Результаты эксперимента по полному факторному плану.
№ п/п |
m |
P |
φ |
jуст |
jуст |
jуст |
jуст |
1 |
1 |
110 |
0,25 |
1,23 |
1,26 |
1,25 |
1,33 |
2 |
5 |
110 |
0,25 |
1,21 |
1,07 |
1,15 |
1,05 |
3 |
1 |
170 |
0,25 |
2,06 |
2,02 |
1,97 |
2,11 |
4 |
5 |
170 |
0,25 |
1,82 |
2,01 |
1,84 |
1,97 |
5 |
1 |
110 |
0,60 |
3,44 |
3,53 |
3,48 |
3,52 |
6 |
5 |
110 |
0,60 |
3,36 |
3,36 |
3,32 |
3,44 |
7 |
1 |
170 |
0,60 |
4,22 |
4,29 |
4,26 |
4,31 |
8 |
5 |
170 |
0,60 |
4,21 |
4,17 |
4,12 |
4,09 |
Вычисление коэффициентов уравнения регрессии (В1, В2, В3, …), преобразование нормализованного обозначения факторов в натуральные (Х1, Х2, Х3), вычисление значений по уравнению регрессии (Yрасчет) представлено в табл. 3
Таблица 3
Результаты вычислений
№ п/п |
Y |
x1 |
|
x2 |
|
x3 |
|
Yрасчет. |
1 |
1,26647 |
-1 |
-1,26647 |
-1 |
-1,26647 |
-1 |
-1,26647 |
1,260564 |
2 |
1,11986 |
1 |
1,119864 |
-1 |
-1,11986 |
-1 |
-1,11986 |
1,12867 |
3 |
2,03953 |
-1 |
-2,03953 |
1 |
2,039531 |
-1 |
-2,03953 |
2,039531 |
4 |
1,91054 |
1 |
1,910541 |
1 |
1,910541 |
-1 |
-1,91054 |
1,907636 |
5 |
3,50000 |
-1 |
-3,50000 |
-1 |
-3,50000 |
1 |
3,500001 |
3,499255 |
6 |
3,36952 |
1 |
3,369518 |
-1 |
-3,36952 |
1 |
3,369518 |
3,36736 |
7 |
4,27157 |
-1 |
-4,27157 |
1 |
4,271574 |
1 |
4,271574 |
4,278221 |
8 |
4,15007 |
1 |
4,15007 |
1 |
4,15007 |
1 |
4,15007 |
4,146327 |
|
2,703446 |
|
-0,06595 |
|
0,389483 |
|
1,119345 |
|
|
Bo |
|
B1 |
|
B2 |
|
B3 |
|
|
Y = 2,7034 -0,0659 * X1 + 0,3895 * X2 + 1,1193 * Х3 |
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(m - 3) / 2 = Х1 |
(P-140) / 30 = Х2 |
(φ-0,425)/0,175= Х3 |
|
|
|||
Линейное уравнение регрессии в нормализованном виде:
Y = 2,7034 – 0,0659 * X1 + 0,3895 * X2 + 1,1193 * Х3
Уравнение регрессии в натуральных обозначениях варьируемых факторов:
Y = 2,7034 – 0,0659 * (m - 3) / 2 + 0,3895 * (P-140) / 30 + 1,1193 * (φ-0,425)/0,175.
В расчете вместо символов m, P и φ необходимо вставить адреса ячеек, в которых записаны соответствующие данные.
Как видно из табл. 3 (цифры, выделенные жирным шрифтом), расчетные (полученные по уравнению регрессии) и опытные значения отклика совпадают с хорошей точностью.