Многофакторное планирование экспериментов первого порядка

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Ноября 2012 в 21:51, контрольная работа

Описание работы

Как известно, теоретические зависимости, связывающие входные параметры того или иного процесса, которые на него влияют (факторы) и выходные параметры процесса (функции отклика), достаточно «сложно» получать, если одновременно учитывается большое число факторов. Поэтому на практике широко применяются методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных, которые, вероятно, еще долго будут использоваться при исследовании различных процессов, что обуславливается сложностью, многообразием и в определенном смысле «неоднозначностью» физических явлений и их последствий для многих реальных процессов, например, при выглаживании деталей машин

Файлы: 1 файл

Контрольная работа - Математическое моделирование.doc

— 949.50 Кб (Скачать файл)

 

Вспомогательная таблица для расчета дисперсии s2{y}

(опыты на нулевом уровне)

Номер опыта

1

2

3

4

5

6

y (Rp)

0,712

0,819

0,756

0,742

0,798

0,721


 

 

ПРИМЕР

 

Для реализации многофакторной регрессионной  модели Ra=f(hз, s0, n, Raи, Smи) процесса минералокерамического выглаживания, отражающей количественные связи между натягом (hз), подачей (s0), частотой вращения шпинделя (n), исходными параметрами качества поверхностного слоя Raи (среднее арифметическое отклонение профиля, исходное), Smи (средний шаг неровностей профиля, исходный) и параметром шероховатости -  Ra, был спланирован и поставлен эксперимент, учитывающий результаты предварительных поисковых экспериментов.

На первом этапе исследования была реализована полуреплика 25-1 с определяющим контрастом 1=х1х2х3х4х5. Интервалы варьирования принимались, исходя из реальных пределов колебания значений факторов, определенных в результате предварительных поисковых экспериментов.

Факторы, уровни и интервалы варьирования факторов приведены в таблице 1. Матрица плана эксперимента и результаты измерений Ra (мкм) представлены в таблице 2.

Таблица 1

Уровни и интервалы варьирования факторов

   

Факторы

Уровень

         

фактора

   

h3,

S0,

n,

Raи,

Smи,

 

мкм

мм/об

мин-1

мкм

мкм

Кодированное обозначение

x1

x2

x3

x4

x5

Верхний  (+)

75

0,14

630

3

27

Нижний   (-)

25

0,07

200

1

18


Таблица 2

План эксперимента

№ опыта

x0

x1

x2

x3

x4

x5

x1x2

x1x3

x1x4

x1x5

x2x3

x2x4

x2x5

x3x4

x3x5

x4x5

y (Ra)

1

+

-

-

-

-

+

+

+

+

-

+

+

-

+

-

-

0,290

2

+

+

-

-

-

-

-

-

-

-

+

+

+

+

+

+

0,295

3

+

-

+

-

-

-

-

+

+

+

-

-

-

+

+

+

0,320

4

+

+

+

-

-

+

+

-

-

+

-

-

+

+

-

-

0,300

5

+

-

-

+

-

-

+

-

+

+

-

+

+

-

-

+

0,260

6

+

+

-

+

-

+

-

+

-

+

-

+

-

-

+

-

0,345

7

+

-

+

+

-

+

-

-

+

-

+

-

+

-

+

-

0,375

8

+

+

+

+

-

-

+

+

-

-

+

-

-

-

-

+

0,570

9

+

-

-

-

+

-

+

+

-

+

+

-

+

-

+

-

0,290

10

+

+

-

-

+

+

-

-

+

+

+

-

-

-

-

+

0,310

11

+

-

+

-

+

+

-

+

-

-

-

+

+

-

-

+

0,665

12

+

+

+

-

+

-

+

-

+

-

-

+

-

-

+

-

0,635

13

+

-

-

+

+

+

+

-

-

-

-

-

-

+

+

+

0,570

14

+

+

-

+

+

-

-

+

+

-

-

-

+

+

-

-

0,485

15

+

-

+

+

+

-

-

-

-

+

+

+

-

+

-

-

0,415

16

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

0,375


Коэффициенты уравнения регрессии  определяем по формулам [1]

 

,       (1)

 

,      (2)

 

,      (3)

 

где i = 1..k – номер фактора, j – номер опыта (строки в матрице планирования), N – количество опытов.

b0

b1

b2

b3

b4

b5

0,4063

0,0081

0,0506

0,0181

0,0619

-0,0025

b12

b13

b14

b15

b23

0,0050

0,0113

-0,0250

-0,0794

-0,0413

b24

b25

b34

b35

b45

0,0038

-0,0256

-0,0250

-0,0056

0,0144




 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дисперсию s2{y} определяем по шести параллельным опытам в центре плана, т.е. по результатам опытов, выполненных при нахождении факторов на основных уровнях (таблица 3, формула 4): s2{y}=0,00011.

 

                Таблица 3

Вспомогательная таблица для расчета  дисперсии s2{y}

Номер опыта

y (Ra)

<y>

y-<y>

(y-<y>)2

1

0,395

0,403

-0,008

0,000064

2

0,390

-0,013

0,000169

3

0,410

0,007

0,000049

4

0,395

-0,008

0,000064

5

0,415

0,012

0,000144

6

0,410

0,007

0,000049


 

s2{y}= ,     (4)

 

где n0 - число параллельных опытов в центре плана; уu - значение функции отклика в u-м опыте; <y> - среднее арифметическое значение функции отклика в n0 опытах.

Средняя квадратичная ошибка в определении  коэффициентов уравнения регрессии для  y   оказалась следующей (формула 5):

S{bi}= .      (5)

 

S{bi}= =0,0026.    

 

Доверительный интервал для коэффициентов  уравнения регрессии определяем по формуле 6 (табличное значение критерия Стьюдента при 5 % - м уровне значимости и числе опытов n0=6: t=2,57):

 

∆bi=±t∙S{bi} ,      (6)

 

где t – табличное значение критерия Стьюдента при числе опытов в центре плана - n0 (приложение 1).

 

∆bi=±2,57∙0,0026= ±0,0067.

 

В связи с тем, что коэффициенты b5, b12, b24, b35, по абсолютной величине меньше доверительного интервала, их можно признать статистически незначимыми и исключить из уравнения регрессии.

       Разность b0-<y>=0,0033 по абсолютной величине меньше ошибки опыта s{y}=0,01, следовательно, коэффициенты при квадратичных членах значительно не отличаются от нуля, поэтому исследуемая зависимость с достаточной точностью может быть аппроксимирована неполной квадратичной моделью и не требуется переходить к квадратичной модели (хотя наблюдается высокая значимость коэффициентов при парных взаимодействиях).

Для проверки адекватности уравнения регрессии вычисляем дисперсию S2ад адекватности (при числе значимых коэффициентов уравнения регрессии z=12) , по формуле 7:

 

S2ад= .     (7)

 

S2ад=0,00012. 

Адекватность уравнения регрессии  проверяем по F-критерию. Находим расчетное значение F-критерия (формула 8):

 

Fр= .       (8)

 

Fр= =1,14.

 

Табличное значение F-критерия при 5 %-м уровне значимости (при большей дисперсии - S2ад с числом степеней свободы f=N-(k+1)=16-(5+1)=10; меньшей дисперсии - s2{y} с числом степеней свободы f=n0-1=6-1=5) равно, примерно, 4,74 (приложение 2), и т.к. Fр< F, то модель адекватна.

 

 

 

Приложение 1

Значения критерия Стьюдента (t-критерия) при уровне значимости

α=0,05 для различного числа опытов (n0)

n0

t

n0

t

2

12,71

19

2,10

3

4,30

20

2,09

4

3,18

21

2,09

5

2,78

22

2,08

6

2,57

23

2,07

7

2,45

24

2,07

8

2,36

25

2,06

9

2,31

26

2,06

10

2,26

27

2,06

11

2,23

28

2,05

12

2,20

29

2,05

13

2,18

30

2,04

14

2,16

31

2,04

15

2,14

41

2,02

16

2,13

61

2,00

17

2,12

121

1,98

18

2,11

1,96


 

Приложение 2

Значения критерия Фишера (F-критерия) при уровне значимости α=0,05

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

 

  1. Спиридонов А.А. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. – М.: Машиностроение, 1981. – 184 с.
  2. Губанов В.Ф., Марфицын В.В., Овсянников В.Е. Инновации при выглаживании с жестким закреплением индентора: Монография. – Германия: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. – 117 с.
  3.  

 

Губанов Виктор Федорович

 

 

 

 

 

 

Многофакторное планирование

экспериментов первого порядка

 

 

Контрольные задания

по дисциплине

«Математическое моделирование

в инженерной и инновационной  деятельности»

для студентов направления 221700 «Стандартизация и метрология»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

________________________________________________________________________________

 

Подписано в печать   Формат 60х84 1/16   Бумага тип. №1

Печать трафаретная   Усл. печ. л. 2,0  Уч-изд. л. 2,0

Заказ     Тираж    Цена свободная

________________________________________________________________________________

 

Редакционно-издательский центр КГУ

640669, г. Курган, ул. Гоголя, 25


Курганский государственный университет




Информация о работе Многофакторное планирование экспериментов первого порядка