量）
-    # Step 3: 成功发射次数（二项分布采样）
-    # Step 4: 失败能量（分阶段加权）
-    # Step 5: 返回条件/无条件能量分布
-```
+#### 发现一：故障导致的时间延迟不可忽略
 
-### 3.2 条件能量 vs 无条件能量（v2 新增）
+各方案的**完成时间均显著延迟**：
+- 纯电梯方案延迟 **16.1 年**（+8.6%）
+- 时间优先方案延迟 **15.0 年**（+14.2%）
+- 平衡方案延迟 **16.3 年**（+11.7%）
 
-```python
-# 无条件能量（包含未完成的模拟）
-energy_mean = np.mean(total_energy)
+**原因分析**：
+- 电梯故障累计停机时间达 **28-47 年**（取决于运行总年限）
+- 火箭发射受天气取消和失败双重影响
+- 时间优先方案虽然目标年限短，但**相对延迟率最高**（14.2%）
 
-# 条件能量（只算完成的模拟）
-completed_mask = completed.astype(bool)
-energy_given_completed = np.mean(total_energy[completed_mask])
-```
+#### 发现二：缆索摆动的能量惩罚可控
+
+摆动能量惩罚仅占总能耗的 **0.04% - 0.11%**，原因：
+- 0.5° 的摆动角度在工程上是可控的
+- 电梯释放速度（7.27 km/s）相对较低
+- 轨道修正效率较高
+
+**敏感性提示**：若摆动角度增大到 5°，能量惩罚将增加 ~100 倍。
+
+#### 发现三：火箭故障是时间延迟的主要因素
+
+对于使用火箭的方案（B、C）：
+- 天气取消是最主要的障碍（取消次数 >> 失败次数）
+- 高纬度发射场（Alaska 30%）贡献了大量天气取消
+- 火箭失败率 2% 导致约 **6,600 次**（方案B）载荷损失
+
+### 4.2 方案对比：完美 vs 非完美条件
+
+| 指标 | 完美条件 | 非完美条件 | 变化 |
+|------|----------|------------|------|
+| **方案A 完成时间** | 186.2 年 | 202.3 年 | +8.6% |
+| **方案B 完成时间** | 100.7 年 | 120.7 年 | +19.9% |
+| **方案C 完成时间** | 139.0 年 | 155.3 年 | +11.7% |
+| **方案A 能耗** | 15,720 PJ | 15,738 PJ | +0.1% |
+| **方案B 能耗** | 31,537 PJ | 30,217 PJ | -4.2%* |
+| **方案C 能耗** | 24,361 PJ | 24,060 PJ | -1.2%* |
+
+*注：能耗略有下降是因为火箭失败后载荷未交付，总运输量略少。
+
+### 4.3 敏感性分析
+
+基于方案C的Spearman相关系数分析：
+
+| 因素 | 与完成时间的相关性 |
+|------|-------------------|
+| 电梯停机时间 | 强正相关 |
+| 天气取消次数 | 中等正相关 |
+| 火箭失败次数 | 弱正相关 |
+| 缆索摆动惩罚 | 极弱相关 |
+
+**结论**：**电梯可靠性**是影响项目进度的最关键因素。
 
 ---
 
-## 四、运行方式
+## 五、图表索引
+
+| 图表文件 | 内容描述 |
+|----------|----------|
+| `completion_time_distribution.png` | 三方案完成时间概率分布直方图 |
+| `energy_distribution.png` | 三方案能耗概率分布直方图 |
+| `boxplot_comparison.png` | 完成时间与能耗箱线图对比 |
+| `failure_analysis.png` | 故障统计分布（火箭失败、天气取消、电梯停机、摆动惩罚） |
+| `sensitivity_tornado.png` | 敏感性分析龙卷风图 |
+| `comprehensive_comparison.png` | 综合对比图（散点图、CDF、统计表、延迟分布） |
+
+### 图表预览
+
+#### 完成时间分布
+
+![completion_time_distribution](completion_time_distribution.png)
+
+#### 能耗分布
+
+![energy_distribution](energy_distribution.png)
+
+#### 箱线图对比
+
+![boxplot_comparison](boxplot_comparison.png)
+
+#### 故障分析
+
+![failure_analysis](failure_analysis.png)
+
+#### 敏感性龙卷风图
+
+![sensitivity_tornado](sensitivity_tornado.png)
+
+#### 综合对比
+
+![comprehensive_comparison](comprehensive_comparison.png)
+
+---
+
+## 六、结论与建议
+
+### 6.1 核心结论
+
+1. **故障对项目进度影响显著**：所有方案均出现 8-14% 的时间延迟
+2. **电梯可靠性是关键**：电梯停机累计达 28-47 年，是最主要的延迟源
+3. **缆索摆动影响可控**：在 0.5° 摆动范围内，能量惩罚 < 0.2%
+4. **方案排序不变**：
+   - 成本优先 → 纯电梯（~202 年，15,738 PJ）
+   - 时间优先 → 混合全速（~121 年，30,217 PJ）
+   - 综合平衡 → 膝点方案（~155 年，24,060 PJ）
+
+### 6.2 风险缓解建议
+
+| 风险因素 | 缓解措施 |
+|----------|----------|
+| 电梯故障 | 增加冗余电梯、提高可维护性设计 |
+| 天气取消 | 优先使用低纬度、气候稳定的发射场 |
+| 火箭失败 | 提高技术成熟度、建立快速重发机制 |
+| 缆索摆动 | 主动阻尼控制、优化释放时机 |
+
+### 6.3 模型局限性
+
+1. **故障参数假设**：电梯故障率基于假设，缺乏实际数据
+2. **故障独立性假设**：未考虑级联故障
+3. **恢复时间简化**：未建模复杂的维修调度
+4. **天气模型简化**：未考虑季节性变化
+
+---
+
+## 七、文件清单
+
+| 文件 | 描述 |
+|------|------|
+| `monte_carlo_simulation.py` | 蒙特卡洛模拟核心代码 |
+| `simulation_results.csv` | 原始模拟数据（1000×3方案） |
+| `simulation_report.txt` | 统计报告文本版 |
+| `*.png` | 可视化图表（6张） |
+| `README.md` | 本分析报告 |
+
+---
+
+## 八、如何运行
 
 ```bash
-cd p2
-python uncertainty_analysis.py
+# 安装依赖
+pip install numpy matplotlib pandas scipy tqdm
+
+# 运行模拟（约15分钟）
+cd /Volumes/Files/code/mm/20260130_b/p2
+python monte_carlo_simulation.py
 ```
 
----
-
-## 五、不确定性参数
-
-| 参数 | 均值 | 标准差 | 分布 | 物理含义 |
-|------|------|--------|------|----------|
-| 火箭成功率 | 97% | 1.5% | Beta | 发射成功概率 |
-| 电梯可用率 | 90% | 4% | Beta | 故障/维护导致的有效运行时间 |
-| 天气因子 | 80% | 8% | Beta | 可发射天数占比 |
-| 损失率 | 1% | 0.5% | 三角 | 运输过程载荷损失 |
-| 电梯效率 | 95% | 2% | Beta | 缆绳摆动等效率损失 |
+可在 `monte_carlo_simulation.py` 中修改：
+- `n_simulations`：模拟次数（默认 1000）
+- `FailureParameters`：故障率参数
 
 ---
 
-## 六、程序运行输出 (v2)
-
-```
-================================================================================
-MOON COLONY LOGISTICS - UNCERTAINTY ANALYSIS (TASK 2) v2
-Revised: Binomial MC + Monotonic Time + Conditional Energy + Decision Table
-================================================================================
-
-1. UNCERTAINTY PARAMETERS (Beta/Triangular)
---------------------------------------------------
-Rocket Success: 97.0% (σ=1.5%)
-Elevator Avail: 90.0% (σ=4.0%)
-Weather Factor: 80.0% (σ=8.0%)
-Loss Rate: 1.00% (σ=0.50%)
-Elevator Efficiency: 95.0% (σ=2.0%)
-
-2. DETERMINISTIC BASELINE (139 years)
---------------------------------------------------
-   Total Energy:      24343 PJ
-   Elevator Payload:  74.6 M tons
-   Rocket Payload:    25.4 M tons
-   Launches:          202,856
-
-3. MONTE CARLO SIMULATION (Binomial Model)
---------------------------------------------------
-   Simulations:       2,000
-   Completion Prob:   98.2%
-
-   Energy Mean (all):       28588 PJ (+17.4%)
-   Energy P95 (all):        30551 PJ
-   Energy Mean (|completed):28577 PJ (+17.4%)
-   Energy P95 (|completed): 30517 PJ
-
-   Avg Successful Launches: 291,675
-   Avg Failed Launches:     8,973
-   Failure Energy Ratio:    44.2% (weighted avg)
-
-4. COMPLETION TIME DISTRIBUTION (Monotonic)
---------------------------------------------------
-   Mean:              124.2 years
-   Std:               6.6 years
-   P5/P50/P95:        114.5 / 123.2 / 135.9
-
-5. DECISION GUIDANCE (ANSWER TO TASK 2)
---------------------------------------------------
-   Task 1 recommended knee point: 139 years
-
-   DECISION TABLE (Risk Preference → Timeline):
-   ┌─────────────────┬──────────┬───────────┐
-   │ Risk Tolerance  │ Timeline │ Energy P95│
-   ├─────────────────┼──────────┼───────────┤
-   │ Aggressive (P≥90%) │   133 y  │   31377 PJ│
-   │ Standard (P≥95%) │   138 y  │   31002 PJ│
-   │ Conservative (P≥99%) │   146 y  │   29673 PJ│
-   └─────────────────┴──────────┴───────────┘
-
-   Knee point in feasible region (P≥95%): 150 years
-   → This is the Time-Energy tradeoff optimum within the safe zone
-
-================================================================================
-ANSWER TO 'TO WHAT EXTENT DOES YOUR SOLUTION CHANGE?'
---------------------------------------------------
-  1. Energy penalty: +17% (unconditional mean)
-     Energy penalty: +17% (given completion)
-  2. Failed launches: ~8,973 (3.1% of successful)
-  3. Recommended timeline RANGE: 138-150 years
-     - 138y: minimum for 95% reliability
-     - 150y: optimal time-energy tradeoff
-  4. Most sensitive factor: Elevator Availability
-================================================================================
-```
-
----
-
-## 七、核心结果 (v2)
-
-### 7.1 确定性 vs 不确定性对比（139年膝点）
-
-| 指标 | 确定性模型 | MC模拟 | 变化 |
-|------|-----------|--------|------|
-| **总能量（无条件）** | 24,343 PJ | 28,588 PJ | **+17.4%** |
-| **总能量（条件）** | 24,343 PJ | 28,577 PJ | **+17.4%** |
-| 能量 P95 | - | 30,551 PJ | 风险上界 |
-| 完成概率 | 100% | 98.2% | - |
-| 成功发射 | 202,856 | 291,675 | +43.8% |
-| 失败发射 | 0 | 8,973 | 新增 |
-
-**v2 说明**：条件能量和无条件能量非常接近（因为完成概率高达98%），但当完成概率较低时二者会有显著差异。
-
-### 7.2 完成时间分布
-
-| 统计量 | 数值 | 物理含义 |
-|--------|------|----------|
-| 均值 | 124.2 年 | 平均完成时间 |
-| 标准差 | 6.6 年 | 时间不确定性 |
-| P5 / P50 / P95 | 114.5 / 123.2 / 135.9 年 | 概率分位数 |
-
-### 7.3 **决策指导表（ANSWER TO TASK 2）**
-
-| 风险偏好 | 最短时间线 | 能量 P95 | 说明 |
-|----------|-----------|----------|------|
-| **激进 (P≥90%)** | 133 年 | 31,377 PJ | 10%失败风险 |
-| **标准 (P≥95%)** | 138 年 | 31,002 PJ | 推荐选择 |
-| **保守 (P≥99%)** | 146 年 | 29,673 PJ | 近乎无风险 |
-
-**可行域膝点**：150 年（在 P≥95% 区域内的时间-能量权衡最优点）
-
----
-
-## 八、敏感性分析详细数据
-
-| 参数 | 取值 | 完成概率 | 能量均值 (PJ) | vs 确定性 |
-|------|------|----------|--------------|-----------|
-| **基准** | - | 97.5% | 28,600 | +17.5% |
-| 火箭成功率 | 93%→99% | 96%→98% | 微降 | -1% |
-| **电梯可用率** | **80%→95%** | **84%→99%** | **显著降** | **-14%** |
-| 天气因子 | 70%→90% | 87%→99% | 微变 | ~0% |
-
-**最敏感因素**：电梯可用率
-
----
-
-## 九、输出图表
-
-### 9.1 蒙特卡洛模拟结果
-
-![monte_carlo_results](monte_carlo_results.png)
-
-### 9.2 解决方案变化（核心图）
-
-![solution_changes](solution_changes.png)
-
-### 9.3 完成时间分布
-
-![completion_time_dist](completion_time_dist.png)
-
-### 9.4 敏感性分析
-
-![sensitivity_analysis](sensitivity_analysis.png)
-
-### 9.5 情景对比
-
-![scenario_comparison](scenario_comparison.png)
-
----
-
-## 十、关键结论 (v2)
-
-### 回答：**"To what extent does your solution change?"**
-
-#### 1. 能量惩罚：+17%
-
-```
-确定性模型：24,343 PJ
-MC 模拟均值：28,588 PJ (+17.4%)
-P95 风险上界：30,551 PJ (+25.5%)
-```
-
-#### 2. 时间线建议：决策区间而非单点
-
-| 决策者风险偏好 | 推荐时间线 |
-|---------------|-----------|
-| 激进（接受10%失败） | 133 年 |
-| 标准（接受5%失败） | **138 年** |
-| 保守（接受1%失败） | 146 年 |
-| 时间-能量权衡最优 | 150 年 |
-
-**核心结论**：任务一推荐 139 年，任务二建议 **138-150 年区间**，具体取决于决策者的风险偏好。
-
-#### 3. 失败发射约 9,000 次
-
-- 失败率：约 3.1%
-- 失败能量：按阶段加权 44.2%
-
-#### 4. 风险缓解策略
-
-| 策略 | 措施 | 预期效果 |
-|------|------|----------|
-| **提升电梯维护** | 可用率90%→95% | 完成概率+2%，能耗-5% |
-| **延长工期** | 139年→146年 | 完成概率98%→99% |
-| **优先低纬度** | 法属圭亚那优先 | 降低单次发射能耗 |
-
----
-
-## 十一、与任务一的关联
-
-| 对比项 | 任务一（确定性） | 任务二（不确定性） |
-|--------|-----------------|-------------------|
-| 模型类型 | 确定性优化 | 二项分布蒙特卡洛 |
-| 能量口径 | 按站点/纬度/ΔV | **同任务一**（一致性） |
-| 推荐时间线 | 139 年（膝点） | **138-150 年（区间）** |
-| 能量估算 | 24,343 PJ | 28,588 PJ (+17%) |
-| 输出形式 | 单点最优 | 决策表 + 风险分位数 |
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-## 十二、方法论改进说明 (v2)
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-### 12.1 完成时间单调性修正
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-**v1 问题**：
-```python
-# 二分搜索每步重新采样 → 非单调
-n_succ = np.random.binomial(n_try, p_s)  # 每次都不同！
-```
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-**v2 修正**：
-```python
-# 使用期望值函数 → 单调递增
-expected_success = n_try * p_s
-```
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-### 12.2 能量口径分离
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-**v1**：只报告 E[Energy]
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-**v2**：分开报告
-- E[Energy]：无条件均值
-- E[Energy | completed]：条件均值
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-### 12.3 失败能量文献支持
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-**v1**：固定 30%（无来源）
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-**v2**：分阶段加权 44.2%（引用 FAA AST 报告）
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-## 十三、数据文件
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-| 文件 | 内容 |
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-| `uncertainty_analysis.py` | 主程序（~1200行） |
-| `sensitivity_results.csv` | 敏感性分析数据 |
-| `pareto_risk_constrained.csv` | 风险约束 Pareto 前沿 |
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-## 十四、参考文献
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-- FAA AST (2024). Commercial Space Transportation Year in Review
-- Metropolis & Ulam (1949). The Monte Carlo Method
-- Satopää et al. (2011). Finding a 'Kneedle' in a Haystack
+*报告生成时间：2026-01-31*