- •Часть 1
- •Лекция 1. Методы моделирования, модели, оптимизация
- •Лекция 2. Методология моделирования
- •Синтез модели
- •Имитационное моделирование
- •Лекция 3. Модели механических систем
- •Лекция 4. Методы оптимального проектирования Оптимальное решение
- •Лекция 4. Методы оптимального проектирования.
- •Часть 2. Распределение ресурсов
- •Многопараметрическая оптимизация
- •Постановка задачи оптимизации в общем виде
- •Лекция 5. Основные понятия и задачи оптимального проектирования конструкций Выбор расчетной схемы в теории оптимального проектирования
- •О постановках задач оптимизации конструкций
- •Основные функционалы и критерии оптимизации
- •Переменные проектирования
- •Лекция 6. Пример постановки задачи оптимального проектирования Проектирование балки
- •Лекция 7. Методы безусловной минимизации функций многих переменных Прямые методы
- •Минимизация функции многих переменных
- •Прямые методы безусловной минимизации
- •Метод симплексов Минимизация по правильному симплексу
- •Лекция 8. Моделирование технологических процессов Моделирование процесса
- •Маршрут
- •Модель детали
- •Модель материала.
- •Модель технологического оборудования
- •Модель оснастки
- •Моделируемая операция
- •Цилиндрические детали
- •Лекция 10. Гибка Моделирование процесса гибки
- •Лекция 11. Процессы механической обработки
- •Проектирование технологии фрезерной обработки
- •Циклы фрезерной обработки
- •Лекция 12.Процессы токарной обработки Проектирование технологии токарной обработки
- •Моделирование процессов механической обработки
- •Циклы токарной обработки
- •Часть 2
- •Математическое моделирование на основе экспериментальных данных
- •Лекция 1. Планирование эксперимента
- •Планирование эксперимента
- •Основные принципы планирования эксперимента
- •План эксперимента
- •Лекция 2.Планирование эксперимента
- •Планы экспериментов и их свойства
- •План однофакторного эксперимента
- •План полного факторного эксперимента
- •Лекция 3.Планирование эксперимента План дробного факторного эксперимента
- •Статистический анализ результатов активного эксперимента
- •Программирование обработки на станках с чпу
- •Часть 3. Лекция 1. Системы чпу
- •Системы счисления
- •Представление информации кодом.
- •Характеристики основных систем счисления
- •Лекция 2. Программирование обработки на станках с чпу Программоносители.
- •Внешние программоносители
- •Магнитные носители.
- •Подготовка информации для управляющих программ
- •Лекция 3. Программирование обработки на станках с чпу Кодирование информации
- •Структура управляющей программы.
- •Структура кадров управляющей программы.
- •Запись слов в кадрах управляющей программы.
- •Лекция 4. Программирование обработки на станках с чпу
- •Код функции и наименование
- •Подпрограммы
- •Лекция 5. Программирование обработки на станках с чпу Подпрограммы
- •Часть 1
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
План однофакторного эксперимента
Однофакторный (классический) эксперимент предназначен для получения линейной экспериментальной факторной модели вида
(106)
Однофакторный эксперимент предусматривает поочередное варьирование каждого из факторов при фиксированных на некотором уровне значениях остальных факторов. Фактор Хiварьируют на двух уровнях XiB и XiH, а все остальные при этом должны находиться в точке центра эксперимента Xj0, j # i. Для нормированных факторов xjB= +1, xiH= -1, xj= 0. С учетом этого составим матрицу спектра плана однофакторного эксперимента
. (107)
Число точек плана в этом случае N = 2n, где n — количество факторов.
Рисунок 71 – Спектр плана.
Вектор базисных функций имеет вид
(108)
План полного факторного эксперимента
Спектр плана полного факторного эксперимента (ПФЭ) содержит все возможные комбинации значений факторов на всех уровнях их изменения. Число точек N спектра плана определяется по формуле
, (109)
где U— число уровней варьирования факторов; n— количество факторов.
Рассмотрим особенности и свойства ПФЭ, применяемых при построении линейных регрессий вида
(110)
Для получения линейной регрессии достаточно варьировать факторы на двух уровнях, т. е. U= 2. Тогда число точек спектра плана будет
N = 2n. (111)
Такой план принято обозначать ПФЭ2n.
Рассмотрим порядок составления матрицы спектра плана, полагая, что факторы нормированы и, следовательно, могут принимать значения только либо + 1, либо - 1.
Для составления матрицы спектра плана используется следующее простое правило: в первой строке матрицы все факторы равны - 1, в первом столбце знаки единиц меняются поочередно; во втором столбце они чередуются через два; в третьем — через 4; в четвертом — через 8 и т. д. по степеням двойки.
При n = 2 число точек плана N = 22 = 4, а матрица спектра плана имеет вид
(112)
Приn = 3 N=23 = 8, а матрица спектра плана имеет вид
(113)
Таблица 18 Таблица 19
i |
Факторы |
|
i |
Факторы |
i |
Факторы |
|||||
x1 |
x2 |
x1 |
x2 |
x3 |
x1 |
x2 |
x3 |
||||
1 |
-1 |
-1 |
1 |
-1 |
-1 |
-1 |
5 |
-1 |
-1 |
+1 |
|
2 |
+1 |
-1 |
2 |
+1 |
-1 |
-1 |
6 |
+1 |
-1 |
+1 |
|
3 |
-1 |
+1 |
3 |
-1 |
+1 |
-1 |
7 |
-1 |
+1 |
+1 |
|
4 |
+1 |
+1 |
4 |
+1 |
+1 |
-1 |
8 |
+1 |
+1 |
+1 |
Точки плана ПФЭ2n располагаются в вершинах n— мерного гиперкуба.
Рисунок 72 – Спектр плана.
Посредством ПФЭ можно построить как простейшую линейную модель технической системы вида
, (114)
так и нелинейную.
Для этой модели система базисных функций очевидна: f0(х) = 1; f1 (х) = x1;
f2(х) = х2; ...; fn(x) = хn. Число базисных функций в этом случае равно n+ 1.