- •Планирование и проведение эксперимента при производстве электронно-вычислительных средств
- •Введение
- •Модуль 1 «методология математического моделирования» практическое занятие № 1
- •1.1 Экспериментальный анализ случайной величины
- •4 Определение оценок математического ожидания , дисперсии и среднего квадратического отклонения
- •1.2 Проверка статистических гипотез
- •1.3 Решение типовых примеров
- •1.4 Задачи для решения
- •1.5 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 2
- •2.1 Метод ранговой корреляции
- •2.2 Решение типового примера
- •2.3 Задачи для решения
- •2.4 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 3
- •3.1 Однофакторный дисперсионный анализ
- •3.2 Решение типового примера
- •3.3 Задачи для решения
- •3.4 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 4
- •4.1 Двухфакторный дисперсионный анализ
- •4.2 Трехфакторный дисперсионный анализ
- •4.3 Решение типового примера
- •4.4 Задачи для решения
- •4.5 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 5
- •5. Методы насыщенных и сверхнасыщенных планов
- •5.1 Метод насыщенных планов
- •5.2 Метод сверхнасыщенных планов (метод случайного баланса)
- •5.3 Решение типового примера
- •5.4 Задачи для решения
- •5.5 Контрольные вопросы
- •Модуль 2 «активный эксперимент» практическое занятие № 6
- •6. Полный факторный эксперимент
- •6.1 Планирование эксперимента
- •6.2 Проведение эксперимента
- •6.3 Обработка и анализ результатов эксперимента
- •6.4 Решение типового примера
- •6.5 Задачи для решения
- •6.6 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 7
- •7.1 Дробный факторный эксперимент
- •7.2 Решение типового примера
- •7.3 Задачи для решения
- •7.4 Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 8
- •8 Центральные композиционные планы
- •8.1 Центральный композиционный ортогональный план (цкоп)
- •8.2 Центральный композиционный рототабельный план (цкрп)
- •8.3 Решение типового примера
- •Задачи для решения
- •8.5 Контрольные вопросы
- •Модуль 3 «пассивный эксперимент» практическое занятие №9
- •9.1 Метод регрессионного анализа
- •9.2 Решение типового примера
- •9.3 Задачи для решения
- •9.4 Контрольные вопросы
- •Модуль 4 «методы оптимизации» практическое занятие № 10
- •10.1 Методы оптимизации
- •10.2 Метод Гаусса-Зайделя
- •10.3 Метод случайного поиска
- •10.4 Градиентные методы
- •10.5 Метод крутого восхождения (метод Бокса-Уилсона)
- •10.6 Симплексный метод
- •10.7 Решение типового примера
- •10.8 Задачи для решения
- •10.9 Контрольные вопросы
- •Литература
- •Приложение а
- •Статистические таблицы
3.3 Задачи для решения
1. Оценить значимость влияния и дать интерпретацию результатов эксперимента с конкретными рекомендациями. В таблице даны результаты опытов при исследовании влияния группы материала одной и той же партии на выходную переменную
Выходная величина Y |
Группа материалов |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
1 |
17,5 |
19 |
20,5 |
20 |
2 |
17,3 |
17,5 |
19,5 |
19,5 |
3 |
20 |
20,25 |
19,25 |
20,5 |
4 |
20 |
18 |
19,5 |
19,3 |
5 |
20 |
19,5 |
20 |
20 |
6 |
19 |
19 |
19,5 |
19 |
7 |
20,5 |
20,5 |
20,5 |
19,5 |
8 |
19 |
19,5 |
19,5 |
19,3 |
9 |
20,5 |
20,25 |
19,7 |
20,2 |
2. Провести дисперсионный анализ результатов технологического эксперимента, план которого полностью рандомизирован. Проверить нуль-гипотезу о том, что фактор А не влияет на результаты измерения
Уровни измерения |
Уровни фактора А |
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
1 |
8 |
4 |
1 |
4 |
10 |
2 |
6 |
-2 |
2 |
6 |
8 |
3 |
7 |
0 |
0 |
5 |
7 |
4 |
5 |
-2 |
-1 |
5 |
4 |
5 |
8 |
3 |
-3 |
4 |
9 |
3. Выходной параметр – время нагревания микропаяльника, с. Уровни единственного фактора А – три разных типа микропаяльников. Эксперимент полностью рандомизирован.
Провести дисперсионный анализ и проверить гипотезу о том, что среднее время нагревания одинаково для всех типов микропаяльников.
Время нагревания микропаяльника, с |
Тип микропаяльника |
|||||
А1 |
А2 |
А3 |
||||
1 |
19 |
20 |
20 |
40 |
16 |
19 |
2 |
23 |
20 |
20 |
24 |
15 |
17 |
3 |
26 |
18 |
32 |
22 |
18 |
19 |
4 |
18 |
35 |
27 |
18 |
26 |
18 |
4. Выходной параметр – срок службы миниатюрного индикаторного прибора, ч. Уровни единственного фактора А – партии приборов, изготовленные по четырем разным технологиям. Отбор приборов для испытания полностью рандомизирован.
Проверить нуль-гипотезу о том, что варианты технологического процесса не влияют на срок службы индикаторных приборов.
Номер повторяемости опыта |
Номер варианта технологического процесса |
|||
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
|
1 |
1600 |
1580 |
1460 |
1510 |
2 |
1610 |
1640 |
1550 |
1520 |
3 |
1650 |
1640 |
1600 |
1530 |
4 |
1680 |
1700 |
1620 |
1570 |
5 |
1700 |
1750 |
1640 |
1600 |
Переходить к кодированным данным с помощью преобразования
Yкод=(Y-1600)/10/
4. Сравнить по выходному параметру продукцию, получаемую из трех разных по конструкции единиц технологического оборудования и установить, отличаются ли между собой средние выборок. Эксперимент полностью рандомизирован.
Номер повторяемости опыта |
Вариант технологического оборудования |
||
А1 |
А2 |
А3 |
|
1 |
6 |
5 |
7 |
2 |
7 |
6 |
8 |
3 |
6 |
4 |
5 |
4 |
5 |
5 |
8 |
5. Провести дисперсионный анализ данных полностью рандомизированного эксперимента по условиям:
Вариант технологического оборудования |
Номер повторяемости опыта |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
А1 |
210 |
220 |
210 |
200 |
А2 |
200 |
210 |
190 |
200 |
А3 |
220 |
230 |
200 |
230 |
6. Для изготовления печатных плат на складе предприятия получены две партии химиката, сертификаты на которые потеряны. Выяснить, являются ли эти партии химиката пригодными для использования в технологическом процессе, если на складе находится еще одна партия того же химиката, принятая по сертификату входным контролем. Данные замеров поверхностного сопротивления контрольных экземпляров серий печатных плат, отбор которых был полностью рандомизирован, в кодированном виде представлены в таблице.
Номер партии химиката |
А1 |
А2 |
А3 |
|||
Поверхностное сопротивление (кодированное) |
8 |
24 |
32 |
10 |
26 |
38 |
-17 |
11 |
12 |
-27 |
15 |
-32 |
|
-28 |
22 |
25 |
-18 |
-13 |
-19 |
|
-7 |
16 |
14 |
9 |
34 |
30 |
|
7. В бригаде радиорегулировщиков, состоящей из четырех человек, одному (первому) доверено личное клеймо контроля качества. Можно ли доверять личное клеймо бригаде в целом? Данные контрольных замеров аппаратов, отобранных с рабочих мест радиорегулировщиков в полностью рандомизированном порядке, приведены в таблице.
Номер регулировщика |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
||||
Значения выходного параметра – чувствительности диапазона волн радиоприемника |
24.5 |
33.7 |
38.6 |
34.1 |
31.9 |
25.4 |
34.6 |
32.7 |
31.2 |
27.6 |
28.9 |
30.2 |
27.3 |
29.6 |
30.5 |
31.2 |
|
34.1 |
25.8 |
35.1 |
31.7 |
34.3 |
32.6 |
29.7 |
29.9 |
|
32.3 |
31.2 |
30.6 |
28.5 |
28.3 |
29.4 |
32.3 |
30.1 |
|
8. Для пропитки высокочастотных катушек индуктивности радиоприемника получен парафин, марка которого не соответствует записанной в технической документации. Задача технолога – решить, можно ли партию парафина (партия №1) запустить в производство без ущерба для качества изделий. Для проведения контрольных замеров партия №1 парафина была запущена параллельно текущему производству, где использовались еще две партии. Эксперимент полностью рандомизирован.
Номер партии парафина |
А1 |
А2 |
А3 |
|||
Добротность катушек |
142 |
161 |
163 |
158 |
160 |
152 |
147 |
141 |
152 |
149 |
149 |
150 |
|
158 |
155 |
151 |
148 |
159 |
148 |
|
149 |
157 |
163 |
162 |
161 |
150 |
|
