Содержание
- 2. Планирование эксперимента и его задачи. Виды экспериментов
- 3. Планирование эксперимента – это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения
- 4. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ В зависимости от условий эксперименты делятся на несколько видов: 1) промышленный –это эксперимент, поставленный
- 5. 5) пошаговый – эксперимент, состоящий из отдельных серий опытов. Причем условия проведения каждой следующей серии определяются
- 6. Планирование оптимальных экспериментов
- 7. Факторы, параметры оптимизации и модели Выбор факторов, параметров оптимизации и моделей осуществляется с учетом цели исследований
- 8. Параметр оптимизациии - характеристика цели исследования (выходной параметр), заданная количественно. Параметр оптимизации еще называют (критерием оптимизации,
- 9. Классификация параметров оптимизации: Параметр оптимизации (отклик )– величина, описывающая результат проведенного эксперимента и зависящая от факторов,
- 10. Требования к параметрам оптимизации. Параметр оптимизации должен быть: 1 количественным и однозначным, т.е.задаваться одним числом и
- 11. Факторное пространство и поверхность отклика Каждому фиксированному набору уровней факторов соответствует определенная точка в многомерном пространстве
- 12. Математические модели Cвязь между уровнями факторов и реакцией (откликом) системы описывают математическими моделями вида: Функцию Фi
- 13. Требования к модели: адекватность, содержательность, простота и др. Адекватность - способность модели предсказывать результаты эксперимента в
- 14. Основа МПЭ - представление объекта исследования как кибернетической системы, моделью которой является схема, изображенная на рисунке
- 15. Поскольку полином* содержитCdk+d коэффициентов, подлежащих определению, план D должен содержать по крайней мере Cdk+d различных экспериментальных
- 16. Планирование эксперимента для линейного приближения по- поверхности отклика. Вначале выбирают локальную область факторного пространства (область определения).
- 17. Первый этап планирования эксперимента для получения линейной модели основан на варьировании факторов на двух уровнях: хiв
- 19. Выписывая комбинации уровней факторов для каждой экспериментальной точки квадрата, изображенного на рис. 4, б, получим план
- 20. Для оценки свободного члена bо (ожидаемого отклика в центре плана) и определения эффектов взаимодействия b12, b13,
- 21. Реализация эксперимента 1 Подсчитывают количество исходного сырья и его подготавливают. Сырье должно быть однородным. Если нет
- 22. Результат (г + 1)-го опыта отбрасывается, если Значения дпя t' для различных α и ρ приведены
- 23. Реализовав параллельные опыты в точках плана и определив соответствующие значения s2 {у}, следует убедиться в однородности
- 24. Значения F-критерия для уровня значимости α=0,05 (фрагмент)
- 25. Проверка значимости отличия откликовYmax и Ymin Вычислив средние значения откликов для каждой точки плана, можно проверить,
- 26. Обработка результатов эксперимента Метод наименьших квадратов — эффективный и простой способ получения оценок коэффициентов регрессии, если
- 27. Согласно методу наименьших квадратов находятся такие значения оценок bi величин , которые минимизируют сумму квадратов отклонений
- 28. Пример. Получение математической модели, описывающей зависимость средних значений площадей поперечных сечений единичных срезов от условий реализации
- 29. После проведения эксперимента в точках плана и получения всех значений выходного параметра (Y1, … Y8) коэффициенты
- 30. Матрица планирования эксперимента 23
- 31. Значения площадей сечения единичного среза , мкм2 * В скобках указаны: размеры зерен dз (мкм), соответствующие
- 32. план эксперимента. Факторы: зернистость круга dз – Х1; № структуры круга – Х2; угол атаки ω
- 33. Значения коэффициентов полинома y =144,5 x0+ 104,7x1+ 13,5x2+125 x3+9,7 x1 x2+ 90,5x1 x3+ 11,6x2 x3+ 8,4x1
- 34. Планирование эксперимента на диаграммах состав—свойство
- 35. Переменные xi (i = 1, 2, . . ., q) таких систем являются пропорциями (относительным содержанием)
- 36. Переход к симплексной системе координат
- 37. Каноническая форма полинома степе- степени n (Шеффе) где Полиномы такого вида (так называемые приведенные полиномы) получаются
- 38. например, полином второй степени в общем случае имеющий вид в приведенной форме с учетом условия запишется
- 39. Для оценки коэффициентов аппроксимирующего полинома степени n во всех точках плана, соответствующих узлам {q, n}-решетки, реализуются
- 40. формулы для оценки коэффициентов приведенных полиномов Для n ≤ 4 они имеют вид: Модель первого порядка:
- 41. Формулы для расчета дисперсии значений исследуемого свойства : для квадратичной модели для неполной кубической модели
- 42. Контурные кривые поверхностей отклика, описываемые моделями 2-го порядка
- 44. Скачать презентацию