- •Основы научных исследований
- •Введение
- •1. Общие представления о науке1
- •1.1. Термины и определения
- •1.2. История науки и ее роль в жизни общества
- •1.3. Организация научной деятельности в России
- •1.4. Подготовка научных кадров в России
- •2. Общие представления о научных исследованиях2
- •2.1. Методы научных исследований
- •2.2. Классификация научных исследований
- •3. Основные этапы и стадии прикладных научных исследований
- •4 : 6 : 100.
- •3.1. Основные стадии и разделы нир
- •3.2. Рекомендации по составлению аналитического обзора
- •3.2.1. Поиск и хранение информации
- •3.2.1.1. Определение предмета поиска информации
- •3.2.1.2. Составление карты поиска информации
- •Карта поиска информации
- •3.2.1.3. Задание глубины поиска информации
- •3.2.1.4. Выбор источников информации
- •3.2.1.5. Проведение поиска информации
- •3.2.1.6. Отбор и хранение найденной информации
- •3.2.2. Составление аналитического обзора
- •4. Некоторые особенности измерений
- •4.1. Особенности представления и обработки количественных результатов измерений
- •4.1.1. Характеристика результатов измерений как случайных величин
- •4.1.2. Представление результатов измерений с учетом их погрешностей
- •4.1.2.1. Ошибки измерений
- •4.1.2.2. Законы накопления ошибок косвенных измерений
- •4.2. Формы представления конечных результатов измерений
- •5. Выбор и составление плана эксперимента
- •5.1. Планирование эксперимента для применения корреляционного анализа
- •5.1.1. Некоторые общие положения корреляционного анализа
- •5.1.1.1. Анализ поля корреляции (визуальный анализ)
- •5.1.1.2. Анализ выборочного коэффициента корреляции
- •5.1.2. Пример проведения корреляционного анализа
- •5.1.2.1. Анализ поля корреляции
- •5.1.2.2. Анализ выборочного парного коэффициента корреляции
- •5.1.2.3. Окончательные выводы корреляционного анализа
- •5.1.3. Составление планов эксперимента с учетом возможности проведения корреляционного анализа
- •5.2. Планирование эксперимента для применения дисперсионного анализа
- •5.2.1. Некоторые общие положения дисперсионного анализа
- •5.2.2. Составление планов эксперимента для проведения дисперсионного анализа
- •5.2.2.1. Составление планов экспериментов для проведения однофакторного дисперсионного анализа
- •5.2.2.2. Составление планов экспериментов для проведения двухфакторного дисперсионного анализа
- •5.2.2.3. Составление планов экспериментов для проведения многофакторного дисперсионного анализа
- •5.2.3. Пример составления плана эксперимента и проведения однофакторного дисперсионного анализа
- •5.3. Планирование эксперимента для применения регрессионного анализа
- •5.3.1. Некоторые общие положения регрессионного анализа
- •5.3.2. Составление планов эксперимента для проведения регрессионного анализа
- •5.3.2.1. Составление планов эксперимента для проведения классического регрессионного анализа
- •5.3.2.2. Математическое планирование эксперимента для проведения регрессионного анализа
- •5.3.2.2.1. Планы первого порядка
- •5.3.2.2.2. Планы второго порядка
- •5.4. Планирование эксперимента для решения оптимизационныхзадач
- •5.4.1. Метод крутого восхождения или наискорейшего спуска по поверхности функции отклика объекта
- •5.4.2. Метод симплекс-планирования
- •5.5. Особенности планирования эксперимента в производственных условиях
- •6. Рекомендации по обобщению, анализу и оформлению результатов эксперимента
- •7. Основные задачи, решаемые при выполнении опытно-технологических и опытно-конструкторских работ
- •8. Охрана интеллектуальной собственности, создаваемой при выполнении научных исследований
- •Рекомендуемая литература
- •Содержание
- •620032, Екатеринбург, Сибирский тракт, 37
5.4.2. Метод симплекс-планирования
Название метода произошло от названия геометрической фигуры "регулярный симплекс", т.е. правильный выпуклый многогранник. Если исследуется влияние на свойство объекта kфакторов, то факторное пространство можно задать в виде регулярного симплекса с (k+1) вершиной. Так, например, для двух факторов (k=2) факторное пространство можно задать в виде правильного треугольника (правильный многогранник с 3 вершинами), а для трех факторов (k=3) – в виде тетраэдра (правильный многогранник с 4 вершинами).
Разработаны простые в построении матрицы планов эксперимента с использованием для исследований факторного пространства в виде регулярных симплексов, центр которых совпадает с центром факторного пространства с кодированными значениями факторов (т.е. кординаты центра начального плана эксперимента задаются как xj= 0) и одна из вершин исходного симплекса лежит на одной из координатных осей этого пространства. Для такого случая построение плана эксперимента начинается с матрицы Е (матрицы исходного симплекс-плана с кодированными значениями факторов, табл. 22):
Данные табл. 22 показывают, что число опытов в исходном симплекс-плане всегда на единицу больше (N=k+1), чем число исследуемых факторовk.
Таблица 22
Исходный симплекс-план эксперимента с кодированными
значениями факторов
|
Номер |
Кодированные значения факторов |
y | ||||||||
|
опыта i |
х1 |
х2 |
х3 |
… |
хj |
… |
xk-1 |
xk |
| |
|
1 |
e1 |
e2 |
e3 |
… |
ej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
2 |
- 1e1 |
e2 |
e3 |
… |
ej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
3 |
0 |
-2e2 |
e3 |
… |
ej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
4 |
0 |
0 |
-3e3 |
… |
ej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
… |
0 |
0 |
0 |
… |
ej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
j+1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-jej |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
… |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
… |
ek-1 |
ek |
| |
|
k |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-(k-1)ek-1 |
ek |
| |
|
k+1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
-kek |
| |
Конкретные цифровые значения ejрассчитываются по формуле
.
После завершения эксперимента по исходному симплекс-плану оценивают полученные значения отклика объекта и определяют номер опыта (h) с наихудшим для исследователя значениемy(минимальным или максимальным в зависимости от цели оптимизации). По координатам наихудшего опыта рассчитывают координаты нового дополнительного (k+2) опыта:
;
приih.
После реализации нового опыта (k+2) вновь анализируют значенияyи если значениеy(k+2)лучше значенияy(h), снова определяют номер наихудшего опыта во всей совокупности проведенных опытов (исключая из рассмотрения опытh) и рассчитывают координаты следующего дополнительного (k+3) опыта. Если новый опыт не приводит к получению лучшего значенияy, то эксперименты заканчивают и за рациональное значение факторов принимают координаты опыта, в котором получено наилучшее значениеy.
Достоинства метода симплекс-планирования:
Экономное число опытов из-за необязательности их повторения.
Возможность увеличения числа исследуемых факторов на любом этапе исследований без значительного увеличения числа опытов.
Возможность при оптимизации одного свойства объекта учитывать изменения других свойств.
Возможность получения уравнения регрессии по симплекс-планам при k= 4a–1 , где а равно 1,2,3, …n.
Недостатоки метода симплекс-планирования:
Позволяет найти только один экстремум функции отклика объекта, и для поиска других экстремумов необходимо повторять реализацию исходного симплекс-плана в другой области факторного пространства.
Эффективность поиска экстремумов функции отклика объекта зависит от величины выбранного интервала варьирования факторов.
Для поиска всех возможных экстремумов функции отклика объекта проводят исследование ее поверхности по уравнению регрессии в стандартном каноническом виде [8].
