Содержание
- 2. ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА По цели эксперимента можно выделить — планы отсеивающего эксперимента, цель которого — выявить значимые
- 3. ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА Математическая модель зависимости параметра от факторов обычно ищется в виде полинома первой, второй или
- 4. ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА где j — порядковый номер, отличный от i, причем j количество возможных сочетаний из
- 5. ПАРАМЕТРЫ ОПТИМИЗАЦИИ Прежде всего, необходимо выбрать зависимую переменную y, которую впредь будем называть целевой функцией или
- 6. ПАРАМЕТРЫ ОПТИМИЗАЦИИ Параметр оптимизации должен соответствовать следующим требованиям: параметр должен измеряться при любом изменении (комбинации) режимов
- 7. ПАРАМЕТРЫ ОПТИМИЗАЦИИ В тех случаях, когда оптимизироваться должны две целевые функции (P и W), их можно
- 8. ПАРАМЕТРЫ ОПТИМИЗАЦИИ
- 9. ФАКТОРЫ ОПТИМИЗАЦИИ За фактор оптимизации принимают контролируемую величину объекта (изделия, процесса, операции), то есть величину, характеризующую
- 10. ФАКТОРЫ ОПТИМИЗАЦИИ К факторам предъявляются требования: Фактор должен оказывать влияние на параметры оптимизации; Фактор не должен
- 11. ЭКСТРЕМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА Целью исследования часто является поиск оптимальных условий функционирования объекта. В большинстве случаев необходимо
- 12. ЭКСТРЕМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА В точке M функция отклика достигает оптимального значения Yопт, которому соответствует сочетание факторов
- 13. МЕТОДЫ НАХОЖДЕНИЯ ОПТИМУМА Как ставить эксперимент, чтобы найти оптимум при минимуме затрат? Существует несколько вариантов: перебор
- 14. МЕТОД ПОКООРДИНАТНОГО СПУСКА Классический метод для поиска экстремума заключается в следующем: Фиксируя значения всех факторов, кроме
- 15. МЕТОД ПОКООРДИНАТНОГО СПУСКА Классический метод для поиска экстремума заключается в следующем: 3) Проведя серии опытов для
- 16. МЕТОД «КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ» 1) В области факторного пространства с центром в точке (X′1, X′2), которую исследователь
- 17. МЕТОД «КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ» 1) В области факторного пространства с центром в точке (X′1, X′2), которую исследователь
- 18. МЕТОД «КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ» Поскольку функция отклика аппроксимирована полиномом первой степени вида нетрудно видеть, что частные производные
- 19. МЕТОД «КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ» 4) В точке частного экстремума ставят новый эксперимент. Находят уравнение регрессии. Проверяют его
- 20. ПРОБЛЕМА МНОГОЭКСТРЕМАЛЬНОСТИ На рис. приведены линии уровня функции с двумя локальными минимумами в точках 01 и
- 22. Скачать презентацию