Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Мат.мод._уч.пособие.docx
Скачиваний:
27
Добавлен:
12.11.2019
Размер:
2.05 Mб
Скачать

2.4.1 Содержание и порядок выполнения работы

1 Строят матрицу полного факторного эксперимента (ПФЭ) в соответствии с общими правилами построения матриц.

2 Для удобства расчётов строят таблицу 2.11.

Таблица 2.11 – Исходные данные и результаты расчёта математической модели

Точка плана V

Текущие значения параметра оптимизации

Среднее значение уV

Дисперсия опыта

Значения по модели

Дисперсия адекват-ности ( )2

у1

у2

у3

1

2

3

4

3 Уравнение регрессии записывают в виде

, (2.37)

где – коэффициент регрессии;

– независимые переменные.

Коэффициенты регрессии рассчитывают по формуле

, (2.38)

где – номер фактора;

– среднее значение параметра оптимизации, полученное по результатам эксперимента;

– минимальное количество опытов.

4 Определяют дисперсию, которая характеризует ошибку опыта

, (2.39)

где – текущее значение параметра оптимизации (у1, у2, у3);

– число повторных опытов в каждой строчке матрицы ПФЭ.

Значения записывают в таблицу 2.11.

5 Определяют дисперсию параметра оптимизации, которая является средним арифметическим из дисперсии различных вариантов исследований

. (2.40)

6 Выполняют проверку однородности дисперсий по критерию Кохрена. Критерий Кохрена – это отношение максимальной дисперсии к сумме всех дисперсий

, (2.41)

где – табличные значения критерия Кохрена, которые приведены в таблице А1 (Приложение А).

В соответствии с таблицей для числа степеней свободы числителя и знаменателя определяют . Дисперсии считают однородными, если экспериментальные значения критерия Кохрена не превышают табличных .

7 Рассчитывают дисперсию коэффициента регрессии

. (2.42)

8 Проверяют значимость коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента

. (2.43)

Расчётные значения сравнивают с табличными , которые выбирают при заданном уровне значимости и числе степеней свободы (таблица А2 (Приложение А)). Если , то коэффициент считают значимым, в противном случае – не значимыми.

9 Рассчитывают значения . Для этого используют значимые коэффициенты уравнения регрессии т соответствующие номеру опыта строки матрицы ПФЭ. Значения записывают в таблицу 2.11.

10 Рассчитывают дисперсию адекватности

, (2.44)

где m –число значимых коэффициентов уравнения регрессии.

11 Проверяют адекватность полученной математической модели по критерию Фишера

. (2.45)

Если расчётные значения , то считают, что полученная математическая модель адекватна, значения выбирают при уровне значимости , числе степеней свободы числителя и числе степеней свободы знаменателя (таблица А3) (Приложение А).

Если отношение меньше единицы, то условие выполняется для любого числа степеней свободы.