1. Цель и задачи исследования
Основными целями и задачами планирования эксперимента являются:
1) Планирование эксперимента с целью математического описания объекта. Целью данного эксперимента является получение математической модели методом регрессионного анализа.
2) Отсеивающие эксперименты в технологических исследованиях. Задача здесь заключается в том, чтобы в сложных мало изученных процессах выделить доминирующие факторы среди очень большого числа априорно принятых
3) Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Целью этого эксперимента является отыскание таких значений варьируемых факторов, при которых выходная величина объекта принимает экстремальное, т.е. максимальное или минимальное, значение. Методами такого исследования является регрессионный анализ или математическое моделирование
4) Планирование эксперимента с качественными факторами. Методами обработки являются дисперсионный анализ или экспертные оценки (априорное моделирование). Применение этого метода диктуется необходимостью раздельной оценки рассеяния, обусловленного различными источниками.
5) Планирование эксперимента при изучении свойств смесей. Объектом исследования является смесь некоторого числа компонентов, а варьируемые факторы - процентное содержание каждого из них в смеси. Тогда в сумме величины всех этих факторов составляют 100%, то есть варьируемые факторы в данном случае независимыми не являются. Методы планирования экспериментов при построении диаграмм состав-свойство широко используется при исследовании очень сложных поверхностей отклика. Задача заключается в том, чтобы найти оптимальное в некотором смысле расположение точек в факторном пространстве с целью описания диаграммы состав-свойство в виде полинома.
6) Планирование эксперимента при эволюционной оптимизации производственных процессов. Этот метод заключается в непрерывном проведении, как правило, факторного эксперимента в рабочей области процесса. Постановка таких экспериментов базируется на предположении, что варьируемые (в узких пределах) переменные измеримы. Задача сводится к необходимости непрерывно экспериментировать в сложных производственных условиях, чтобы приспосабливаться к неконтролируемому временному дрейфу эксперимента.
Целью данной курсовой работы является получение математической модели упрессовки сырого шпона и отработка методики обработки результатов эксперимента.
дисперсия математический уравнение регрессия
- Введение
- 1. Цель и задачи исследования
- 2. Методика проведения эксперимента
- 2.1 Выбор метода проведения эксперимента
- 2.2 Выбор управляемых факторов и уровней их варьирования
- 2.3 Выбор математической модели
- 2.4 Определение необходимого числа поставленных опытов
- 2.6 Методика проведения эксперимента
- 2.7 Результаты определения выходной величины
- 3. Математическая обработка результатов эксперимента
- 3.1 Отбрасывание грубых ошибок
- 3.2 Проверка однородности дисперсии
- 3.3 Расчет коэффициентов уравнения регрессии
- 4. Статистический анализ уравнения регрессии
- 4.1 Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии
- 4.2 Проверка адекватности математической модели
- 4.3 Проверка эффективности математической модели
- 5. Перевод уравнения регрессии из кодированных обозначений факторов в натуральные
- 6. Построение графиков зависимости выходной величины от управляемых факторов
- 6.1 График зависимости выходной величины У от фактора Х1
- 6.2 График зависимости выходной величины У от фактора Х2
- 6.3 График зависимости выходной величины У от факторов Х1 и Х2
- Заключение
- План пфэ (полного факторного эксперимента).
- 9. Планирования экспериментов. Факторный анализ, полный и дробный факторный эксперимент и математическая модель.
- 56.Планирование и обработка результатов активного эксперимента. Полный и дробный факторный эксперимент.
- 4.4. Полный факторный эксперимент и математическая модель
- 4.2. Полный факторный эксперимент
- Планирование полного факторного эксперимента.
- Полный факторный эксперимент
- 1.5 Полный факторный эксперимент
- !3. Полный факторный эксперимент.
- Полные факторные планы