- •Тема 1. Реальный и виртуальный эксперименты
- •1.1 Реальный эксперимент
- •1.2 Системы управляемого дистанционного эксперимента
- •1.3. Виртуальный эксперимент
- •Описание поведения системы
- •Управление модельным временем
- •Изменение времени с постоянным шагом
- •Измерение времени по особым состояниям
- •1.4. Введение в планирование эксперимента. Математический аспект
- •Тема 2. Планирование эксперимента Постановка задачи
- •Метод наименьших квадратов
- •Простейший план первого порядка
- •Дробный факторный эксперимент (дфэ)
- •Статистическая обработка эксперимента
- •Планирование модельных (виртуальных) экспериментов
- •Проблемы стратегического планирования модельного эксперимента
- •Этапы стратегического планирования
- •Тактическое планирование
- •1. Проблема определения начального условия
- •2. Проблема обеспечения точности и достоверности
- •3. Проблема уменьшения дисперсий оценок характеристик процесса функционирования моделируемых систем
- •4. Проблема выбора правил автоматической остановки
- •Тема 3. Общие положения планирования второго порядка
- •Ортогональное планирование второго порядка
- •Ротатабельное планирование 2 порядка
- •Исследование области оптимума представленной полиномом второй степени
- •Оптимизация функции отклика
- •Симплекс планирование
- •Метод Нелдера-Мида
- •Принятие решений после крутого восхождения
- •Тема 4. Свойства планов эксперимента. Условия применения в производственных условиях Общая характеристика планов эксперимента
- •Стандартная процедура классического регрессионного анализа
- •Предпосылки кра
- •Если нарушена хотя бы одна из предпосылок, то процедура не является классическим регрессионным анализом. Нарушение предположений о нормальности наблюдений
- •Неустойчивость мнк
- •Устойчивые методы оценивания
Тема 3. Общие положения планирования второго порядка
Планы ПФЭ
или ДФЭ
позволяют найти коэффициенты, если
аппроксимирующая поверхность хорошо
описывает эксперимент полиномом без
квадратичных членов (неполный квадратичный
полином).
Если ищется оптимальное значение функции отклика, то для около оптимальной области удается получить адекватную модель с помощью следующего полинома второго порядка:
Здесь k
- число факторов;
- число коэффициентов модели.
Чтобы найти все
коэффициенты, необходимо иметь план, в
котором бы любой фактор варьировался
бы не менее, чем на трёх уровнях. Так при
k
= 2, l
= 6 план ПФЭ
дает только 4 опыта, которых недостаточно
для нахождения 6 коэффициентов. Если
поставить эксперимент с 3 уровнями, то
число опытов
,
этого достаточно для определения всех
коэффициентов.
Из-за быстрого
роста объёма экспериментов ПФЭ
невыгодны. Поэтому за основу принимают
линейные планы, которые последовательно
достраивают. Это предполагает реализацию
опытов ПФЭ
,
при k<5
или ДФЭ
,
при k>5
с добавлением некоторого количества
специально расположенных точек. Такие
планы называются центральными,
композиционными планами (ЦКП).
Для двух факторов
ЦКП второго порядка к ПФЭ
(ядро плана) добавляются звёздные точки,
отстоящие от центра на звёздное плечо
и эксперименты в центре. Общее число
опытов :
.
- число опытов ядра
или
;
- число звездных точек 2k;
- число опытов в
центре плана. План имеет вид:
Число уравнений варьирования каждого фактора равно пяти: (- α, - 1, 0, 1, α). Такое планирование требует значительно меньшего числа экспериментов по сравнению с ПФЭ .
Так, для k
= 3 по ПФЭ
k
= 4
Однако, для
Матрица ЦКП для 2 факторов:
|
|
|
|
|
|
|
Части ЦКП |
1 |
+ + + + |
- - + + |
- + + - |
+ - + - |
+ + + + |
+ + + + |
ПФЭ
|
2 |
|||||||
3 |
|||||||
4 |
|||||||
5 |
+ |
+ α |
0 |
0 |
|
0 |
Звездные точки |
6 |
+ |
- α |
0 |
0 |
|
0 |
|
7 |
+ |
0 |
+λ |
0 |
0 |
|
|
8 |
+ |
0 |
- λ |
0 |
0 |
|
|
9 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Нулевая точка |
В начале ставят опыты 1–4 составляющие ядро плана и позволяющие построить линейную модель. Если она оказывается неадекватной, то добавляют эксперименты в звездных точках (5–8 строки) и в центре эксперимента (строка 9). Это позволяет найти квадратичную модель почти стационарной области.
При трёх факторах можно сначала поставить ДФЭ . Если модель неадекватна, то перейти к ПФЭ . Если и в этом случае адекватность не достигается, то добавляют звездные точки (по осям) и опыт в центре. Величину звездного плеча и число опытов в центре плана выбирают так чтобы план эксперимента оставался ортогональным.
