Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
курсовая.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
20.11.2018
Размер:
394.75 Кб
Скачать

1 Задания на курсовую работу

Условие задачи. Разработать оптимальный режим процесса получения максимального выхода химического вещества С (А+В→С). В качестве факторов, влияющих на процесс, взять следующие:

Х1 – продолжительность процесса, (час);

Х2 – давление, (атм);

Х3 – концентрация катализатора, (%);

Х4 – температура процесса, (˚С).

Значения факторов и интервалов варьирования в натуральном виде представлены в таблице 1.

Таблица 1. Значения факторов и интервалов варьирования

Факторы

Х1

Х2

Х3

Х4

Центральный уровень (хц)

1.8

1.0

15

50

Интервал варьирования (λi)

0.8

0.5

10

20

Для получения математической модели процесса следует взять центральный композиционный ортогональный план второго порядка. Количество опытов в центре плана (no) принять равным 1, значение звездного плеча () для четырехфакторного плана второго порядка и n0=1 принимается равным 1,41 , значение 2 принять равным 2.

Часть исходной матрицы планирования эксперимента (ядро плана) в кодированном виде приведена в таблице 2.

Для расчета дисперсии воспроизводимости дополнительно в центре плана проведено несколько параллельных опытов. Данные для каждого варианта приведены в таблице 3.

Средние значения параметра оптимизации (Yi) для каждого варианта представлены в таблице 4.

Факторы, по которым следует проводить исследование поверхности отклика и оптимизацию технологического процесса, для каждого варианта представлены в таблице 5.

Таблица 2. Матрица планирования эксперимента

№ опыта

х0

х1

х2

х3

х4

1

+1

-1

-1

-1

-1

2

+1

+1

-1

-1

-1

3

+1

-1

+1

-1

-1

4

+1

+1

+1

-1

-1

5

+1

-1

-1

+1

-1

6

+1

+1

-1

+1

-1

7

+1

-1

+1

+1

-1

8

+1

+1

+1

+1

-1

9

+1

-1

-1

-1

+1

10

+1

+1

-1

-1

+1

11

+1

-1

+1

-1

+1

12

+1

+1

+1

-1

+1

13

+1

-1

-1

+1

+1

14

+1

+1

-1

+1

+1

15

+1

-1

+1

+1

+1

16

+1

+1

+1

+1

+1

17

+1

-1.41

0

0

0

18

+1

+1.41

0

0

0

19

+1

0

-1.41

0

0

20

+1

0

+1.41

0

0

21

+1

0

0

-1.41

0

22

+1

0

0

+1.41

0

23

+1

0

0

0

-1.41

24

+1

0

0

0

+1.41

25

+1

0

0

0

0

Таблица 3 - Значения параметров оптимизации (У) для вычисления дисперсии воспроизводимости

№ опыта

у1

у2

у3

у4

у5

у6

у7

у8

у9

1

37.0

55.6

8.4

18.9

53.0

84.00

46.0

12.0

26.55

2

37.6

60.0

8.3

20.0

54.5

90.00

46.3

12.7

28.00

3

38.3

66.5

8.2

21.0

56.7

91.50

47.2

12.5

29.20

4

36.0

52.5

8.5

19.5

54.5

81.79

47.3

11.6

26.45

5

35.0

50.2

9.0

18.5

-

-

45.5

-

-

6

-

-

9.4

-

-

-

-

-

-

Продолжение таблицы 3.

№ опыта

у10

у11

у12

у13

у14

у15

у16

у17

1

10.2

61.8

75.3

80.96

5.20

51.8

79.30

47.0

2

10.5

64.5

80.3

83.35

6.00

53.7

81.70

47.6

3

11.5

65.7

85.0

84.00

5.90

55.9

84.30

48.3

4

10.3

57.5

82.6

80.00

4.91

47.2

81.25

46.0

5

10.1

56.5

75.9

-

-

46.3

-

45.0

6

-

-

-

-

-

-

-

-

Продолжение таблицы 3.

№ опыта

у18

у19

у20

у21

у22

у23

у24

у25

1

50.6

18.4

84.00

10.2

51.8

50.6

8.4

61.8

2

55.0

19.0

90.00

10.5

53.7

55.0

8.3

64.5

3

61.5

18.0

91.50

11.5

55.9

61.5

8.2

65.7

4

47.5

19.6

81.79

10.3

47.2

47.5

8.5

57.5

5

45.2

17.5

-

10.1

46.3

45.2

9.0

56.5

6

-

-

-

-

-

-

9.4

-

Таблица 4.Средние значения параметров оптимизации

№ опыта

Значения параметров оптимизации У для следующих вариантов

у1

у2

у3

у4

у5

у6

у7

у8

у9

у10

у11

у12

1

44

55.6

5.2

18.1

77.0

85

51

11.00

20.45

9.30

47.6

54.1

2

42

56.6

7.0

15.5

55.0

42

56

8.80

29.47

6.80

68.6

73.0

3

40

52.8

7.5

16.0

54.0

55

58

11.60

22.34

7.50

51.8

56.3

4

45

56.9

9.5

11.5

33.5

30

61

7.80

39.11

6.30

91.0

83.0

5

56

90.2

2.2

12.5

90.0

75

47

11.50

21.60

6.40

49.6

69.5

6

49

83.3

3.0

15.0

80.0

63

53

7.40

33.00

7.20

76.8

73.7

7

54

93.3

4.0

14.5

71.0

65

57

8.50

39.80

7.00

93.0

61.7

8

56

77.2

5.2

12.0

50.0

38

62

7.10

40.10

5.30

94.8

89.9

9

09

46.7

8.8

15.8

47.0

68

39

10.50

12.70

9.10

29.6

59.7

10

11

64.7

16.2

17.5

36.0

73

42

10.00

21.80

11.00

66.0

66.3

11

14

50.8

12.8

18.5

42.0

85

46

13.00

14.78

11.80

34.4

54.9

12

13

85.0

20.0

16.5

27.5

42

43

10.20

31.80

10.50

74.5

73.7

13

23

55.6

4.2

12.5

65.0

63

38

12.03

17.17

8.00

40.0

59.5

14

28

60.3

8.5

17.0

54.0

78

41

8.60

31.50

10.30

74.1

79.1

15

28

44.9

8.0

18.0

56.0

85

44

11.80

22.50

11.50

52.0

62.7

16

30

74.4

12.5

16.5

39.0

73

42

10.90

37.30

10.60

86.9

86.9

17

36

50.0

4.8

18.2

7305

87

45

13.00

17.90

10.70

41.7

56.9

18

37

72.2

9.0

17.5

44.0

67

49

9.80

41.00

8.50

95.4

97.3

19

35

47.2

5.5

18.7

67.5

89

48

11.60

18.80

10.10

42.4

70.9

20

38

55.6

11.6

17.6

40.0

58

51

12.50

30.10

8.6

70.0

86.8

21

25

62.5

11.5

19.5

42.0

75

50

11.80

24.90

11.30

58.0

76.5

22

45

55.6

6.0

17.2

61.5

70

47

10.70

35.00

9.00

77.6

89.2

23

54

73.9

3.8

12.3

59.0

40

58

7.50

23.10

4.80

52.3

75.8

24

11

61.7

12.5

17.8

39.0

74

37

11.50

19.60

10.80

45.6

75.9

25

37

55.6

8.4

18.9

53.0

84

46

12.00

26.55

10.20

61.8

75.3

Продолжение таблицы 4

№ опыта

Значения параметров оптимизации У для следующих вариантов

у13

у14

у15

у16

у17

у18

у19

у20

у21

у22

у23

у24

у25

1

66.56

4.6

37.6

66.7

58

50.6

17.2

85

9.3

37.6

50.6

5.2

47.6

2

78.77

5.9

58.6

85.6

56

51.7

18.0

42

6.8

58.6

51.7

7.0

68.6

3

76.77

4.7

41.6

62.5

54

47.8

17.5

55

7.5

41.6

47.8

7.5

51.8

4

81.51

8.1

81.0

75.6

59

51.9

19.5

30

6.3

81.0

51.9

9.5

91.0

5

73.90

4.3

39.6

71.0

66

88.2

12.2

75

6.4

39.6

88.2

2.2

49.6

6

86.90

8.5

66.8

80.4

59

81.3

13.0

63

7.2

66.8

81.3

3.0

76.8

7

63.66

8.8

83.0

7507

64

91.3

4.0

65

7.0

83.0

91.3

4.0

93.0

8

98.50

8.5

84.8

83.8

66

75.3

15.2

38

5.3

84.8

75.3

5.2

94.8

9

68.96

2.0

19.6

78.2

19

44.7

23.8

68

9.1

19.6

44.7

8.8

29.6

10

78.08

6.1

56.0

79.1

21

62.7

24.0

73

11.0

56.0

62.7

16.20

66.0

11

69.05

2.4

24.4

74.9

24

48.8

22.8

85

11.8

24.4

48.8

12.80

34.4

12

76.30

6.8

64.5

85.2

23

83.0

28.0

42

10.5

64.5

83.0

20.00

74.5

13

67.75

3.0

30.0

74.2

30

50.6

19.5

63

8.0

30.0

50.6

4.2

40.0

14

90.00

6.9

64.1

86.8

35

55.3

18.5

78

10.3

64.1

55.3

8.5

74.1

15

74.52

4.2

42.0

80.3

35

39.5

18.0

85

11.5

42.0

39.5

8.0

52.0

16

93.40

8.5

77.0

88.7

37

69.4

22.5

73

10.6

77.0

69.4

12.50

86.9

17

64.64

3.2

31.7

70.7

46

45.0

14.8

87

10.7

31.7

45.0

4.8

41.7

18

86.92

8.5

85.4

80.8

47

67.2

19.0

67

8.5

85.4

67.2

9.0

95.4

19

75.41

3.2

32.4

80.1

45

42.2

18.0

89

10.1

32.4

42.2

5.5

42.4

20

86.93

6.0

60.0

81.1

48

50.6

22.6

58

8.6

60.0

50.6

11.60

70.0

21

73.29

4.8

48.0

57.5

35

57.5

21.5

75

11.3

48.0

57.5

11.50

58.0

22

90.00

6.8

67.6

81.4

55

50.6

16.0

70

9.0

67.6

50.6

6.0

77.6

23

76.03

4.3

42.6

60.6

64

73.9

13.8

40

4.8

42.6

73.9

3.8

52.3

24

75.48

3.6

35.6

85.5

21

61.7

22.5

74

10.8

35.6

61.7

12.50

45.6

25

80.96

5.2

51.8

79.3

47

50.6

18.4

84

10.2

51.8

50.6

8.4

61.8

Таблица 5 Факторы для исследования поверхности отклика и оптимизации

вари

анта

Факто

ры

вари

анта

Факторы

вари

анта

Факторы

варианта

Факторы

варианта

Факторы

1

х34

6

х24

11

х14

16

х23

21

х12

2

х34

7

х12

12

х12

17

х34

22

х23

3

х13

8

х24

13

х13

18

х14

23

х34

4

х24

9

х14

14

х14

19

х12

24

х34

5

х14

10

х24

15

х14

20

х14

25

х23

В работе необходимо:

1) Достроить матрицу планирования эксперимента, представленную в таблице 2, до матрицы центрального композиционного ортогонального плана второго порядка;

2) Вычислить методом наименьших квадратов коэффициенты уравнения регрессии (bi);

3) Произвести регрессионный анализ полученной математической модели:

- рассчитать дисперсию воспроизводимости по экспериментальным данным, приведенным в таблице 3;

- проверить значимость коэффициентов уравнения регрессии;

- проверить адекватность полученной математической модели процесса;

4) Провести интерпретацию результатов математического моделирования процесса;

5) Описать принятие решений для дальнейшей работы;

6) Провести исследование поверхности отклика второго порядка;

7) Разработать оптимальный режим технологического процесса методами движения вдоль канонических осей и «Ридж - анализа».

8) Из трех полученных оптимальных режимов, руководствуясь экономическими и технологическими соображениями, выбрать наиболее эффективный для данного процесса режим. Дать подробную мотивировку выбора режима.