- •Методология научных исследований и словарь машиностроителя
- •1.Введение
- •1. Научные исследования и инновации
- •2. Методологические основы научного познания и творчества
- •2.1. Основные понятия и определения
- •2.2. Методы познания, теоретических и экспериментальных исследований
- •3. Направления научных исследований и этапы научно-исследовательских работ
- •4. Научно-техническая информация
- •5. Патентная информация
- •6. Тема и объект исследований
- •7. Методика исследований
- •8. Теоретические исследования
- •9. Экспериментальные исследования
- •10. Исследование методом моделирования
- •10.1. Физическое моделирование
- •10.2. Математическое моделирование
- •10.3. Другие методы моделирования
- •10.4. Вычислительный эксперимент
- •10.5. Основные положения теории подобия
- •11. Обработка результатов экспериментальных исследований.
- •11.1. Основные положения теории случайных погрешностей.
- •11.2. Представление результатов параллельных измерений.
- •11.3. Доверительный интервал и доверительная вероятность.
- •11.4. Минимальное количество измерений
- •11.5. Исключение грубых ошибок.
- •12. Основные положения корреляционного и регрессионного анализа
- •13. Графическая обработка результатов эксперимента
- •13.1. Общие положения
- •13.2. Методы подбора эмпирических формул
- •13.3. Метод средних отклонений
- •13.4. Метод наименьших квадратов
- •14. Планирование и обработка результатов многофакторного эксперимента
- •14.1. Общие положения и основные понятия.
- •X1, x2, x3, …, xn – входные основные факторы;
- •14.2. Построение линейных планов полного и дробного факторного экспериментов
- •14.2.1. Полный факторный эксперимент (пфэ)
- •14.2.2. Дробный факторный эксперимент (дфэ)
- •14.2.3. Свойства матриц пфэ и дфэ
- •14.2.4. Проведение и обработка результатов эксперимента.
- •14.3. Поиск оптимума
- •14.3.1. Метод Гаусса-Зайделя
- •14.3.2. Метод градиента
- •14.3.3. Метод крутого восхождения
- •14.3.4. Симплексный метод
- •14.3.5. Оптимизация при наличии ограничений.
- •Литература.
- •Приложение 2
- •2.1. Задание
- •2.2. Критерий грубых ошибок Груббса βmax
- •2.3. Значения коэффициента Стьюдента
- •2.4. Значения Fm – критерия Фишера при 5% уровне значимости
- •2.5. Критерий Кохрена
14.3.4. Симплексный метод
Рассмотренные выше шаговые методы оптимизации включают в себя пробные движения для установления направления и скорости движения, а также рабочие движения к экстремуму.
Симплексный метод поиска оптимума совершает эти два движения за счет того, что эксперименты ставятся только в точках факторного пространства, соответствующих вершинам симплекса.
Симплекс (от латинского simplex – простой) – простейший выпуклый многогранник данного числа измерения (K). При K = 0 – симплекс называют нульмерным, при K = 1 – симплекс одномерный, при K = 2 – симплекс двухмерный, при K = 3 – симплекс трехмерный и т.д.
Число вершин симплекса на 1 превосходит размерность факторного пространства. В зависимости от числа факторов (K) в качестве симплексов используют следующие фигуры:
при K = 1 – отрезок прямой,
при K = 2 – равносторонний треугольник,
при K = 3 – правильный 4-х гранник (тетраэдр),
при K > 3 – правильный гипертетраэдр в K-мерном пространстве.
В основе использования симплекса для поиска оптимума лежит следующее его важное свойство: из любого симплекса можно, отбросив одну из вершин и используя оставшуюся грань, получить новый симплекс, добавив только одну точку. Суть симплексного метода состоит в том, что по результатам предыдущих опытов выбирается такое направление последующих опытов, которые улучшают значение отклика. При этом точки плана эксперимента выбираются в вершинах симплекса. Путем последовательного отбрасывания вершин осуществляется перемещение симплекса в факторном пространстве после каждого эксперимента.
Если выполнить эксперименты в вершинах симплекса, то направление максимально крутого подъема поверхности отклика будет проходить из центра симплекса через грань, противоположную вершине с минимальным значением . Поэтому для продвижения к экстремуму нужно перейти от исходного симплекса к симплексу, находящемуся в области более высокого значения отклика, путем отбрасывания вершины с минимальным значением выхода и построения регулярного симплекса с новой вершиной, являющейся зеркальным отображением отброшенной (в силу симметрии). Затем процесс отбрасывания вершины с минимальным откликом и построения нового симплекса повторяется. Таким образом, формируется цепочка симплексов, перемещающихся в факторном пространстве к экстремуму.
Рис.24. Симплексный метод для двухфакторного эксперимента.
На рисунке 24 показано движение симплекса к оптимуму для двухфакторной задачи. Алгоритм симплексного планирования состоит в следующем
Из априорной информации о процессе задается шаг варьирования (i=l,2,.. .,K) по каждому фактору Xi.
Задается безразмерное значение симплекса «ρ», т. е. расстояние между двумя вершинами, в единицах варьирования соответствующих переменных.
Выбирается ориентация начального симплекса, для чего одна из вершин
помещается
в исходную точку
.
Положение
остальных вершин начального симплекса
определяется с помощью векторов:
,
,
……………………………………...,
,
где
,
.
Для
двухфакторной задачи координаты вершин
,
,
начального симплекса при
и
будут:
;
;
.
Положение начального симплекса в факторном пространстве для этого случая показано на рисунке 25.
Рис.25. Положение начального симплекса
в двухфакторном пространстве.
Реализуется эксперимент в вершинах симплекса, т. е. при значениях варьируемых факторов xi, соответствующих координатам вершин C1,C2,…,Ck+1. Фиксируются значения отклика yli в соответствующих точках (l – номер симплекса, i – номер вершины 1-го симплекса).
Точка Cj с минимальным значением отклика
отбрасывается
и находится вершина Cl+1,j
следующего симплекса как зеркальное
отображение Cl,j
относительно
оставшейся грани.
Координаты точки Cl,j обозначаются xl,j,i (где i=l,2,...,K) и вычисляются по формуле
.
Если одинаковое минимальное значение отклика окажется в двух вершинах симплекса, то решение о дальнейшем движении симплекса принимается случайным образом (например, бросанием монеты).
Проводится эксперимент в вершине Сl+1,j нового симплекса Сl+1,1; Сl+1,2; Сl+1,3;...;Сl+1,k+1 и его результаты yl+1,j сопоставляются со значениями отклика в остальных вершинах. Повторяется процедура отбрасывания вершины с минимальным откликом.
Если значение отклика yl+1,j в новой вершине снова окажется минимальным, то возвращаются к исходному симплексу и отбрасывается вершина со следующим по порядку минимальным значением отклика.
Признаком выхода в район оптимума служит прекращение поступательного движения симплекса. Он начинает вращаться вокруг одной из вершин. Это может происходить в двух случаях:
в результате влияния ошибок эксперимента в указанной точке получится более высокий отклик. Повторный эксперимент проясняет картину и поиск экстремума продолжается в прежней последовательности.
данная вершина находится в непосредственной близости от точки экстремума. Повторный эксперимент в сомнительной точке показывает самое высокое значение отклика. Поиск прекращается.
Пример. Оптимизировать режимы резания (скорость резания и подачу) при сверлении отверстий диаметром 0,7мм на глубину 2,8мм в стали 18ХНВА сверлом из стали Р18 с охлаждением.
Двухмерный
симплекс представим в виде равностороннего
треугольника с вершинами 1,2,3 (рис.23),
расстояние
между которыми (сторону треугольника)
примем за 1 (безразмерную единицу
варьирования). Тогда высота симплекса
будет равна
.
Исходя из априорной информации, установим базовые (нулевые) значения частоты вращения (а значит и скорости резания) и подачи, а также интервалы варьирования (таблица 16). За базовые примем минимальные значения частоты вращения и подачи с учетом производительности и условий стружкообразования.
Таблица 16
Факторы (параметры) |
Код |
Основной уровень |
Интервал варьирования |
n, об/мин |
X1 |
2050 |
2000 |
S, мм/об |
X2 |
0,003 |
0,001 |
Координаты вершины нового симплекса в кодовых значениях находятся по формуле
,
где
– координаты новой вершины, которая
является зеркальным отображением
отбрасываемой вершины;
– координаты
отбрасываемой вершины;
– среднее
значение координат всех точек симплекса,
кроме отбрасываемой.
Последовательность движения симплекса и результаты экспериментов приведены в таблице 17, а схема движения симплекса на рисунке 26.
Рис.26. Схема движения симплекса.
Таблица 17
№ опыта |
Симплекс |
Точка опыта (вершина) |
Частота вращения |
Подача x2 |
Количество просверленных отверстий |
||
код |
n, об/мин |
код |
S, мм/об |
||||
1 |
1-2-3 |
1 |
0 |
2050 |
0 |
0,003 |
20 |
2 |
1-2-3 |
2 |
0,5 |
3050 |
0,866 |
0,004 |
58 |
3 |
1-2-3 |
3 |
1,0 |
4050 |
0 |
0,003 |
50 |
4 |
2-3-4 |
4 |
1,5 |
5050 |
0,866 |
0,004 |
123 |
5 |
2-4-5 |
5 |
1,0 |
4050 |
1,732 |
0,005 |
137 |
6 |
4-5-6 |
6 |
2,0 |
6050 |
1,732 |
0,005 |
268 |
7 |
5-6-7 |
7 |
1,5 |
5050 |
2,598 |
0,006 |
42 |
8 |
4-6-8 |
8 |
2,5 |
7050 |
0,866 |
0,004 |
213 |
9 |
6-8-9 |
9 |
3,0 |
8050 |
1,732 |
0,005 |
233 |
10 |
6-9-10 |
10 |
2,5 |
7050 |
2,598 |
0,006 |
38 |
Эксперименты в вершинах исходного симплекса показали, что наихудшие результаты получены в точке 1. Отбрасывая вершину 1 и поворачивая треугольный симплекс вокруг стороны 2-3, получаем вершину 4.
Ее координаты в кодовых единицах будут
;
Значение факторов в натуральных и кодовых единицах связаны зависимостью
;
где – кодовое (в единицах симплекса) значение фактора;
– натуральное значение фактора;
– интервал варьирования фактора .
Для точки 4 натуральные значения факторов будут
мм/об;
об/мин.
Сверление на этих режимах позволило обработать 123 отверстия. В симплексе 2-3-4 наихудшие результаты получены в вершине 3, которую отбрасываем, поворачиваем треугольник вокруг стороны 2-4 и получаем вершину 5 с координатами (1;1,732) в кодовых единицах. В натуральных единицах они будут равны n5 = 4050 об/мин; s5 = 0,005 мм/об.
На указанных режимах получено 137 отверстий. Условия опыта 6 получены путем отбрасывания вершины 2 и «опрокидывания» треугольника вокруг стороны 4-5 (n6 = 6050 об/мин; s = 0,005 мм/об). Результат – 268 просверленных отверстий. Дальнейшее движение симплекса по факторному пространству видно из рисунка. При сверлении на режимах точки 7 получено только 42 отверстия. Поэтому условия опыта 8 целесообразно получить не отбрасыванием вершины в симплексе 5-6-7, а путем поворота симплекса 4-5-6 вокруг стороны 4-6. Результат опыта в точке 8 – 123 отверстия, в точке 9 – 233 отверстия и в точке 10 – 38 отверстий. Таким образом, симплекс начал вращаться вокруг точки 6 («зациклился»). Это значит, что в некоторой области в зоне точки 6 находится оптимум (максимум) выходного параметра (количество просверленных отверстий). Соответствующие этой точке режимы (n6 = 6050 об/мин; s6 = 0,005 мм/об) являются оптимальными.
