
- •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
1.4. Оценка истинного значения измеряемой случайной
величины и его среднего квадратического отклонения
Предположим, что имеется конечное число независимых измерений некоторой величины: y1, y2, …, yn. Оценить истинное значение измеряемой случайной величины, это значит:
1) указать такую функцию F(y1, y2, …, yn) от результатов измерений, которая дает хорошее приближение к значению Y (такая функция называется точечной оценкой или просто оценкой значения Y);
2) указать границы интервала (F-, F+), в который с заданной вероятностью P попадает истинное значение Y (такая оценка называется доверительной оценкой, вероятность P – доверительной вероятностью или надежностью оценки, интервал (F-, F+) – доверительным интервалом, а его границы – доверительными границами). Чтобы обеспечить хорошее приближение к истинному значению Y, его оценка должна обладать указанными ниже свойствами.
Несмещенностью: оценка называется несмещенной, если ее теоретическое cреднее значение (математическое ожидание) совпадает со значением Y.
Состоятельностью: оценка называется состоятельной, если при неограниченном увеличении числа измерений она стремится к значению Y.
Эффективностью: несмещенная оценка называется эффективной, если она имеет наименьшее рассеяние среди всех несмещенных оценок Y по результатам измерений.
Если все измерения случайной величины являются равноточными, то в качестве оценки истинного значения измеряемой величины принимают среднее арифметическое значение результатов измерений,
,
(2)
которое отвечает всем трем вышеперечисленным свойствам.
Если средняя квадратическая ошибка
заранее неизвестна (что чаще всего
бывает в экспериментальных исследованиях,
связанных с разработкой математических
моделей типа "состав – свойство"
и ряда других технических задач), то
вместо нее используют величину
экспериментальной оценки среднего
квадратического отклонения S с
указанием в виде индекса символа
анализируемой величины: единичного Yi
или среднего
результата.
Если по n результатам сначала рассчитывают среднее арифметическое значение измеряемой случайной величины, а затем, используя те же результаты, рассчитывают абсолютные отклонения, то оценку среднего квадратического отклонения единичного результата осуществляют по формуле
,……………………….…
…….(3)
где f – параметр, который называется степенью свободы, связанной с числом измерений соотношением f=n – 1.
Задача № 1. При определении предела прочности бетона при сжатии по трем контрольным образцам были получены следующие единичные результаты в сериях (МПа): 1) 19,8; 21,6; 18,6; 2) 17,5; 24,8; 17,7. Определить, в какой из серий разброс единичных результатов вокруг среднего значения выше.
Квадрат экспериментальной оценки среднего квадратического отклонения измеряемой случайной величины называется экспериментальной оценкой дисперсии. Математическая статистика доказывает, что оценка дисперсии среднего результата будет меньше оценки единичного результата в N раз
.
(4)
Для сравнительного анализа больше, чем среднее квадрарическое отклонение и дисперсии опыта, подходит относительная величина – коэффициент вариации измеряемого параметра, %,
.
(5)
Задача № 2. Определить, какая из серий определения равновесной влажности древесины имеет меньшую ошибку (по величине коэффициента вариации): серия 1: 9,8; 7,6; 8,4; 8,7; 10,1; 9,1, серия 2: 7,4; 9,9; 9,8; 8,7; 10,3; 7,8.
Задача № 3. По результатам экспериментальных исследований определения средней плотности газобетона (кг/м3): 622; 598; 611; 634;620; 633; 598; 604; 610; 587; 622; 630 определить влияние количества повторов в серии испытаний (3; 6; 9 или 12) на величину коэффициента вариации и доверительной ошибки среднего значения (абсолютное значение и процент от среднего значения плотности газобетона при q=0.05).
1.4.1. Частный случай определения коэффициента вариации
при приемке бетона по пределу прочности при сжатии
Контроль прочности бетона монолитных и сборных бетонных и железобетонных конструкций проводится в соответствии с требованиями ГОСТ 10180 "Бетоны Методы определения прочности по контрольным образцам" и ГОСТ 18105 "Бетоны Правила контроля прочности".
Определение прочности бетона в партии проводится с целью приемки партии конструкций с учетом характеристик однородности бетона по прочности.
При контроле прочности бетона по образцам при числе единичных значений более 6 среднее квадратическое отклонение прочности бетона рассчитывается по формуле (5).
При меньшем количестве образцов значение SRi вычисляется по формуле
,
(6)
где Wn –размах единичных значений прочности в контролируемой серии, определяемый как разность между максимальным и минимальным единичными значениями прочности; – коэффициент, зависящий от количества единичных значений прочности, принимающий при N=2; 3; 4; 5 или 6 соответственно значения 1,13; 1,69; 2,06; 2,33 и 2,50
Средний внутрисерийный коэффициент вариации прочности бетона определяется как среднеарифметическое значение коэффициента вариации любых 30 последовательных серий контроля прочности бетона одного класса (марки). В случае, если это значение будет превышать 8 %, необходимо провести внеочередную переаттестацию испытательной лаборатории (изготавливающей контрольные образцы бетона и проводящей их испытание).
Задача № 4. Определить среднее значение внутрисерийного коэффициента вариации отпускной прочности бетона (70 % от марочной) марки М300 на сжатие по результатам испытаний 10 серий (количество серий уменьшено для облегчения расчетов) образцов бетона (округлять до десятой доли значения).
Таблица 1
Прочность бетона на сжатие, МПа
№ |
Прочность единичных испытаний |
№ |
Прочность единичных испытаний |
||||
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
3 |
||
1 |
18,6 |
21,2 |
22,8 |
6 |
17,6 |
21,2 |
23,4 |
2 |
17,6 |
18,4 |
19,8 |
7 |
19,8 |
20,1 |
24,1 |
3 |
20,1 |
24,2 |
22,8 |
8 |
21,0 |
21,2 |
24,6 |
4 |
24,6 |
24,8 |
21,3 |
9 |
24,8 |
20,1 |
18,6 |
5 |
20,6 |
22,4 |
21,8 |
10 |
19,4 |
18,7 |
22,8 |