
- •Математические модели процессов на основе методов корреляционного и регрессионного анализа
- •1. Построения математических моделей процессов
- •2. Формулировка задачи и метод ее решения
- •2.1. Метод корреляционного анализа
- •2.2. Метод регрессионного анализа
- •3. Пример построения математической модели процесса токарной обработки
- •4. Содержание отчета
4. Содержание отчета
Отчет должен содержать следующие пункты.
1. Задание на математическое моделирование (табл. 4).
2. Все расчеты по корреляционному и регрессионному анализу (п. 2.1 и 2.2; пример п.4).
3. Основные выводы по корреляционному и регрессионному анализу.
4. График регрессии рис. 4.
Таблица 4
Варианты заданий для проведения практической работы
Номер варианта |
Y |
Xi, мкм |
1 |
0,2 |
12, 14, 14, 11, 12 |
0,4 |
17, 15, 18, 16,15 |
|
0,6 |
22, 23, 21, 23, 21 |
|
0,8 |
15, 14, 12, 14, 15 |
|
1,0 |
9, 8, 9, 7, 5 |
|
2 |
0,1 |
125, 132, 134, 138, 125 |
0,12 |
160, 162, 168, 158, 145 |
|
0,15 |
201, 198, 205, 195, 201 |
|
0,2 |
160, 175, 174, 168, 170 |
|
0,25 |
122, 124, 115, 119, 124 |
|
3 |
500 |
56, 58, 54, 57, 56 |
550 |
44, 41, 40, 38, 42 |
|
580 |
24, 26, 24, 23, 24 |
|
630 |
38, 45, 42, 41, 39 |
|
710 |
62, 68, 64, 67, 64 |
|
4 |
0,3 |
112, 117, 119, 115, 116 |
0,5 |
85, 84, 86, 84, 87 |
|
0,7 |
24, 25, 28, 24, 30 |
|
0,9 |
56, 54, 58, 54, 52 |
|
1,1 |
78, 81, 75, 84, 84 |
|
5 |
0,07 |
202, 212, 208, 212, 204 |
0,12 |
185, 168, 178, 184, 170 |
|
0,15 |
142, 144, 138, 147, 140 |
|
0,2 |
168, 164, 164, 168, 164 |
|
0,25 |
202, 203, 201, 200, 203 |
|
6 |
51 |
65, 66, 68, 64, 65 |
56 |
80, 84, 84, 83, 82 |
|
60 |
112, 109, 108, 107, 115 |
|
63 |
91, 92, 88, 95, 84 |
|
73 |
65, 68, 61, 62, 64 |
Окончание таблицы 4
7 |
30 |
10,586; 12,351; 11,370; 13,919; 13,037; |
35 |
16,369; 18,134; 18,918; 15,781; 17,056; |
|
40 |
21,858; 24,897; 25,583; 24,309; 25,093 |
|
45 |
9,410; 10,096; 11,272; 9,018; 12,350; |
|
50 |
15,291; 15,095; 14,507; 15,781; 16,957; |
СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Вальков, В.М., Вершинин, В.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами / В.М. Вальков, В.Е. Вершинин. – 3-е изд., перераб. и доп. – Л.: Политехника, 2001. – 269 с.
Дрейпер, Н., Смит, Г. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. – М.: Статистика, 1973. – 392 с.
Джонсон, Н., Лион, Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке / Н. Джонсон, Ф. Лион. – М.: Мир, 1981. – 520 с.
Рыжов, Э.В., Горленко, О.А. Математические методы в технологических исследованиях / Э.В. Рыжов, О.А. Горленко. – Киев: Наук. думка, 1990. – 184 с.
Справочник по специальным функциям. – М.: Наука, 1979. – 831 с.
Суслов, А.Г., Горленко, О.А. Экспериментально-статистический метод обеспечения качества поверхности деталей машин: монография / А.Г. Суслов, О.А. Горленко. – М.: Машиностроение, 2003. – 302 с.
Хикс, Ч. Основные принципы планирования эксперимента / Ч. Хикс,. – М.: Мир, 1967. – 406 с.