
- •1.Сравнительная характеристика методов активного и пассивного эксперимента при изучении многофакторных объектов.
- •2. Композиционные оцкп, их построение и анализ.
- •1.Принципы статистического подхода к исследованию многофакторных объектов.
- •2.Композиционные рцкп, их построение и анализ.
- •Предпосылки статистического анализа результатов в задачах планирования эксперимента
- •Планирование и анализ эксперимента в задачах робастного проектирования.
- •Общие принципы планирования эксперимента и их характеристика
- •2. Планирование эксперимента при наличии неуправляемого аддитивного дрейфа.
- •1.Классификация задач и методов планирования эксперимента.
- •Вопрос 2
- •1.Процедуры проверки гипотез в задачах сравнительного эксперимента (t,f,g,b-критерии)
- •2.Планирование многофакторных испытаний с учетом дрейфа и порядковых эффектов факторов на основе матриц 2к.
- •2. Планы многофакторного анализа
- •Дисперсионный анализ при дрейфе
- •Построение однофакторных моделей методом наименьших квадратов (мнк), сравнение мнк с другими методами оценивания.
- •Свойство пропорциональности частот уровней факторов, комбинаторные планы в задачах элиминирующего эксперимента и минимизации перебора вариантов.
- •1.Построение однофакторных моделей методом полиномов Чебышева.
- •2.Модели многоуровневых планов с качественными переменными ( на примере латинских планов).
- •1.Методы отсеивающего эксперимента, их назначение.
- •2.Модели многоуровневых планов с количественными переменными.
- •1.Построение статистических моделей по данным пассивного эксперимента. Процедуры оценки и улучшение их качества.
- •2. Планы дфэ 2к, их назначение, построение и анализ.
- •1.Планы 2-го порядка для построения квадратичных моделей, критерии их оптимальности.
- •2.Методы построения обобщенных показателей (откликов) и многокритериальной оптимизации.
- •1.Оптимизация многофакторных объектов методом крутого восхождения
- •1. Симплексный метод оптимизации.
- •2. Возможности методов планирования эксперимента в современных задачах управления качеством.
- •1.Сравнение метода крутого восхождения (кв) и симплексного метода оптимизации (смо)
- •2. Содержание и особенности планирования экспериментов в задачах многофакторных испытаний.
- •1. Планирование эксперимента в условиях неоднородностей (разбиение планов на блоки, использование латинских планов).
- •2. Планы выборочного контроля и оценка необходимого объема наблюдений.
2.Методы построения обобщенных показателей (откликов) и многокритериальной оптимизации.
Реальные объекты характеризуются обычно не одним а комплексом выходных показателей, их качества или эффективности работы.
В таких системах желательно попытаться построить обобщенно-интегрированный показатель для которого далее построить модель его зависимости от исследуемых факторов или провести оптимизацию объектов. Существует несколько основных способов построения такого интегр. Показателя по значениям индивидуальных показателей.
1. Построение обобщенного показателя аддитивного типа, т.е. в виде суммы значений индивидуального показателя или суммы их значений с коэффициентами весомости.
Y=сумма(yi) либо Y=сумма(ai*yi)
2. Обобщенный показатель мультипликативного типа. Он в виде произведения индивидуальных показателей с коэффициентами, задаваемыми экспертным способом.
Пример: производственная функция Кобба-Дугласа – основной макроэкономический показатель для сравнения эффективности отдельных производств и национальных экономик.
Y характеризует кол-во продукции, кот производит отдельная фирма отрасль или макроэкономика
К – объем капиталовложений
L – объем трудовых ресурсов
N – интенсивность использований
3. Построение функции желательности Харрингтона
Предполагает переход от значений индивидуальных показателей y, измеряемым в своих физических величинах, к их значениям на психофизиологической шкале желательности.
На оси ординат нанесены значения желательности, изменяющиеся от 0 до 1. По оси абсцисс указаны значения отклика, записанные в условном масштабе.
Используется несколько дискретных значений и интервалов желательности di.
Очень хорошо Хорошо Удовлетворительно Плохо Очень плохо |
1,00 – 0,80 0,80 – 0,63 0,63 – 0,37 0,37 – 0,20 0,20 – 0,00 |
После определения значений желательности для исследуемых образцов по каждому исследуют показатель – значение обобщенной желательности.
4. Использование функции потерь качества.
L=k(y-yn)2
yn – наилучшее номинальное значение индивидуального показателя, измеренное в своих физ. Единицах
y – значение для конкретной единицы продукции
L – потери в денежных единицах
К – коэффициент пропорциональности, связывающий изменчивость контролируемого индивидуального показателя y относительно желательного номинала.
L характеризует новые концептуальные понятия качества продукции. Согласно этому понятию качество продукции оценивается величиной потерь, которые несет все обество после того как продукция поступила в эксплуатацию.
Достоинства:
для его расчета на производстве любой продукции уже есть все необходимые данные
он очень удобен для многокритериальной оценки качества, поскольку при этом значения каждого индивидуального показателя пересчитывают в денежные потери. Их можно складывать и сравнивать.
Этот показатель продемонстрировал несовершенство мировой практики сравнения производств однотипной продукции только по величине допуска на выходные показатели y. Согласно же L при одинаковом допуске эффективность сравниваемых производств может отличаться в разы.
Билет 15