- •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
8.3 Решение типового примера
Пример Интервалы варьирования переменных и уровни технологических факторов представлены в таблице 8.6
Таблица 8.6 –Значения переменных при исследовании свойств резистивных пленок рения
Характеристика фактора |
Входной фактор |
||
А, 0С |
В, 0С |
С, 0С |
|
Кодовое обозначение |
X1 |
X2 |
X3 |
Основной уровень xi=0 |
2630 |
530 |
610 |
Шаг варьирования ΔXi |
40 |
20 |
40 |
Верхний уровень xi=+1 |
2670 |
550 |
650 |
Нижний уровень xi=-1 |
2590 |
510 |
570 |
Решение После реализации ПФЭ 23 оказалось, что полученная линейная модель неадекватно описывает результаты экспериментов. Поэтому необходимо дополнить ПФЭ до ЦКРП (таблица 8.7) для получения модели второго порядка.
Поскольку при проверке эксперименты оказались воспроизводимыми, результаты опытов использовались для определения коэффициентов регрессии по формулам (8.21) – (8.24):
b0=+1,07; b13=+0,0375;
b1=+0,069; b23=+0,0375;
b2=-0,076; b11=+0,060;
b3=+0,125; b22=+0,080;
b12=-0,0375; b33=+0,060.
После вычисления дисперсий S2{b0}, S2{bi}, S2{bii}, S2{bij} по формулам (8.25) – (8.28) установлено, что коэффициенты b12, b13, b23 незначимы. Тогда получаем математическую модель вида
Y=1,07+0,069X1–0,076X2+0,125X3+0,060X12+0,080X22+0,060X32. (8.29)
Таблица 8.7 – Матрица планирования и результаты экспериментов при исследовании резистивных пленок рения
Номер опыта |
X0б |
X1б |
X2б |
X3б |
X1бX2б |
X1бX3б |
X2бX3б |
X1бX2бX3б |
X21б |
X22б |
X23б |
Y1 |
Y2 |
Y |
1 |
+ |
– |
– |
– |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
+ |
+ |
1,3 |
1,1 |
1,2 |
2 |
+ |
+ |
– |
– |
– |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
3 |
+ |
– |
+ |
– |
– |
+ |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
1,2 |
1,4 |
1,3 |
4 |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
– |
– |
+ |
+ |
+ |
0,9 |
0,9 |
0,9 |
5 |
+ |
– |
– |
+ |
+ |
– |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
1,6 |
1,4 |
1,5 |
6 |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
+ |
– |
– |
+ |
+ |
+ |
1,5 |
1,3 |
1,4 |
7 |
+ |
– |
+ |
+ |
– |
– |
+ |
– |
+ |
+ |
+ |
1,2 |
1,2 |
1,2 |
8 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
1,6 |
1,4 |
1,5 |
9 |
+ |
-1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
0 |
0 |
1,0 |
1,0 |
1,0 |
10 |
+ |
+1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
0 |
0 |
1,3 |
1,7 |
1,5 |
11 |
+ |
0 |
-1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
0 |
1,2 |
1,6 |
1,4 |
12 |
+ |
0 |
+1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
0 |
1,4 |
1,0 |
1,2 |
13 |
+ |
0 |
0 |
-1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
1,2 |
0,8 |
1,0 |
14 |
+ |
0 |
0 |
+1,682 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
2,829 |
1,7 |
1,3 |
1,5 |
15 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,7 |
1,1 |
0,9 |
16 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,7 |
0,9 |
0,8 |
17 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1,6 |
1,2 |
1,4 |
18 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1,5 |
1,1 |
1,3 |
19 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1,0 |
1,4 |
1,2 |
20 |
+ |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1,1 |
1,1 |
1,1 |
При проверке адекватности полученного уравнения оказалось S2ад=0,427; S2{Y}=0,0402, то есть S2ад>S2{Y}.
Критерий Фишера для данного случая
F= S2ад/S2{Y}=0,427/0,0402≈1,06.
Подсчитав
νад=N–(m0–1)–[((k+1)(k+2))/2]; ν =m0–1,
по таблице А2 приложения А для Р=0,05 Fкр=3,45.
Так как F>Fкр, следовательно, уравнение (8.29) адекватно описывает поверхность отклика в исследуемой области и может быть использовано для определения оптимальных технологических режимов. Анализ уравнения (8.29) показывает, что исследуемая поверхность отклика относится к поверхностям, имеющим экстремум.
Приравняв нулю ∂Y/∂Xi и решив систему уравнений
0
,069
+2·0,060X1б=0;
-0,076+2·0,080X2б=0;
0,125+2·0,060X3б=0,
найдем координаты экстремума X1б=-0,575, X2б=0,475, X3б=-1,04. Затем определим наиболее благоприятные режимы осаждения резистивных пленок рения. Для этого безразмерные переменные с помощью (8.13) переведем в натуральные переменные:
X1=26070С; X2=5400С; X3=5680С.
