- •Глава 7. Организация активного эксперимента (Планирование эксперимента)
- •7.1 Общие положения
- •X1, x2, …, xk – входные переменные – контролируемые и управляемые факторы, воздействующие на объект (играют роль причин);
- •7.2 Планирование и критерии оптимальности планов эксперимента
- •7.3 Факторный эксперимент. Планы первого порядка
- •7.3.1 Планирование полного факторного эксперимента (пфэ)
- •План-матрица пфэ 22
- •План-матрица пфэ 23
- •Полная план-матрица пфэ 23
- •7.3.2 Планирование дробного факторного эксперимента (дфэ)
- •План-матрица эксперимента 23-1
- •План-матрица эксперимента 23-1
- •7.3.3 Проверка свойств планов-матриц пфэ 2k и дфэ 2k-p
- •7.3.4 Проведение и обработка результатов факторного эксперимента. Рандомизация опытов
- •Проверка однородности дисперсий и воспроизводимости измерений. Определение ошибки опытов
- •Оценка коэффициентов регрессии, проверка их значимости
- •Xiu построчные значения фактора в I-том столбце плана-матрицы;
- •Проверка адекватности регрессионной модели
- •7.3.5 Пример планирования и обработки результатов факторного эксперимента
- •Интервал варьирования и уровни факторов
- •План-матрица и результаты эксперимента
- •В первом случае значения факторов переводим в кодированную форму:
- •Выполним расчеты, используя натуральные значения факторов. Обозначим выход продукта в процентах от массы исходного сырья буквой q.
- •7.3.6 Принятие решений по результатам факторного экспериментирования
- •7.4 Планы второго порядка
- •7.4.1 Принципы композиционного планирования
- •7.4.2 Центральные композиционные ортогональные планы второго порядка (цкоп) Для получения ортогональных планов второго порядка необходимо преобразовать столбцы квадратичных переменных и столбец x0:
- •Показатели цкоп
- •Формулы для расчетов коэффициентов регрессии и их дисперсий после реализации цкоп:
- •Значения для цкоп
- •План-матрица пфэ и его результаты
- •План-матрица и результаты пфэ 23
- •Данные для определения условий опытов в звездных точках
- •План-матрица цкоп и результаты опытов (вторая серия опытов)
- •Вспомогательная таблица для проверки адекватности уравнения регрессии
- •7.4.3 Центральные композиционные ротатабельные планы второго порядка (цкрп)
- •Показатели цкрп
- •Данные для расчета коэффициентов регрессии и их дисперсий при цкрп.
- •Уровни варьирования факторов.
- •План-матрица и результаты первой серии опытов (пфэ 23).
- •План-матрица цкрп результаты его реализации
- •7.5 Симметричные некомпозиционные квази-д-оптимальные планы Песочинского
- •Данные для расчета коэффициентов регрессии и их дисперсий.
- •Матрица симметричного квази-д-оптимального
- •7.6 Принятие решений по планам второго порядка
- •1. Нелинейная модель объекта исследования неадекватна
- •7.7 Вопросы для самоконтроля
План-матрица пфэ и его результаты
Уровни факторов и интервалы варьирования |
х1 |
х2 |
х3 |
|
|
Нулевой уровень (Xi = 0) |
400 |
6 |
3 |
|
|
Интервал варьирования (xi) |
15 |
0,5 |
1 |
|
|
Нижний уровень (Хi = – 1) |
385 |
5,5 |
2 |
|
|
Верхний уровень (Хi = +1) |
415 |
6,5 |
4 |
|
|
|
План |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Y |
Опыты: |
1 |
– |
– |
– |
10,5 |
|
2 |
+ |
– |
– |
8,3 |
|
3 |
– |
+ |
– |
6,8 |
|
4 |
+ |
+ |
– |
4,6 |
|
5 |
– |
– |
+ |
16,4 |
|
6 |
+ |
– |
+ |
14,2 |
|
7 |
– |
+ |
+ |
12,7 |
|
8 |
+ |
+ |
+ |
10,5 |
По результатам опытов были вычислены значения коэффициентов регрессии, проверена их статистическая значимость и получена адекватная линейная модель
Y = 10,5 – 1,1 X1 – 1,85 X2 + 2,95 X3.
Адекватность линейной модели указала на то, что эксперимент был поставлен не в области экстремума целевой функции. Линейная модель была использована для экспериментального поиска оптимальных значений факторов (способ поиска описан далее) и установлено, что наилучший выход продукта (22%) может быть получен при конечной температуре 340ºС, скорости нагрева сырья 3ºС/мин и изотермической выдержке 15 часов.
Приняв эти условия за нулевой уровень факторов, составили план ПФЭ в этой области факторного пространства. План-матрица и результаты эксперимента представлены в таблице 7.11.
Таблица 7.11
План-матрица и результаты пфэ 23
Уровни факторов и интервалы варьирования |
x1 |
x2 |
x3 |
|
|
|
|
Xi = 0 |
340 |
3 |
15 |
|
|
|
|
xi |
10 |
0,5 |
1 |
|
|
|
|
Хi = – 1 |
330 |
2,5 |
14 |
|
|
|
|
Xi = +1 |
350 |
3,5 |
16 |
|
|
|
|
|
План |
X1 |
X2 |
X3 |
Yu |
|
|
Опыты: |
1 |
– |
– |
– |
25 |
25 |
0 |
|
2 |
+ |
- |
– |
29 |
27 |
2 |
|
3 |
- |
+ |
– |
21 |
21 |
0 |
|
4 |
+ |
+ |
– |
21 |
23 |
2 |
|
5 |
– |
– |
+ |
27 |
29 |
2 |
|
6 |
+ |
– |
+ |
31 |
31 |
0 |
|
7 |
– |
+ |
+ |
27 |
25 |
2 |
|
8 |
+ |
+ |
+ |
27 |
27 |
0 |
Получена линейная модель: .
Проверяем её адекватность. Дисперсия воспроизводимости известна: . Число её степеней свободы f = 4.
Рассчитываем дисперсию адекватности и критерий Фишера F (вспомогательные данные для расчета приведены в таблице 7.11).
;
.
.
Поскольку , заключаем, что линейная модель неадекватна экспериментальным данным.
Опыты, приведенные в таблице 7.11, используем в качестве ядра для построения центрального композиционного ортогонального плана второго порядка.
Таблица 7.12