
- •Национальная металлургическая академия Украины
- •Конспект лекций
- •«Основы научных исследований»
- •1. Введение
- •Значение научных исследований
- •Организация научных исследований в Украине.
- •Оплата труда
- •Повышение квалификации.
- •1.5. Подготовка молодых научных кадров.
- •1.6. Оценка результативности науки
- •2. Основы методологии и выбор методики исследования.
- •2.1. Основные элементы науки.
- •2.2. Определение общенаучных методов.
- •2.3. Последовательность выполнения научного исследования (решение проблемы)
- •Теория и методика эксперимента.
- •3.1. Основы теории метрологии
- •3.2. Средства измерения, измерительная аппаратура
- •4. Обработка пассивного эксперимента
- •4.1. Общие положения
- •4.2. Метод отсева производственных данных.
- •4.3.1. Графический метод
- •4.3.2. Метод выбранных точек
- •4.3.3. Метод наименьших квадратов.
- •Эти равенства рассматриваются как система нормальных уравнений, решаемых относительно постоянных коэффициентов выбранного уравнения а1, а2,…, ak.
- •4.4. Определение адекватности эмпирических зависимостей
- •Планирование активного эксперимента
- •5.2. Планы эксперимента.
- •5.3. Получение математических моделей процесса
- •5.3.1.Линейные модели
- •5.3.2. Нелинейные модели
- •Отсев факторов в многофакторном процессе
- •Фактор х1 х2 х3
- •Оптимизация технологических процессов.
- •6.1. Классификация методов оптимизации
- •6.2. Метод Гаусса-Зейделя.
- •6.3. Метод исследования функций
- •Вывод. Для получения наилучшего использования газового потока в данной доменной печи необходимо железорудную массу подачи держать 29 т и загружать 75% прямых подач.
- •Интерпретация результатов исследований.
- •7.1. Методы расчета (решения) нелинейных математических моделей.
- •7.2. Анализ математических моделей.
- •Оформление и внедрение результатов нир
- •8.1. Отчет о нир
- •8.2. Публикация научных материалов.
- •8.3. Приемка и внедрение результатов нир.
- •Литература
- •Содержание
- •1.1. Значение научных исследований…………………………………...3
5.3. Получение математических моделей процесса
5.3.1.Линейные модели
Коэффициенты линейной модели определяют по результатам реализованного плана:
b0 = (yi) / N; bj = (xjiyi) / N; (5.4)
где i, j – номер соответственно опыта (от 1 до N) и фактора (от 1 до k), подставляют в полином первой степени
y = b0 + b1x1 + b2x2 + … +bkxk (5.5)
и получают искомую линейную многофакторную математическую модель.
Далее следует доказать адекватность (соответствие) модели реальным условиям эксперимента. Адекватность определяется сравнением эффектов взаимодействия факторов на параметр с ошибкой эксперимента. Эффекты взаимодействия рассчитываются по следующей формуле:
bjk = (xjixkiyi) / N, (5.6)
где j, k – номера факторов.
Если хотя бы один эффект взаимодействия по абсолютной величине больше ошибки эксперимента, то линейная модель неадекватна. Ошибка технического эксперимента обычно равна 5-10% от среднего значения функции - b0 и рассчитывается с учетом повторных опытов по формуле:
S
=
(5.7)
где n1 – количество опытов с повторениями, m – количество повторов каждого опыта.
В случае неадекватности линейной модели, необходимо увеличивать степень аппроксимирующего полинома, а для этого необходимо добавлять опыты к имеющимся полным факторным экспериментам [1,3,4].
Проиллюстрируем вышесказанное на примере получения линейной модели зависимости использования газового потока со,% (у) доменной печи полезным объёмом 2000 м3 от массы подачи М,т (х1) и количества прямых подач А,% (х2). Масса подачи изменялась от 25 до 30 т, а прямые подачи – от 50 до 100%. Поскольку факторов два, то воспользуемся стандартным планом (5.3). Занесем выбранный план в табл. 5.1 вместе с натуральными значениями факторов.
Таблица 5.1
№ пп (N) |
Фактор |
Параметр (функция), у (со),% |
||||||
х1 (М,т) |
х2 (А,%) |
Уэксп. |
Уповт. |
Уср. |
Урасч. |
|||
Код |
Натура |
Код |
Натура |
|||||
1 |
–1 |
25 |
–1 |
50 |
39,0 |
- |
39 |
39,325 |
2 |
+1 |
30 |
–1 |
50 |
40,0 |
40,8 |
40,4 |
40,075 |
3 |
–1 |
25 |
+1 |
100 |
38,1 |
39,1 |
38,6 |
39,325 |
4 |
+1 |
30 |
+1 |
100 |
38,7 |
- |
38,7 |
39,025 |
Рассчитаем коэффициенты регрессии по формулам (5.4) полинома первой степени (5.5):
b0 = (39 + 40,4 + 38,6 + 38,7) / 4 = 39,175;
b1 = (-1* 39 +1* 40,4 –1* 38,6 +1* 38.7) / 4 = 0,375;
b2 = (-1* 39 –1* 40,4 +1* 38,6 +1* 38,7) / 4 = -0,525.
Математическая модель (линейный двухфакторный полином) влияния массы подачи и количества прямых подач на использование газового потока будет выглядеть следующим образом:
y = 39,175 + 0,375x1 – 0,525x2.
Подсчитаем расчетные значения функции урасч для каждого опыта и подставим в табл. 5.1:
у1 = 39,175 + 0,375* (-1) – 0,525* (-1) = 39,325;
у2 = 40,075; у3 =39,325; у4 = 39,025.
Сравнивая расчетные данные урасч с экспериментальными уэксп видим, что совпадение между ними плохое, следовательно, необходимо проверить адекватность линейной модели.
Рассчитаем ошибку опыта, используя повторные опыты №2 и №3 по формуле (5.7):
S = (2(40 – 40,4) 2 +2 (38,1 –38,6) 2) /2* (2 – 1) = 0,64.
и сравним её с коэффициентами регрессии модели. Видим, что они соизмеримы с ошибкой эксперимента, следовательно, линейная модель неадекватна. Для увеличения степени полинома, с целью получения адекватной модели, необходимо добавлять количество опытов с использованием нового стандартного плана.