- •Часть 1
- •Содержание
- •Введение
- •1 Принципы статистических методов обработки Экспериментальных данных
- •1.1 Определения и обозначения
- •1.2 Характеристики выборки
- •1.3 Характеристика распределений случайных величин
- •1.3.5 Распределение Фишера (f-критерий)
- •1.3.3 Распределение Госсета (“Стьюдента”). T-критерий.
- •1.3.4 Распределение Кохрена (g - критерий)
- •2 Элементы корреляционного и регрессионного анализа
- •2.1 Коэффициент корреляции, линейная регрессия
- •2.2 Подбор эмпирических формул
- •3 Основные понятия теории планирования экспериментов
- •Математические методы анализа априорной информации
- •4.1 Составление анкет
- •4.2 Обобщение анкеты
- •4.3 Анализ результатов анкетного опроса
- •Средний ранг каждого фактора:
- •5 Матрицы планирования эксперимента, математические модели процессов
- •5.1 План эксперимента
- •5.2 Анализ модели регрессионного анализа
- •Оптимизация технологических процессов методом “крутого восхождения”
- •6.1 Аналитические методы оптимизации
- •6.2 Методы математического программирования
- •6.3 Поисковые методы оптимизации стохастических процессов
- •6.4 Метод Бокса-Уилсона (метод “крутого восхождения”)
- •Приложение а
- •Список использованных источников
Математические методы анализа априорной информации
Перед началом любого эксперимента следует получить об объекте изучения максимально доступную информацию для того, чтобы определить основные факторы, хi , влияющие на процесс и на его конечный результат.
Априорная информация - сведения о предмете изучения (объекте), известные до начала экспериментов из анализа литературы, предварительных опытов и в результате опроса специалистов. Одним из методов сбора такой информации является метод анкетирования специалистов.
Основываясь на знании физико-химических основ изучаемого явления, полученных при анализе литературного материала, осведомленности о влияющих факторах в подобных процессах, проводится предварительное выделение тех стадий процесса, которые могут оказать влияние на выбранный параметр оптимизации yi.
4.1 Составление анкет
Рассмотрим возможности сбора информации методом анкетирования. В качестве примера возьмем следующую производственную ситуацию.
При производстве полиэфирного штапельного волокна лавсан в готовой продукции появились дефекты волокна склейки, которые отрицательно влияют на текстильно-технологическую переработку волокна и на качество получаемых тканей. В соответствии со стандартом волокно полиэфирное, матированное, неокрашенное, извитое с номинальной линейной плотностью 0,333 текс должно отвечать следующим требованиям по показателю склеек: I сорт < 0,015% ; II сорт < 0,060%.
В таблице 4.1 приведен перечень возможных факторов, хi, влияющих на качественную характеристику волокна лавсан - содержание склеек, у. Перечень факторов определяется уровнем компетентности экспериментатора. Следует выбрать те факторы хi, изменение которых обеспечило бы исключение появления брака склеек, т.е. необходимо, чтобы у 0.
Методом ранговой корреляции факторов (методом априорного ранжирования факторов) называется последовательное их расположение в порядке уменьшения степени их влияния на параметр оптимизации. В выбранном примере это исключение склеек. Место, занимаемое каждым фактором хi в этом ряду, называется рангом фактора, т.е. местом, которое отводится данному фактору при ранжировании по степени влияния на параметр оптимизации.
Составленная анкета является промежуточным отчетным документом перед раздачей ее экспертам-специалистам. Выбор экспертов проводится из числа ведущих специалистов-технологов соответствующего производства. Каждому эксперту-специалисту предлагается заполнить анкету, где перечислены факторы, их размерность и предполагаемые интервалы варьирования
Таблица 4.1 Примерная анкета-опрос “Влияние параметров процесса формования волокна лавсан на склейки”
Индекс фактора |
Фактор |
Единица измерения |
Пределы |
х1 |
Удельная вязкость полимера |
|
0,65-0,67 |
х 2 |
Количество катализатора |
% |
0,02-0,04 |
х 3 |
Количество стабилизатора |
% |
0,03-0,04 |
х 4 |
Температура экструзии |
0С |
290-310 |
х 5 |
Расход воздуха на обдув нити |
м3/г |
250-300 |
х6 |
Скорость приема нити |
м/мин |
800 |
х7 |
Температура воздуха в цехе |
оС |
21-27 |
х8 |
Влажность воздуха в отделении намотки |
% |
60-65 |
х9 |
Концентрация замасливателя |
% |
2,8-3,2 |
х10 |
Температура замасливателя |
оС |
18-25 |
х11 |
Кратность вытягивания на отделочном агрегате |
|
3,8-4,3 |
х12 |
Давление пара в вытяжной камере |
МПа |
0,18-0,25 |
х13 |
Давление в пресс-камере гофрировочной машины (“кримперы”) |
МПа |
0,6-1,0 |
х14 |
Усилие прижимных роликов гофрировочной машины |
Нм |
9,81-10,79 |
х15 |
Температура термофиксации |
оС |
105-135 |
х16 |
Продолжительность термофиксации |
мин |
17-19 |
(параметры процесса по каждому фактору). Опрашиваемый специалист проставляет против каждого фактора хi соответствующий ранг-цифру. Эксперт может включать по своему усмотрению дополнительные факторы. При одинаковом влиянии факторов ранг может быть дробным. Желательно, чтобы в опросе участвовало как можно больше специалистов, но не менее 8.
Следует отметить, что эта информация, обычно выраженная сопоставлением мнений экспертов о сравнительной степени влияния факторов на параметры оптимизации, носит качественный характер (лучше хуже, больше меньше).
