
- •Методичні рекомендації
- •2. Основні етапи виконання курсової роботи
- •2.1. Тема, обсяг виконання роботи
- •2.2. Складання первинного плану-схеми курсової роботи
- •2.5. Написання першого варіанту тексту роботи та основні вимоги до її змісту
- •1.2. Вимоги до оформлення курсової роботи
- •1.2.1. Пояснювальна записка
- •2.7. Написання кінцевого варіанту роботи Підготовка проведення попереднього експерименту.
- •Метод виключення експериментальних даних, що різко виділяються.
- •Основна частина
- •2.1. Знаходження розумів для проведення повного факторного експерименту.
- •2.4.3. Перевірка адекватності отриманої рмфм за критерієм Фішера.
- •2.5. Обробка результатів експерименту
- •Побудова діаграм
- •Зміна назв рядів даних або тексту легенди На листі виконаєте наступні дії.
- •На діаграмі виконаєте наступні дії.
- •Копіювання даних і діаграм Microsoft Excel в документ Microsoft Word або презентацію Microsoft PowerPoint
- •Зміна діапазону осередків, на якому заснована діаграма
- •Деякі математичні і статистичні функції Microsoft Excel
- •Срзнач- повертає середнє (арифметичне) своїх аргументів.
- •Дісп - Оцінює дисперсію по вибірці.
- •Розрахунок курсової роботи в табличному процесорі Excel
- •2.6. Подання роботи на кафедру для перевірки і на рецензування, висновок керівника
- •2.8. Захист курсових робіт на комісії
- •Типові помилки студентів при написанні курсової роботи
- •Тематика курсових робіт у відповідності до програми курсу
- •Рекомендована література для студентів денної і заочної форм навчання
- •Додаток
- •Даних вибірки
1.2. Вимоги до оформлення курсової роботи
Графічну частину проекту виконують відповідно до вимог ЄСКД.
При виконанні графічної частини проекту необхідно використовувати ГОСТ 2.109-73 "Основные требования к чертежам", ГОСТ 2.316-68 "Правила нанесения на чертежи надписей, технических требований и таблиц".
Форма основного напису і його розташування на аркушах установлюються ГОСТ 2.104-68.
1.2.1. Пояснювальна записка
Пояснювальна записка повинна містити в собі:
1. Титульний аркуш.
2. Завдання на курсову роботу.
3. Реферет.
4. Зміст.
5. Вступ.
6. Основну частину (технологічну), що містить у собі:
- розрахунок тривалості процесу сушіння,
- вибір раціонального режиму сушіння,
- визначення загальної тривалості сушіння,
- тепловий баланс сушіння: витрати тепла на випаровування вологи, втрати тепла з повітрям, яке виходить з сушарки, втрати тепла з транспортними приладами, витрати тепла кріз нещільність монтажу в сушарці,
- розрахунок габаритних розмірів сушарки,
- графо-аналітичний розрахунок процесів сушіння на І-d діаграмі
8. Висновок.
9. Список використаних літературних джерел.
10. Додатки.
Титульний аркуш є першим аркушом ПЗ і оформлюється за зразком, наведеним в додатку 1-3. Кусову роботу друкують за допомою комп’ютера на одній стороні аркуша білого паперу формату А4 (210-297мм) через 1,5 міжрядкові інтервали до 30 рядків на сторінці. Шрифт Times New Roman №14.
Обсяг ПЗ курсової роботи повинен становити 20-25 друкованих аркушів.
Реферат містить відомості про обсяг роботи і стислий виклад змісту ПЗ. Його обсяг не перевищує 1с.
Зміст містить у собі номери і найменування всіх розділів, підрозділів і додатків із зазначенням номерів сторінок, на яких розташований початок матеріалу.
Вступ повинен відображувати актуальність, призначення і сутність технологічного процесу сушіння лубоволокнистих матеріалів. Обсяг вступу - 1 – 2 с.
Основна частина містить докладні пояснення до розрахунків і графічної побудови процесу сушіння та супроводжується необхідними таблицями і рисунками.
У висновку наводиться інформація про конкретні результати, отримані у процесі розрахунку кожного розділу.
Список літературних джерел, використаних при виконанні проекту, оформляють відповідно до ГОСТ 7.1-84, розташовуючи джерела в порядку появи посилань у тексті розрахунково-пояснювальної - пояснювальній записки, наприклад:
Суметов В.А. Сушка и увлажнение лубоволокнистых материалов: учебник для ВУЗов.- М.: Легкая индустрия, 1980.- 336 с.
Лебедев П.Д. Расчет и проектирование сушильных установок. М., 1982.
Лыков А.В. Теория сушки. М.: «Энергия», 1968.- 472 с.
Марков В.В. Первичная обработка льна и других лубяных культур: Учебник для техникумов.- М.: Легкая и пищевая промышленность, 1981.- 376 с.
Справочник по заводской первичной обработке льна/Под редакцией Храмцова. М.:
Ілюстративний матеріал, таблиці, текст допоміжного матеріалу рекомендується подавати у вигляді додатків.
2.7. Написання кінцевого варіанту роботи Підготовка проведення попереднього експерименту.
Підготовка до проведення попереднього експерименту включає низку організаційних і технічних заходів. Необхідно перевірити властивості сировини і матеріалів і встановити їх відповідність завданням дослідження, перевірити стан устаткування, стендів, приладів, експеримент повинен проводитися на устаткуванні, що знаходиться у хорошому стані.
Необхідно провести пробні досліди, за наслідками яких виявити необхідність в пошукових роботах, допрацьовується конструкція стенду, вимірювальних і реєструючих пристроїв, вносяться відповідні поправки в методику експерименту.
Необхідно точно дотримувати намічену методику і прийняті відповідно до побудованої матриці експерименту умови дослідів.
Своєчасна обробка результатів дозволяє судити про їх достовірність і в деяких випадках усувати підвищення розсіяння експериментальних даних.
Первинна обробка результатів попереднього експерименту.
Первинна обробка експериментальних даних включає:
1.Виключення експериментальних даних, що різко виділяються, вискакують, аномальних ;
Статистичну перевірку випадковості і незалежності результатів вимірювань (випробувань).
Визначення числових характеристик випадкових величин - середнього, дисперсії і середнього квадратичного відхилення, коефіцієнта варіації або виду розподілу випадкових величин, а також визначення точності і надійності цих характеристик.
Визначення числових характеристик випадкових величин, що отримуються в експерименті.
До основних числових характеристик випадкових величин відносяться:
1. Середнє значення визначає центр розподілу випадкових величин, біля якого групується велика частина їх. Центр розподілу, як правило, характеризується середньою арифметичною, медіаною, модою і середньою геометричною.
У практиці обробки результатів експерименту промисловості первинної обробки лубових волокон найчастіше користуються середньо арифметичним, яке визначається за даними експерименту по формулі:
де п - загальний об'єм вибірки.
Середнє арифметичне можна підрахувати по формулі (1 .1) тільки у тому випадку, коли результати повторних дослідів мають нормальний розподіл, тобто серед них немає спостережень, що різко виділяються на загальному фоні. Такі спостереження часто називають грубими і виключають, користуючись спеціальними прийомами.
Дисперсія вибірки - це середнє значення квадрата відхилень величини від її середнього значення. Вона характеризує розкид експериментальних значень навколо середньої арифметичної, тобто є мірою розсіяння..де Ду,= (У(. - у) " відхилення кожного варіанту повторності від середнього значення.
Среднеквадратічеськоє відхилення і коефіцієнт варіації.
Среднеквадратічеським відхиленням називається величина, рівна Корню квадратному з дисперсії:
S =
(1. 3)
Дана величина завжди має знак ( + ), розмірність "S" така
у •
же як і у "
Среднеквадратічеськоє відхилення добре реагує на окремі значні відхилення при великому числі малих відхилень, проте
поза порівнянням з середньо арифметичним У величина S не дає ще правильної оцінки розсіяння. Річ у тому, що дві різні статистичні сукупності можуть мати одне і те ж значення S
різних середніх Y1 і Y2 •
Тому положення з розсіянням може бути виявлене тільки з
допомогою відношення "S" до "У", яке називають коефіцієнтом варіації "V", яке, як правило, виражають у відсотках.
Гарантійні помилки.
Відомо, що дійсне значення середньою арифметичною можна отримати, коли число випробувань нескінченне велике, при цьому сукупність результатів випробувань називають генеральною сукупністю, а середня арифметична в цьому випадку є середньою генеральною (у ), але на практиці, як правило, ми маємо обмежене число повторних випробувань "п". Тому середня арифметична будь-якої обмеженої вибірки ( у ) завжди відрізнятиметься від середньої генеральної, тобто в дослідах експериментатор, припускається певної статичної похибки (помилку) "т", оскільки вибірка експерименту є обмеженою.
У =Y ±т- (1>5)
Очевидно, що із збільшенням числа повторностей "п" погрішність "т" зменшуватиметься.
Під терміном гарантійна помилка (тг) розуміються межі
можливих погрішностей середньої величини у, очікуваних з певною довірчою вірогідністю.
Довірчою вірогідністю (Рд) називають вірогідність подій, які умовно приймають за достовірних. Дуже часто з терміном довірча вірогідність (Рд) застосовують термін "рівень значущості" (а). Обидва терміни зв'язано між собою співвідношенням Рд=1-а. Рівень значущості - це вірогідність подій, які умовно беруться за неможливих, тобто це така вірогідність, при якій може бути отриманий помилковий результат. Простіше кажучи величина (а) є дозволеним ступенем риски.
Довірча вірогідність Рд визначає відмінність вибірковою середньою від генеральної на наперед задану величину ±т (Гарантійну помилку), що власне і є довірчими межами величини "у
Довірчу вірогідність Р приймають різною по величині
(від 0,999 до 0,682 і ін.). У техніці прийнято використовувати величину Рд = 0,95. Це означає, що в 95 випадках з 100 результатів досвіду знаходитимуться в межах Y ± mr, при цьому гарантується, що за межами опиниться не більше 5 результатів спостережень.
Для визначення довірчих меж помилки (гарантійної помилки), використовують формули:
(1.6)
б) тг = ±
де тг - гарантійна помилка середньої арифметичної;
S - середнє квадратичне відхилення; п - число повторностей.
а) - для великих вибірок, би) - для малих вибірок.
t - критерій Стьюдента (запропонований в 1908 році англійським ученим - математиком Госсетом В. С. - Стьюдент його псевдонім), залежний від числа мір свободи і довірчої вірогідності, значення коефіцієнта Стьюдента приводиться в різних підручниках і довідниках у вигляді таблиць).
Абсолютна помилка "тг" сама по собі мало значуща, її необхідно порівняти з "У ". Гарантійні помилки або довірчі межі помилки у відсотках до середньої ( ) будуть рівні:
Тоді з урахуванням співвідношення (1.4) формули (1.6) приймуть вигляд:
Умовно можна вважати, що якість повторних дослідів:
відмінне, якщо < 2%;
хороше, якщо 2%< <5%;
середнє, якщо 5%< <10%;
низьке, якщо >10% до 20%.
Визначення необхідного числа дослідів
Визначення необхідного числа повторних дослідів вимірювань (Об'єму вибірки) одне з важливих завдань математичної статистики. Її можна сформулювати так: скільки потрібно поставити повторних дослідів, щоб при прийнятому рівні довірчої вірогідності Р можливі помилки при обчисленні не перевищуючи дану величину відносної помилки . Для цього використовуємо формулу яка нам невідома.
Щоб вийти з цього "порочного круга" рекомендується поставити декілька попередніх (розвідувальних) дослідів з повторністю п =
7-10, отримати "У" і "S", а потім "V", після чого по формулі (1.10) визначити необхідне число повторностей.
Приклад: Розвідувальні досліди показали, що У =10, а 5=0,63, Г) f~\
= 6,3% •
тоді: у = = .700% ;V =
звідси П = 0,16-6,32 +1 = 7,3.
Таким чином, для того, щоб при Р = 0,95 помилка досвіду не перевищувала 5% потрібно здійснити не менше 8 повторностей