Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
МУ планирование эксперимента.doc
Скачиваний:
125
Добавлен:
27.03.2016
Размер:
616.45 Кб
Скачать

(Пример расчета)

Установлено, что средняя толщина серебряной оболочки не изменяется значимо по длине проволоки, а распределение толщин оболочки подчиняется закону Гаусса с отклонением s.

Исследуемым параметром является коэффициент вариации толщины серебряной оболочки проволоки диаметром 0,8 мм и исходного прессованного прутка диаметром 12 мм.

Обработка биметалла заключается в многократном волочении через твердосплавные, а далее алмазные волоки и промежуточных отжигах в электрических печах с воздушной атмосферой. Технологическая смазка при волочении - мыльная эмульсия. при исследовании имеется возможность варьировать степень относительного обжатия за проход и в известных пределах скорости волочения.

Актуальность снижения разнотолщинности определяется тем, что в готовой проволоке задана потребителем не средняя, а минимальная толщина оболочки серебра. Поскольку расход серебра пропорционален средней толщине оболочки, то снижение разнотолщинности позволяет уменьшить исходную толщину серебряной заготовки и расход серебра на производство проволоки. Основными факторами технологического процесса, влияющими на отношение М - коэффициента вариации толщины серебряной проволоки диаметром 0,8 мм и исходного прессованного прутка диаметром 12 мм являются:

Х1 - суммарная вытяжка между отжигами,

Х2 - температура промежуточного отжига ,оС,

Х3 - длительность отжига.

Уровни и интервалы варьирования факторов

Фактор

Код

Уровни

Интервал

варьирован.

Верхн

Нулев

Нижн

Вытяжка,

Х1

15,2

9,55

3,9

5,65

Температура, ТоС

Х2

520

460

400

60

Время отжига, , час

Х3

1,0

0,75

0,5

0,25

Уравнение -модель процесса при планировании 23 имеет вид:

для придания уравнению более общего вида добавим при дальнейшем рассмотрении эффекты тройных взаимодействий.

Xi -кодированные значения факторов

(А)

Искомая модель позволяет раздельно оценить не только влияние каждого фактора, но и влияние парных взаимодействий факторов.

Результаты экспериментов представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Матрица планирования, результаты опытов и расчетов изменения разнотолщинности оболочки

№ u

Х0

Х1

Х2

Х3

Х1Х2

Х2Х3

Х1Х3

Х1Х2Х3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

1

+

+

+

+

+

+

+

+

2,02

2,21

2,115

0,01805

2,111

0,000016

2

+

-

+

+

-

+

-

-

1,91

1,90

1,905

0,00005

1,909

0,000016

3

+

+

-

+

-

-

+

-

1,75

1,62

1,685

0,00845

1,752

0,004489

4

+

-

-

+

+

-

-

+

2,42

2,34

2,380

0,00320

2,312

0,004624

5

+

+

+

-

+

-

-

-

1,82

2,05

1,935

0,02645

1,939

0,000016

6

+

-

+

-

-

-

+

+

1,77

1,71

1,740

0,00180

1,736

0,000016

7

+

+

-

-

-

+

-

+

2,35

2,37

2,360

0,00020

2,292

0,004624

8

+

-

-

-

+

+

+

-

2,75

2,82

2,785

0,00245

2,852

0,004484

0,06065

0,018285

Для каждой строчки производится оценка дисперсии u-го опыта плана , повторяющегося с раз. Значение =, в знаменателе стоит число степеней свободы системы=с-1 (одна степень свободы была использована для определения среднего арифметического).

Сумма дисперсий для всех опытов: =0,06065. Оценить воспроизводимость каждого опыта можно по средней дисперсии=/N=0,06065/8=0,00758

Расчетное значение критерия рассчитывается по формуле:

Gр ==,

Табличное значение Gр=0,6798 при 1 =1, 2 =8 при =0,05.

Таким образом, гипотеза об однородности дисперсий не отвергается.

Расчет коэффициентов модели ведется по формулам:

, ,,,

Результаты расчета коэффициентов представлены в таблице 3

2,1131

-0.0894

-0.1894

-0.0919

0.1906

0.1781

-0.0319

0.0356

Дисперсия ошибки при определении коэффициента модели:

=(75,8*104)/(8*2)=0,0004737

или ==0,0218

Табличное значение t-критерия t8;0,05=2,306, соответственно критическое значение коэффициента модели:

=2,306*0,0218=0,0502, т.е. все коэффициенты, большие по модулю критического значения будут статистически незначимыми.

Коэффициенты иприX1X3 и X1 X2 X3 признаны незначимыми.

Полученная модель имеет вид.

М=Y=2,1131-0,0894Х1-0,1894X2-0,0919X3+0,1906X1X2+0,1781X2X3)

После подстановки кодированных значений Хi в полученное уравнение модели, получим столбец расчетных значений

Проверка адекватности модели оценивает отклонение предсказанных полученным уравнением регрессии значений от средних экспериментальных значений каждого опыта=0,01829/(8-5)=0,006097, гдеm - число значащих членов уравнения регрессии.

Дисперсия сравнивается со средней дисперсией или дисперсией воспроизводимости. ОтношениеF=/ сопоставляется с табличным значением F критерия со степенями свободы (N-m) для числителя -1 и

(N*(c-1)) для знаменателя - 2.

F=0,006097/0,00758=0,8043.

F табл. =4,07 при степенях свободы 8-5=3 и N*(c-1)=8

F табл. >F расч., поэтому модель признана адекватной.

В заключение преобразуем полученное уравнение к натуральным переменным. Для этого воспользуемся формулой А и таблицей, характеризующей факторное пространство.

Полученная модель будет иметь вид:

М=10,56-0,275-0,018-5,83+0,0006+0,012