- •ВВЕДЕНИЕ
- •1. ЭКСПЕРИМЕНТ КАК ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ
- •1.1. Понятие эксперимента
- •1.2. Виды экспериментальных исследований
- •1.3. Математическая модель объекта исследования
- •1.4. Факторы
- •1.5. Параметр оптимизации
- •Вопросы и задания для самоподготовки
- •2. ПРОСТЫЕ СРАВНИВАЮЩИЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
- •2.1. Предварительная обработка экспериментальных данных
- •2.2. Статистические гипотезы
- •2.5. Сравнение двух рядов наблюдений
- •2.6. Сравнение двух дисперсий
- •2.7. Проверка гипотезы о законе распределения
- •2.7.1. Общие сведения
- •2.7.2. Пример проверки гипотезы о нормальном законе распределения экспериментальных данных
- •Вопросы и задания для самоподготовки
- •3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПАССИВНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
- •3.1. Элементы дисперсионного анализа
- •3.1.1. Общие сведения
- •3.1.2. Пример применения однофакторного дисперсионного анализа
- •3.2. Характеристика видов связей между рядами наблюдений
- •3.4. Определение тесноты связи между случайными величинами
- •3.5. Парная линейная корреляция
- •3.6. Статистическое изучение корреляционной связи
- •3.6.2. Исключение из массива первичной информации промахов
- •3.6.4. Измерение степени тесноты связи, оценка ее существенности
- •3.8. Линейная множественная регрессия
- •Вопросы и задания для самоподготовки
- •4. МНОГОФАКТОРНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
- •4.1. Общие сведения
- •4.2. Полный факторный эксперимент
- •4.2.1. Кодирование факторов
- •4.2.2. Матрицы планирования эксперимента
- •4.2.3. Рандомизация опытов
- •4.2.4. Проведение эксперимента
- •4.2.5. Проверка однородности дисперсии параллельных опытов, воспроизводимости эксперимента
- •4.2.6. Расчет коэффициентов регрессии, проверка их значимости
- •4.2.7. Проверка адекватности модели
- •4.2.8. Пример применения планов первого порядка полного факторного эксперимента
- •4.3. Дробный факторный эксперимент
- •4.4. Применение плана первого порядка дробного факторного эксперимента для исследования технических устройств
- •4.4.1. Теоретическая модель усилителя
- •4.5. Планы второго порядка
- •4.5.1. Ортогональные планы
- •4.5.2. Ротатабельные планы второго порядка
- •5.1. Метод покоординатной оптимизации
- •5.3. Симплексный метод планирования
- •ПРИЛОЖЕНИЯ
~ |
R R0 |
|
|
R R0 |
|
|
R R0 |
|
|
R R0 |
|
|
|
||||||||
1 |
|
1 |
|
|
|
2 |
|
2 |
|
|
3 |
3 |
|
|
4 |
4 |
|
|
|
||
y 94 8,2 |
|
|
|
|
10,1 |
|
|
|
|
8,6 |
|
|
7 |
|
|
, |
|
(4.55) |
|||
R |
|
|
|
R |
|
|
|
R |
|
R |
|
|
|||||||||
|
|
1 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
3 |
|
|
|
4 |
|
|
|
|
||
где R0 – основные уровни (номиналы) сопротивлений; |
R |
– их ин- |
|||||||||||||||||||
u |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
u |
|
тервалы варьирования. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
Подставляя числовые значения R0 |
и R |
|
в уравнение (4.55), по- |
||||||||||||||||||
лучим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
u |
u |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
~ |
|
5 |
R1 33,7 10 |
5 |
R2 860 10 |
5 |
R3 |
7 10 |
5 |
R4 |
, (4.56) |
||||||||||
y 80,7 1640 10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
или в общем виде |
|
~ |
|
a1R1 |
a2R2 a3R3 |
a4R4. |
|
|
|
(4.57) |
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
y a0 |
|
|
|
Впоследнем уравнении a-коэффициенты в отличие от
b-коэффициентов уравнения (4.54) являются размерными величинами
(Ом-1).
циент усиления оказывают сопротивления ИR , R . Практический ин-
Из уравнения (4.57) видно, что наибольшее влияние на коэффи-
1 3
терес представляют относительные коэффициенты влияния или чувствительности коэффициента усиления к изменению сопротивлений R1, R2, R3 , R4, которые вычисляются по формуле
|
~ |
|
|
R |
|
|
a |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
y |
|
u 1,2,3,4 . |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
B |
|
|
|
|
|
|
u |
|
u |
R0 |
|
|
|
|
|
|
(4.58) |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
u |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
u |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y0 |
|
Ru0 |
|
|
~ Д |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
y0 |
B1 |
|
|
|
B2 |
|
|
|
B3 |
|
|
|
B4 |
|
|
||||||||||
Для рассматриваемого примера |
|
|
|
|
|
2; |
|
|
|
|
|
1. По |
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
уравнению модели можно |
|
|
А |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
сследовать параметрическую надежность |
и строить допуск наивыходнойбпараметр – коэффициент усиления по напряжению. Эмп р ческая модель больше соответствует реальной действительности, но выводы на основе такой модели справедливы
только в областиСэксперимента, задаваемой интервалами варьирования факторов.
4.5.Планы второго порядка
Вэтом случае требуется, чтобы каждый фактор варьировался не
менее чем на трёх уровнях. В этом случае полный факторный эксперимент содержит слишком большое количество опытов, равное 3к. В связи с этим осуществление ПФЭ для планов второго порядка не только сложно, но и нецелесообразно.
Сократить число опытов можно, воспользовавшись так называемым композиционным или последовательным планом, разработанным Боксом и Уилсоном. Так, при двух факторах модель функции
84
отклика второго порядка представляет собой поверхность в виде цилиндра, конуса, эллипса и т.д., описываемую в общем виде уравнением
~ |
2 |
2 |
(4.59) |
y |
b0 b1X1 b2 X2 b11X1 |
b22 X2 b12 X1X2. |
|
Для определения такой поверхности необходимо располагать |
|||
координатами не менее трёх её точек, т.е. факторы Х1 и Х2 |
должны |
варьироваться не менее чем на трёх уровнях. Поэтому план эксперимента не может состоять из 4 опытов ПФЭ 22, располагающихся в вершинах квадрата, как для модели первого порядка. К ним должны быть добавлены опыты 5-8, расположенные на осях х1 и х2 с коорди-
натами ;α ±(0( ,)0)α±; и обязательно опыт 9 в центре квадрата, чтобы по любому направлению располагались три точки, определяющие
1)добавить 2k звёздныхАточекД, расположенныхИ на координатных осях факторного пространства;
2)провести n0 опытовбпри значениях факторов в центре плана. -и
3 |
7 |
4 |
3 |
4 |
|
+1 |
|
|
|
5 |
α |
9 |
6 |
5 |
9 - 13 |
6 |
|
||||||
-1 |
α |
С+1 |
х1 |
α |
|
х1 |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
1 |
-1 |
2 |
1 |
2 |
8 |
||||
|
|
|
|
8 |
Рис. 4.5. Планы второго порядка при k=2: а – ортогональный; б – ротатабельный
85
При k факторах общее число опытов в матрице композиционного плана составит
n 2k 2k n0 при k 5, n 2k 1 2k n0 при k 5.
При этом величина звёздного плеча и число опытов в центре плана n0 зависит от выбранного вида композиционного плана (табл. 4.19).
Таблица 4.19
Композиционный план для k=2 и n0=1
Номер опыта |
|
|
X0 |
|
X1 |
|
|
X2 |
|
|
|
X1X2 |
|
|
|
X12 |
|
X22 |
yi |
||||
Ядро плана |
1 |
|
+1 |
|
-1 |
|
-1 |
|
|
|
+1 |
|
|
|
+1 |
|
+1 |
y1 |
|||||
|
2 |
|
+1 |
|
+1 |
|
-1 |
|
|
|
-1 |
|
|
|
+1 |
|
+1 |
y2 |
|||||
|
3 |
|
+1 |
|
-1 |
|
+1 |
|
|
|
|
И |
|
+1 |
|
8 |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
-1 |
|
|
|
+1 |
|
y3 |
||||||||||
|
4 |
|
+1 |
|
+1 |
|
+1 |
|
|
|
+1 |
|
|
|
+1 |
|
+1 |
y4 |
|||||
Звёздные |
5 |
|
+1 |
|
+α |
|
0 |
|
|
Д |
α2 |
|
0 |
y5 |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|||||||||||||
точки |
6 |
|
+1 |
|
-α |
|
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
α2 |
|
0 |
y6 |
|||||
|
7 |
|
+1 |
|
0 |
|
|
+α |
|
|
|
0 |
|
|
|
0 |
|
α2 |
y7 |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
А |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
8 |
|
+1 |
|
0 |
|
|
-α |
|
|
|
0 |
|
|
|
0 |
|
α2 |
y |
|
|||
Центр плана |
9 |
|
+1 |
|
0 |
|
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
0 |
|
0 |
y9 |
|||||
|
|
|
|
4.5.1. Ортогональные планы |
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
и |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
В общем видеплан, представленный втаблице, неортогонален, т.к. |
|||||||||||||||||||||||
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
С |
б0, X 2ji Xui2 |
0, |
|
|
j u. |
|
|
(4.60) |
||||||||||||||
|
X |
0i X 2ji |
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
i 1 |
|
|
|
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
Привести этот план к ортогональному можно, вводя новые пе- |
|||||||||||||||||||||||
ременные (преобразуя квадратичные эффекты) |
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X 2ji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
X /ji |
X 2ji |
|
i 1 |
|
X 2ji |
|
|
2j , |
|
|
|
(4.61) |
|||||||
|
|
|
|
|
X |
|
|
|
|||||||||||||||
при этом |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
n |
|
|
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
X0i X /ji |
X |
2ji |
X |
2j |
0. |
|
|
|
(4.62) |
||||||||||
|
|
|
|
i 1 |
|
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Тогда уравнение регрессии будет записано как |
|
|
|
|
|||||||||||||||||||
|
~ |
|
/ |
|
k |
|
|
k |
bju X j Xu |
|
|
k |
/ |
/ |
|
(4.63) |
|||||||
|
y |
b0 bj X j |
bjjxj . |
||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
j 1 |
|
|
j,u 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
j 1 |
|
|
|
|
Значения звёздных плеч в ортогональных планах второго порядка и число опытов в центре плана приведены в табл. 4.20.
86
Таблица 4.20
Значения звёздных плеч в ортогональных планах второго порядка
Число опытов в |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Звёздное плечо α при различном числе факторов k |
|||||||||||||||||||||||
центре плана n0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
k = 2 |
|
|
|
|
|
k = 3 |
|
|
|
|
k = 4 |
||||||||||
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
|
|
|
|
|
1,215 |
|
|
|
|
1,414 |
|||||||
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,077 |
|
|
|
|
|
1,285 |
|
|
|
|
1,471 |
|||||||
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,148 |
|
|
|
|
|
1,353 |
|
|
|
|
1,546 |
|||||||
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,214 |
|
|
|
|
|
1,414 |
|
|
|
|
1,606 |
|||||||
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,267 |
|
|
|
|
|
1,471 |
|
|
|
|
1,664 |
|||||||
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,320 |
|
|
|
|
|
1,525 |
|
|
|
|
1,718 |
|||||||
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,369 |
|
|
|
|
|
1,575 |
|
|
|
|
1,772 |
|||||||
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,414 |
|
|
|
|
|
1,623 |
|
|
|
|
1,819 |
|||||||
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,454 |
|
|
|
|
|
1,668 |
|
|
|
|
1,868 |
|||||||
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,498 |
|
|
|
|
|
|
И |
|
1,913 |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,711 |
|
|
|
|
||||||||||
Матрица планирования для ортогонального плана второго по- |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
рядка представлена табл. 4.21. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 4.21 |
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
А |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
Ортогональный план второго порядка |
|
|
|
||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Номер опыта |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Факторы |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Результат |
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
X0 |
|
|
|
|
|
|
|
б |
|
ДX1X2 |
|
X1/ |
|
|
X2/ |
|
yi |
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
X1 |
X2 |
|
|
|
|
|
|||||||||||||
Ядро плана |
|
|
|
1 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
-1 |
-1 |
|
|
|
+1 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
+1/3 |
|
y1 |
||||||
|
|
|
|
2 |
|
+1 |
и |
-1 |
|
|
|
-1 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
+1/3 |
|
y2 |
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
3 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
-1 |
+1 |
|
|
|
-1 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
+1/3 |
|
y3 |
||||||
|
|
|
|
4 |
|
С |
|
+1 |
+1 |
|
|
|
+1 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
+1/3 |
|
y4 |
||||||||||||
|
|
|
|
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
Звёздные |
|
|
|
5 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
α =+1 |
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
-2/3 |
|
y5 |
||||||
точки |
|
|
|
6 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
α =-1 |
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
+1/3 |
|
-2/3 |
|
y6 |
||||||
|
|
|
|
7 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
α =+1 |
|
|
0 |
|
|
|
|
-2/3 |
|
+1/3 |
|
y7 |
|||||||
|
|
|
|
8 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
α =-1 |
|
|
0 |
|
|
|
|
-2/3 |
|
+1/3 |
|
y8 |
|||||||
Центр плана |
|
|
|
9 |
|
+1 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
0 |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
-2/3 |
|
-2/3 |
|
y9 |
||||||
Коэффициенты уравнения (4.63) определяют по формулам |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
|
|
y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
x |
ji |
i |
|
|
|
|
|
|
|
|
x/ |
i |
|
|
|
|
|
|
|||||||||
b |
|
|
|
|
j 1 |
|
|
|
|
|
|
b/ |
|
|
j 1 |
ij |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
j |
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
jj |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
x2ji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x/ |
ji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(xjixui)yi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
k |
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
j 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
b |
ju |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
b b/ |
|
b/ |
x |
2 |
, |
(4.64) |
||||||||||||
|
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
)2 |
|
|
|
0 |
|
0 |
|
|
|
jj |
|
j |
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
(x |
ji |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
j 1 |
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ui |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
i 1
87