
- •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
5.3.2. Нелинейные модели
Для получения модели второй степени воспользуемся симметричным композиционным ортогональным трехуровневым планом [7] (табл. 5.2),
Таблица 5.2
№ 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 |
38,5 |
2 |
+1 |
30 |
–1 |
50 |
40,0 |
40,8 |
40,4 |
41,0 |
3 |
–1 |
25 |
+1 |
100 |
38,1 |
39,1 |
38,6 |
38,05 |
4 |
+1 |
30 |
+1 |
100 |
38,7 |
- |
38,7 |
39,23 |
5 |
–1 |
25 |
0 |
75 |
40,2 |
- |
40,2 |
41,48 |
6 |
+1 |
30 |
0 |
75 |
44,8 |
43,6 |
44,2 |
43,31 |
7 |
0 |
27,5 |
–1 |
50 |
40,7 |
- |
40,7 |
40,85 |
8 |
0 |
27,5 |
+1 |
100 |
39,5 |
- |
39,5 |
39,75 |
9 |
0 |
27,5 |
0 |
75 |
43,7 |
- |
43,7 |
43,5 |
который состоит из ядра (ПФЭ), четырех опытов в «звёздных точках» и одного в нулевой (центральной) точке, причем в виде ядра воспользуемся уже имеющимся планом предыдущего параграфа.
Полный квадратичный полином (часть ряда Тейлора (4.1а)) для данного плана следующий:
y = b0 + b1x1 + b2x2 + b11x12 + b22x22 + b12x1x2 (5.8)
Коэффициенты регрессии к нему подсчитываются по более сложным формулам:
b0 = P1yi – P2xji2yi; bj = P3xjiyi;
bjj = P4xji2yi + P5xji2yi – P2yi; bjk = P6xjixkiyi , (5.9)
где Р1…Р6 – постоянные коэффициенты присущие выбранным планам. Итак, рассчитываем коэффициенты полинома (5.8):
b0 = 0.556* (39+40.4+38.6+38.7+40.2+44.2+40.7+39.5+43.7) – 0,333*
(39+40.4+38.6+38.7+40.2+44.2+39+40.4+38.6+38.7+40.7+39.5) = 43,5;
b1 = 0.1667* (-39+40.4-38.6+38.7-40.2+44.2) = 0,917; b2 = -0,55;
b11 = 0.5* (39+40.4+38.6+38.7+40.2+44.2) – 0.333* (39+40.4+38.6+38.7+40.2+44.2+40.7+39.5+43.7)= -1,11; b22 = - 3,21;
b12 = 0.25* (39 – 40.4 – 38.6 + 38.7) = - 0,325.
Таким образом, нелинейная математическая модель зависимости использования газового потока от массы подачи и системы загрузки выразится полиномом второй степени
со = 43,5 + 0,917х1 – 0,55х2 – 1,11х12 –3,21х22 – 0,325х1х2. (5.10)
Определим адекватность (соответствие экспериментальным данным) полученной модели, по критерию Фишера:
Fрасч = S2ад / S2оп, (5.11)
где S2ад и S2оп – дисперсия адекватности и эксперимента соответственно. Рассчитаем дисперсию адекватности по формуле
S2ад
=
,
(5.12)
где
и
- расчетные и средние значения параметра,
n и k -
количество опытов и факторов соответственно.
Для этого предварительно рассчитаем
по формуле (5.10) значения и занесём их в
последний столбец табл. 5.2. Дисперсия
адекватности
S2ад = (38.5-39)2+(41-40.4)2+(38.05-38.6)2+(39.23-38.7)2+(41.48-40.2)2+
+ (43.31-44.2)2+ (40.85-40.7)2+(39.75-39.5)2+(43.5-43.7)2 / (9-6-1) = 1,79
Дисперсию эксперимента рассчитаем по трем повторенным опытам 2, 3 и 6-му:
S2оп = 2(40.4-40)2+2(38.6-38.1)2+2(44.2-44.8)2/ 3* (2-1) = 0,513.
Расчетный критерий Фишера равен Fрасч = 1,79 / 0,513 = 3,49 4,28= Fтабл . Заключаем: поскольку расчетный критерий Фишера меньше табличного, значит модель адекватна.