- •ЛЕКЦИЯ 22 1. ПОЛНОФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ДЛЯ ТРЕХФАКТОРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ
- •Используя известные уравнения находим коэффициенты модели:
- •2. ДРОБНЫЙ ФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИЕНТ
- •Это значит, что найти истинное значение , , и из такого эксперимента нельзя,
- •Полуреплики с или имеют максимальную разрешающую способность, так как линейные эффекты будут смешаны
- •Для выбора реплик большой дробности имеется лишь одна четкая рекомендация: если известно, что
- •Таблица 3
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.