Условие заполнения матрицы - если Xi существеннее Xj, то ставится 1, если наоборот - 0. Матрица делается каждым специалистом (независимо). Результаты по всем специалистам сводятся в итоговую таблицу.

Таким образом, после уточнения ранжирования, получаем распределения мест:

1.X4

2.X3

3.X1

4.X2

Указанные факторы закладываются в математическую модель, технологический процесс или проект испытательного стенда, как существенные факторы.

Для оценки существенности каждого из них в конечном виде должен быть проведен эксперимент, либо эффект факторов может быть вычислен по имеющимся описаниям предыдущих исследований.

Закладывать можно либо все четыре фактора, либо часть из них (отсечение проводится

снизу).

2. Метод случайного баланса

Этапы метода:

1)Описание эксплуатационных факторов (Xi) и определение их количества: - наименование фактора; - физ. наименование (ед. измерения);

- Хiн, ХiB, ∆Хi;

- количество Хi (например, Х1,...,Х5, i=5)

2)Определение Yj - выходного параметра объекта/процесса.

Процесс измерения (Yн, YB, ∆Y):

-непрерывный;

-дискретный;

-допусковый. Результат измерения:

-Yзадан.;

-Ymax;

39

- Ymin.

3) Определение Xi - интервалов варьирования: Хiн, ХiB, Хi0 (нижнего, верхнего, среднего).

Интервалом варьирования называется некоторое число (свое для каждого фактора), прибавление которого к основному уровню дает верхний, а вычитание – нижний уровни факторов. Другими словами, интервал варьирования – это расстояние на координатной оси между основным

иверхним (или нижним) уровнем.

4)Проведение опытов.

5)Составление диаграммы случайного баланса,

6)Определение параметров диаграммы:

-медианы mi,

-Yj, qi (количество выделившихся точек),

-критерия силы воздействия (существенности) Кi= qi∙mi

7)Ранжирование факторов.

Пример построения диаграммы

Априорный анализ

-описание объекта,

-описание воздействия (фактора) Xi,

-определение числа Хi, i == 5,

-определение Хiн, Xiо, Хiв, ..., Xi, X2.

Nповторов 3

Yj

Рис.25. Диаграмма рассеивания

qн - число точек, которое считается для нижнего уровня по количеству точек ниже нижней точки на верхнем уровне, для верхнего уровня – количестве точек выше верхней точки на нижнем

уровне (qв). q = qн + qв, mi – медиана, средняя точка на каждом уровне фактора, yi - разница

40