- •Ю.В.Захаров Математическое моделирование
- •Введение
- •1. Основные сведения из теории вероятностей и
- •1.1. Случайные величины. Выборка
- •1.2. Законы распределения случайных величин
- •Экспоненциальный закон распределения
- •Hормальный закон распределения (hзр)
- •1.3. Числовые характеристики случайных величин Характеристики положения
- •Характеристики рассеяния
- •1.4. Статистическая проверка гипотез
- •Гипотеза о равенстве дисперсий
- •Гипотеза об однородности дисперсий
- •Гипотеза о равенстве средних
- •Гипотеза о законе распределения случайной величины
- •1.5. Ошибки измерения физических величин и методы
- •Случайные, систематические и грубые ошибки
- •Методы исключения резко выделяющихся результатов эксперимента
- •Табличные значения критерия Романовского
- •2. Выбор наиболее существенных факторов объекта
- •2.1. Метод экспертных оценок
- •Матрица рангов параметров
- •Сумма рангов и коэффициент весомости
- •Сводные результаты экспертизы
- •2.2. Метод начальных моментов
- •2.3. Дисперсионный анализ
- •Общая постановка и решение задачи да
- •Однофакторный да
- •3. Математическое моделирование в технологии
- •3.1. Методы математического моделирования
- •3.2. Пассивный эксперимент для мм
- •3.2.1. Регрессионный анализ.
- •Примеры.
- •3.2.2. Метод экспоненциального сглаживания
- •3.2.3. Корреляционный анализ.
- •3.2.4 Оценка адекватности мм.
- •3.3. Активный эксперимент для мм
- •3.3.1. Вид и алгоритм построения математической модели
- •3.3.2. Полный факторный эксперимент типа 2k.
- •Проверка воспроизводимости эксперимента
- •Вычисление коэффициентов модели.
- •Примеры вычислений коэффициентов пфэ 22
- •Проверка значимости коэффициентов модели.
- •Проверка адекватности модели.
- •Анализ и синтез тп по полученной модели.
- •Получение математической модели с учетом взаимодействий факторов.
- •3.3.3. Дробный факторный эксперимент.
- •В записи плана дфэ 2k-p p означает количество взаимодействий факторов приравненным независимым переменным. Дфэ 23-1 – половина пфэ 23, т.Е. Полуреплика от пфэ 23.
- •3.3.4. Математические модели второго порядка.
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Содержание введение
- •Заключение
- •Литература
3. Математическое моделирование в технологии
ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ
МОДЕЛИРОВАНИЕ - метод научного познания, при котором исследуемый объект заменяется другим (более простым), называемый моделью, изучение которой дает возможность получить новую информацию об исходном объекте.
В зависимости от способа воплощения изучаемого объекта в модель различают физическое (ФМ) и математическое (ММ) моделирование.
ФМ - макетирование; сохраняет физическую природу.
ММ - упрощенное отображение наиболее существенных свойств реального объекта, выраженное в математической форме.
ММ представляется полиномами, уравнениями, неравенствами, алгоритмическими правилами и т.п.
В общем случае физические модели по сравнению с математическими дают более достоверные сведения об объекте, но проигрывают последним по стоимости и скорости получения информации.
Поэтому ФМ и ММ не следует противопоставлять. Необходимо определить их разумное сочетание и использовать для решения практических задач.
3.1. Методы математического моделирования
технологического процесса.
ММ технологического процесса (ТП) - получение аналитической зависимости
y = f ( x1, x2, ..., xi, ..., xk ),
где y - показатель качества изделия;
xi - переменная, определяющая величину у.
Источники информации для построения ММ представлены на рис.1
Исследуемый
ТП
Сведения Контроль за ТП Общие принципы, Данные об испыта-
о ТП и эксперименты законы для нии и эксплуатации
построения ММ изделия
Анализ и синтез
информации
ММ
Рис. 1. Информационная основа ММ
В зависимости от информации, используемой при построении ММ, различают физико-химические модели (теоретические) и статистические (эмпирические) модели. В первом случае за основу берутся физико-химические закономерности моделируемого ТП (например, уравнения баланса, кинетические уравнения и т.п.). Построение теоретических моделей сопряжено с проведением обширных и длительных исследований, поскольку при этом необходимо выяснить природу физико-химических явлений и процессов, протекающих в изготавливаемом изделии, и описать их математически.
Модели представляются в виде систем уравнений (алгебраических, дифференциальных, интегральных).
При этом описание точное и возможна экстраполяция в точки факторного пространства, в которых невозможно непосредственное наблюдение процессов, происходящих в изделии.
Статистические модели строятся в результате обработки экспериментальных данных, полученных при исследовании ТП и по данным эксплуатации готовых изделий.
Статистические модели имеют относительно простую структуру; обычно они представляются в виде полиномов. Область их применения чаще всего ограничивается окрестностью факторного пространства, где проведены эксперименты. Построение таких моделей можно выполнить ценой сравнительно небольших затрат времени и стоимости.
Для ММ ТП производства электронных средств (ЭС) чаще применяются статистические модели. Получение статистических моделей возможно на основе двух подходов:
пассивного эксперимента;
активного эксперимента.
В первом случае ММ строится на основе пассивного эксперимента по результатам контроля отдельных операций и всего ТП в целом. Экспериментатор не вмешивается в ход ТП, а лишь проводит измерение факторов xi и показателей качества ЭС.
В основу второго подхода заложен активный эксперимент, где исследователь целенаправленно по определенному плану эксперимента варьирует факторы xi в определенных интервалах. Экспериментатор активно вмешивается в ход ТП.
Сравнение двух подходов показывает, что активный эксперимент позволяет:
cократить объем экспериментов и затраты на их проведение в среднем на 25...30%;
получить ММ, имеющую физическое объяснение.