- •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
4.3 Решение типового примера
Пример Исследовать качество трех конструкций ЭА одного функционального назначения, изготовленных на трех предприятиях, температурные условия эксплуатации изменяются в диапазоне от 20 до 70 °С.
Решение. Исследование проведем по наиболее информативной выходной переменной Y в относительных единицах. Так как имеют место качественные факторы (конструкции и предприятие-изготовитель), а общее число факторов равно трем, то при планировании эксперимента используем 3x3 латинский квадрат с числом параллельных опытов m=4. Рандомизированный план и результаты эксперимента представлены в табл. 4.5.
Таблица 4.5
План эксперимента |
Результаты опытов |
||||||
Уровни фактора |
b1 |
b3 |
b2 |
Уровни фактора |
b1 |
b3 |
b2 |
a2 |
c3 |
c2 |
c1 |
a2 |
2, 0, 1, 4 |
4, 3, 2, 6 |
8, 6, 10, 9 |
a1 |
c2 |
c1 |
c3 |
a1 |
5, 4, 10, 8 |
8, 6, 4, 7 |
11, 9, 10, 12 |
a3 |
c1 |
c3 |
c2 |
a3 |
6, 7, 8, 5 |
8, 9, 10, 7 |
9, 1, 2, 8 |
В строках квадрата (табл. 4.5) a1, a2 и a3представлены предприятия-изготовители, в столбах b1, b2, b3 — конструкции ЭА, элементы латинского квадрата c1, c2, c3 — значения выходной переменной Y в относительных единицах.
Результаты обработки наблюдений представлены в табл. 4.6, где даны суммы четырех опытов, итоги по строкам (Ai), по столбцам (Bj) и по латинской букве (Ск).
Таблица 4.6
Уровни фактора |
b1 |
b3 |
b2 |
Итоги по строкам |
a2 |
c3 7 |
c2 15 |
c1 33 |
A2=55 |
a1 |
c2 27 |
c1 25 |
c3 42 |
A1=94 |
a3 |
c1 26 |
c3 34 |
c2 20 |
A3=80 |
Итоги по столбцам |
B1=60 |
B3=74 |
B2=95 |
Итог G=229 |
Итоги по букве (Ск) |
C1=84 |
C2=62 |
C3=83 |
– |
Рассчитываем суммы квадратов для факторов Sa, Sb, Sc общую сумму квадратов S и остаточную сумму квадратов So, для чего вначале вычисляем суммы квадратов S1, S2, S3, S4, S5 с учетом параллельных опытов n=4:
,
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Дисперсия внутри ячеек
Результаты дисперсионного анализа сводим в табл. 4.7.
Таблица 4.7
Источник дисперсии |
Число степеней свободы |
Сумма квадратов |
Средний квадрат |
Критерий Фишера Fрасч |
Строка (предприятие – изготовитель) |
n-1=2 |
Sa=65,06 |
|
7,15 |
Столбец (конструкция) |
n-1=2 |
Sb=51,73 |
|
5,68 |
Латинская буква (условия испытаний) |
n-1=2 |
Sc=25,73 |
|
2,82 |
Остаток |
(n-1)( n-2)=2 |
S0=79,04 |
|
8,68 |
Внутри ячеек |
n2(m-1)=27 |
Sв.я.=122,75 |
sв.я.=4,55 |
– |
Итого |
35 |
344,31 |
– |
– |
Как показал анализ, эффекты по строке и столбцу значимы. Незначим оказался эффект по латинской букве (температура испытаний).
Проводим проверку гипотезы о незначимости всех взаимодействий по критерию Фишера:
Из табл. А2 для =0,05 и степеней свободы 1=2, 2=27 находим критическое значение F-критерия, который оказался равным 3,35.
Так как Fрасч>Fкр, то гипотеза о незначимости взаимодействий отвергается, что говорит о смешивании главных эффектов со взаимодействиями.
Логический анализ показал, что существенным можно считать взаимодействие факторов ВС, т.е. между конструкцией и условиями испытаний. Очевидно, при проектировании исходили из различных технических заданий, в которые не ставились одинаковые требования по термостабильности.
