Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
26
Добавлен:
03.06.2015
Размер:
509.95 Кб
Скачать

ЛЕКЦИЯ 22 1. ПОЛНОФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ДЛЯ ТРЕХФАКТОРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ

Пример. Определить функцию отклика по данным эксперимента, приведенного в табл. 1. Таблица 1

 

 

 

 

Матрица и результаты ПФЭ 23

 

 

Номе

 

Фактор

 

 

 

 

 

Расчетное

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x1x2

x1x3

x2x3

x1x2x3

Функция

значение

р

 

 

 

опыта

x1

x2

x3

 

 

 

 

отклика

функции

 

 

 

 

 

отклика

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

-

-

-

+

+

+

-

-3

-3

2

+

-

-

-

-

+

+

-5

-5

3

-

+

-

-

+

-

+

+7

+7

4

+

+

-

+

-

-

-

-3

-3

5

-

-

+

+

-

-

+

+7

+7

6

+

-

+

-

+

-

-

+17

+17

7

-

+

+

-

-

+

-

-7

-7

8

+

+

+

+

+

+

+

+3

+3

0

0

0

0

0

0

0

 

 

Используя известные уравнения находим коэффициенты модели:

Таким образом, целевая функция имеет вид

В табл. 1 в последнем столбце приведены расчетные значения целевой функции

,

которые указывают на хорошую аппроксимацию полученного уравнения

 

экспериментальным данным.

 

2. ДРОБНЫЙ ФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИЕНТ

1.ДФЭ для трех факторов

Полный факторный эксперимент позволяет оптимально использовать пространство независимых переменных: снизить погрешность определения коэффициентов и получить элементарно простые формулы для их вычисления. Однако число опытов, необходимое для реализации ПФЭ, в ряде случаев может все же оказаться неприемлемо большим. Так, если число факторов равно 10, то необходимое число опытов N = 210 = 1024. Поэтому желательно сократить число опытов, но так, чтобы матрица не потеряла своих оптимальных свойств.

Рассмотрим простейший случай — матрицу ПФЭ для двух факторов. Пользуясь ПФЭ, можно получить модель

Если есть основание предполагать, что

, т. е. эффект взаимодействия мал, в

матрицу ПФЭ вместо x1x2 можно включить третий фактор x3, который в опытах будет

принимать значения, соответствующие столбцу x1x2. Запишем новую таблицу (табл. 2) и

подсчитаем столбцы для всех взаимодействий. Можно видеть, что в этой таблице

совпадают столбцы для x0 и x1x2x3 , для x1

и x2x3 , для x2 и x1x3 , для x3 и x1x2 , т. е.

рассчитанные коэффициенты будут смешанными оценками:

Номе

x0

x1

x2

x3

x1x2

x1x3

x2x3

x1x2

y 2

р

 

 

 

 

 

 

 

x3

 

опыт

 

 

 

 

 

 

 

 

а

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

+1

-1

-1

+1 +1

-1

-1

+1

y1

2

+1

+1

-1

-1

-1

-1

+1

+1

y2

3

+1

-1

+1

-1

-1

+1

-1

+1

y3

Это значит, что найти истинное значение , , и из такого эксперимента нельзя, но, предполагая, что все эффекты взаимодействий стремятся к нулю, считаем, что

Иначе говоря, возможность сокращения числа опытов появляется при введении некоторых допущений о свойствах функции отклика, а риск ошибочно оценить линейные эффекты за счет влияния взаимодействия является платой за это сокращение.

Факторный план может быть уменьшен в кратное двум количество раз без нарушения ортогональности. Матрица дробного факторного эксперимента представляет собой 1/2, 1/4, 1/8 и т. д. реплику, в которой столбец одного из эффектов получается перемножением столбцов других эффектов. Это произведение взятое со знаком + или - , называется генерирующим соотношением. В приведенном примере генерирующее для x3

соотношение —x1 x2 .

Рассмотренный пример использования четырех опытов для трех факторов вместо восьми опытов, необходимых для ПФЭ, является дробным факторным экспериментом

(ДФЭ) от ПФЭ

половиной ПФЭ (полуреплика).

— число эффектов

Обозначим ДФЭ

, где

— общее число факторов, а

взаимодействия, замененных новыми факторами. Если полный факторный эксперимент для пяти факторов содержит 32 опыта, а желательно поставить лишь одну четвертую часть (четверть реплику), то ДФЭ будет . Необходимо только, чтобы оставшееся число опытов было больше числа факторов, иначе будут смешаны и линейные эффекты.

В общем случае определить, какие эффекты смешаны, можно, пользуясь определяющим контрастом, представляющим собою произведение генерирующего

соотношения на генерируемый фактор. Определяющий контраст всегда равен +1 или -1 .

Для того, чтобы определить, какой эффект смешан с данным, нужно умножить

так как

.

 

, то

определяющий контраст на фактор. Так, если для трех факторов

будет смешанным с

:

 

Для полуреплик

 

возможны 8 решений при выборе

 

генерирующих соотношений:

Полуреплики с или имеют максимальную разрешающую способность, так как линейные эффекты будут смешаны только с тройными взаимодействиями. Полуреплики такого типа называются главными. Выбор полуреплик всегда связан с использованием какой- либо априорной информации.

При большом числе факторов желательно еще более снизить число опытов. Рассмотрим пять факторов. Если желательно выбрать полуреплику не с 16, а с 8 опытами, то, используя ПФЭ для

трех факторов (8 опытов), можно приравнять

парному взаимодействию, а

— тройному,

например:

 

 

Тогда определяющие контрасты будут

 

 

Перемножим контрасты, получим новое выражение:

Разрешающая способность такой реплики определяется обобщающим определяющим контрастом:

Система смешивания определится последовательным умножением обобщающего определяющего контраста на факторы:

В данном случае выбрать 1/4 реплику можно, лишь анализируя возможные комбинации взаимодействий.

Для выбора реплик большой дробности имеется лишь одна четкая рекомендация: если известно, что какое-либо взаимодействие существенно, его по возможности не следует заменять фактором и наиболее важный фактор следует ставить на место наиболее слабого взаимодействия. Пусть необходимо выбрать 1/8 реплики для ПФЭ 26 , т. е. 26-3,

причем известно, что сильным является взаимодействие

, а из вводимых

факторов

и

наиболее сильный

. Тогда следует выбрать

генерирующие соотношения

 

 

 

Определяющие контрасты будут

Обобщающий определяющий контраст

Система смешивания эффектов (учитывая эффекты не выше тройных взаимодействий)

В табл. 3 приведена матрица планирования для этого случая. Чтобы исключить влияние систематических ошибок, рекомендуется случайная последовательность опытов матрицы.

Таблица 3

ДФЭ 26-3

Если в один день можно реализовать лишь четыре опыта, то ставить их в таком порядке, как они представлены в табл.3, нецелесообразно, ибо если условия одного дня отличаются от другого, то это окажет влияние на величину . Действительно, пусть на другой день по какой-либо причине возникает систематическая ошибка , тогда

Рекомендуется, пользуясь таблицей случайных чисел, составить случайный порядок реализации опытов, например 7, 6,3, 8,2, 5,4, 1.

Соседние файлы в папке Математическая обработка результатов эксперимента