- •Министерство образования и науки рф
- •Московский государственный университет леса
- •Кафедра технологии лесопиления и деревообработки
- •Методическое руководство
- •К лабораторным работам
- •Математическое описание объектов экспериментальным методом
- •Работа № 1.1. Получение статистической модели объекта в виде закона распределения.
- •Порядок работы.
- •Работа № 1.2. Выявление доминирующих факторов объекта методом отсеивающего эксперимента.
- •Работа № 1.3 Математическое описание объекта с использованием плана эксперимента первого порядка
- •Порядок работы
- •Работа № 1.4. Математическое описание объекта с использованием плана эксперимента второго порядка
- •Порядок работы.
- •Работа № 1.5. Получение динамических характеристик объекта
- •Порядок работы
- •Оптимизация объекта методом поочередного изменения переменных
- •Пусть на критерий оптимизации влияют управляющие факторы
- •Порядок работы
- •Работа № 2.2
- •Порядок работы
Порядок работы.
Задать (рассчитать) диапазоны варьирования факторов X1min, X1max, X2min, X2max , X3min, X3max и т.д..
Построить центральный композиционный план эксперимента для n=3 согласно табл. 1.4.1 в нормализованномм и натуральном масштабе факторов, используя формулы перехода (1.2.4), (1.4.2).
Выполнить пробный опыт в центре эксперимента с числом измерений 50-100. По ним рассчитать дисперсию воспроизводимости 2y по формуле (1.1.3), предварительно отбросив грубые измерения (см. Работу 1.1)
Определить число измерений k во всех остальных опытах по формуле (1.2.7).
5. Выполнить все опыты, получив в каждом ряд измерений. Вычислить для каждого u-го опыта среднюю арифметическую Yu и среднее квадратическое отклонение y по формулам (1.1.2) и (1.1.4). Записать данные по форме таблицы 1.4.3. Если отбрасываются грубые измерения, то объём выборки для каждого опыта следует дополнить новыми измерениями (см. пункт 5 Работы 1.2).
Таблица 1.4.3.
№ п/п |
x0 |
x1 |
x2 |
x3 |
x1 x2 |
x1x3 |
x2 x3 |
x12 |
x22 |
x32 |
Yu |
u |
1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
|
2 |
+1 |
-1 |
+1 |
-1 |
-1 |
+1 |
-1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
|
3 |
+1 |
+1 |
-1 |
-1 |
-1 |
-1 |
+1 |
+1 |
+1 |
+1 |
|
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
|
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
|
|
9 |
+1 |
+а |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
а2 |
0 |
0 |
|
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
|
|
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
|
|
20 |
+1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
6. Проверить гипотезу об однородности дисперсий (см. пункт 6 работы № 1.3.).
7. Вычислить коэффициенты регрессии по формулам регрессионного анализа в матричной форме.
Расчеты выполняют с использованием таблицы 1.4.2. Записать уравнение регрессии согласно формуле (1.4.1).
8. Далее производится статистический анализ полученного уравнения регрессии.
Сначала проверяют гипотезу о значимости коэффициентов регрессии. Рассчитываем значения t-критерия Стьюдента по формуле (1.2.5). Следует указать ,что при этом для планов второго порядка, в котором ошибки коэффициентов регрессии различны для разных эффектов, значения t-критерия будет несколько завышенным. Тогда для некоторых незначимых эффектов повышается вероятность их признания доминирующими.
Критические значения t-критерия определяются по таблице 1.2.6 (см. Работу 1.2).
9. Проверить статистическую гипотезу об адекватности полученного упрощенного уравнения регрессии по F-критерию Фишера (см. пункт 10 Работы 1.3).
10. Записать упрощенное уравнение регрессии и перевести его в натуральный масштаб факторов (форм.1.2.1, 1.4.2)
