
- •С.П. Горбунов применение эвм в решении рецептурно-технологических задач
- •Введение
- •Экспериментальных данных
- •1.1. Ошибки эксперимента
- •1.2. Типы ошибок измерений
- •1.3. Распределение случайных ошибок измерения
- •1.4. Оценка истинного значения измеряемой случайной
- •1.5. Определение грубых ошибок
- •1.6. Доверительный интервал оценки измеряемой случайной величины
- •1.7. Сравнение средних значений
- •1.8. Определение необходимого числа повторов опыта
- •2. Математическое планирование эксперимента
- •2.1. Основные понятия и определения
- •1. Шесть факторов на двух уровнях каждый;
- •2. Три фактора на четырех уровнях каждый.
- •2.2. Параметр оптимизации
- •2.3. Факторы
- •2.4. Выбор математической модели
- •Выбор математической модели
- •2.6. Полный факторный эксперимент
- •2.7. Выбор области факторного пространства
- •2.8. Выбор основного (нулевого) уровня
- •2.9. Выбор интервалов варьирования факторами
- •2.10. Кодирование факторов
- •2.11. Составление план – матрицы эксперимента
- •2.12. Рандомизация опытов
- •2.13. Реализация эксперимента
- •2.14. Проверка воспроизводимости опытов план – матрицы
- •2.15. Расчет коэффициентов полного факторного эксперимента. Эффекты взаимодействия. Смешанные оценки
- •2.16. Оценка значимости коэффициентов регрессии
- •2.17. Проверка адекватности математической модели
- •2.18. Построение математических моделей планов 2-го и выше порядков
- •3.1. Постановка задач линейного программирования
- •3.2. Графические решения двумерных задач
- •3.3. Стандартная форма задач линейного программирования
- •3.4. Основные результаты линейного программирования
- •3.5. Симплекс – метод при заданном допустимом базисном решении
- •3.6. Обобщение результатов линейного программирования
- •3.7. Транспортная задача
- •Приложения
Экспериментальных данных
1.1. Ошибки эксперимента
В процессе своей практической деятельности человечество постоянно сталкивалось с необходимостью планомерного исследования каких-либо процессов. Зачастую этот этап процесса познания – экспериментальные исследования – являлся единственно возможным этапом дальнейшего развития науки и техники, так как имеющийся эмпирический материал, а также внесистемное накопление практических сведений уже не могли быть основой формулирования новых гипотез.
Классическое толкование понятия эксперимент (лат. experimentum – проба, опыт) трактует его как научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно установленных условиях, позволяющих следить за ходом явления и воссоздавать его каждый раз при повторении этих условий. Именно наличием единой системы ограничений научно поставленный опыт отличается от его "бытового" собрата (вкусовые качества соленого огурца невоспроизводимы). И именно о научно поставленных опытах далее будет идти речь.
Результатом проведения эксперимента является появление того или иного события (формирование капиллярно-пористой структуры цементного бетона в процессе его твердения, размягчение битумов при нагревании, установление равновесной влажности древесины и т.п.). Событие обычно регистрируется с помощью какого-либо параметра. Желательно, чтобы этот параметр имел числовое выражение и максимально полно характеризовал изучаемый процесс. Но в эксперименте вполне допустима и качественная оценка события.
Результат процесса зависит от условий его протекания, характеризуемых значениями параметров, влияющих на процесс (например, величина равновесной влажности древесины зависит от температуры и относительной влажности окружающего ее воздуха). Независимые друг от друга параметры процесса получили название факторов. Количество факторов, определяющих течение исследуемого процесса и их числовое выражение, велико. В качестве таковых выступают объективные термодинамические и химические параметры, известные исследователю и такие, о которых можно только предполагать, а также и те, о которых даже и не подозреваешь. На результат эксперимента оказывает влияние и большая группа субъективных причин: настроение исследователя, некомфортная освещенность рабочего места, остаток времени до обеденного перерыва и многие другие. Влияние всех факторов учесть просто невозможно и поэтому научный опыт проводится, как правило, при ограниченном числе факторов.
Численное значение физической величины (длина, масса, нагрузка, давление и т.п.) получается в результате ее измерения, то есть сравнением с другой величиной того же рода, принятой за эталон в действующей системе измерений. Известно, что при достаточно точных измерениях одной и той же величины результаты отдельных измерений отличаются друг от друга, и, следовательно, содержат ошибки. Связано это в первую очередь с тем, что факторы, определяющие ход течения процесса или стабилизируются с некоторой погрешностью (например, температура изотермической выдержки бетона), или вообще не обеспечены системой стабилизации (например, погодные условия). Ошибкой измерения называется разность между истинным значением измеряемого параметра Y и результатом его измерения Yi:
,
(1)
где i=1...n – номер повтора единичного результата эксперимента.
Ошибка измерения обычно неизвестна, так как неизвестно истинное значение Y. Именно поэтому одной из основных задач математической обработки результатов эксперимента является оценка истинного значения измеряемой величины по полученным результатам. Другими словами, после неоднократного измерения величины Y и получения ряда единичных результатов Yi, каждый из которых содержит неизвестную ошибку, ставится задача вычисления приближенного значения Y с минимальной погрешностью. Для решения этой задачи следует представлять основные типы ошибок измерений.