Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Ноября 2012 в 17:21, курсовая работа
В ходе работы производится расчет валковой подачи и пневмопривода. Теоретический расчет пневмопривода и построение графиков зависимости перемещения, скорости и ускорения от времени. Производится построение математической модели привода валковой подачи. Производится выбор модели и построение моделей первого и вторго порядков.
1.Расчет валковой подачи 5
2.Расчет пневмопривода 7
2.1.Теоритический расчет пневмопривода 7
3. Построение математической модели привода валковой подачи 17
3.1. Факторы 17
3.2 Параметры 20
3.3 Выбор модели 21
3.4 Построение модели первого порядка 22
3.5 Построение модели второго порядка 41
Заключение 56
Список библиографических источников 57
Таблтца 2. - Матрица планирования для прямого хода, где строки 10 и 11 получены с пяти процентной ошибкой:
№ опыта |
Y |
1 |
1,268925 |
2 |
0.68288 |
3 |
1.10657 |
4 |
0.595205 |
5 |
0.752638 |
6 |
0.404653 |
7 |
0,3682165 |
8 |
0,1997029 |
9 |
0,4348633 |
10 |
0,4848108 |
11 |
0,4155328 |
Таблица 3.-Матрица планирования для обратного хода:
№ опыта |
Y |
1 |
1,266816 |
2 |
0,6822558 |
3 |
0,9368583 |
4 |
0,5049008 |
5 |
0,9182119 |
6 |
0,4938847 |
7 |
0,3675827 |
8 |
0,1995634 |
9 |
0,4345026 |
10 |
0,4661273 |
11 |
0,4154349 |
10’ |
0,5115932 |
11’ |
0,3991489 |
Файл-отчет ППП для прямого хода:
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 7
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 7
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 9
ЧИСЛО ОПЫТОВ - 11
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
1.26892 0.68288 1.10657 0.595205 0.752638
0.404653 0.368201 0.198647 0.434851 0.484797
0.41552
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
NYNI YTS2МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 1.26892 1 1.22 0 -1 -1 -1
2 0.68288 1 0.608 0 -1 -1 1
3 1.10657 1 1.03 0 -1 1 -1
4 0.595205 1 0.546 0 -1 1 1
5 0.752638 1 0.678 0 1 -1 -1
6 0.404653 1 0.356 0 1 -1 1
7 0.368201 1 0.319 0 1 1 -1
8 0.198647 1 0.124 0 1 1 1
9 0.445056 3 0.61 0.00128 0 0 0
ПАРАМЕТРЫ МОДЕЛИ И КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
M B T
1 0.61026 56.618
2 -0.24118 19.082
3 -0.10506 8.3123
4 -0.20187 15.972
5 -0.042553 3.3668
6 0.072483 5.7349
7 0.031638 2.5032
ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ - 0.00127794
КРИТЕРИЙ БАРТЛЕТА - -1.29237e-16
КРИТЕРИЙ ФИШЕРА - 12.5398
Модель адекватна по критерию Фишера:
Fрасч < Fтабл
12.5398< 19.2
Значимые коэффициенты по критерию Стьюдента:
Все, кроме, 5 и 7
Tрасч > Ттабл=4,303
Исходя из этого уравнение регрессии в полном виде примет вид:
y=0.61026-0.24118 -0.10506 -0.20187 -0.042553 +0.072483 +0.031638
В сокращенном виде:
y =0.61026-0.24118 -0.10506 -0.20187 +0.072483
Файл-отчет для обратного хода:
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 7
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 7
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 9
ЧИСЛО ОПЫТОВ - 11
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
1.26682 0.682256 0.936858 0.504901 0.918212
0.493885 0.367583 0.199563 0.434503 0.511593
0.399149
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
N Y NI YT S2 МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 1.26682 1 1.22 0 -1 -1 -1
2 0.682256 1 0.609 0 -1 -1 1
3 0.936858 1 0.863 0 -1 1 -1
4 0.504901 1 0.457 0 -1 1 1
5 0.918212 1 0.844 0 1 -1 -1
6 0.493885 1 0.446 0 1 -1 1
7 0.367583 1 0.32 0 1 1 -1
8 0.199563 1 0.126 0 1 1 1
9 0.448415 3 0.61 0.00331 0 0 0
ПАРАМЕТРЫ МОДЕЛИ И КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
M B T
1 0.039423 105.22
2 -0.006168 24.039
3 -0.0063317 24.412
4 -0.0072146 26.421
5 -0.00036017 7.81976
6 0.0025591 10.8247
7 0.0017936 6.0824
ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ - 0.00104061
КРИТЕРИЙ БАРТЛЕТА - -5.87204e-16
КРИТЕРИЙ ФИШЕРА - 25.0194
Модель не адекватна по критерию Фишера:
Fрасч > Fтабл
25.0194 > 19.2
Так как критерий Фишера определяется по формуле:
,
То для уменьшения F-критерия, необходимо увеличить дисперсию опыта (Sопыта). Для этого увеличим ошибку эксперимента с 5 до 10 % - проведем еще 2 опыта по строкам 10’ и 11’. Получим второй файл-отчет для обратного хода:
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 7
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 7
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 9
ЧИСЛО ОПЫТОВ - 11
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
1.26682 0.682256 0.936858 0.504901 0.918212
0.493885 0.367583 0.199563 0.434503 0.511593
0.399149
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
N Y NI YT S2 МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 1.26682 1 1.22 0 -1 -1 -1
2 0.682256 1 0.609 0 -1 -1 1
3 0.936858 1 0.863 0 -1 1 -1
4 0.504901 1 0.457 0 -1 1 1
5 0.918212 1 0.844 0 1 -1 -1
6 0.493885 1 0.446 0 1 -1 1
7 0.367583 1 0.32 0 1 1 -1
8 0.199563 1 0.126 0 1 1 1
9 0.448415 3 0.61 0.00331 0 0 0
ПАРАМЕТРЫ МОДЕЛИ И КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
M B T
1 0.61048 35.214
2 -0.17645 8.6797
3 -0.16903 8.3149
4 -0.20111 9.8927
5 -0.042205 2.0761
6 0.053021 2.6082
7 0.051114 2.5144
ДИСПЕРСИЯ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ - 0.00330609
КРИТЕРИЙ БАРТЛЕТА - -1.97758e-16
КРИТЕРИЙ ФИШЕРА - 4.67226
Модель адекватна по критерию Фишера:
Fрасч < Fтабл
4.67226< 19.2
Значимые коэффициенты по критерию Стьюдента:
Все, кроме, 5, 6 и 7
Tрасч > Ттабл=4,303
Исходя из этого уравнение регрессии в полном виде примет вид:
y=0.61048-0.17645 -0.16903 -0.20111 -0.042205 +0.053021 +0.051114
В сокращенном виде:
y=0.61048-0.17645 -0.16903 -0.20111
Полное время хода поршня не должно превышать ¼ времени одного цикла пресса(поршня). Рассчитаем это время:
Из задания нам известна частота ходов ползуна пресса (молота):
n = 75 минˉ¹ = 75· (1 / 60) сˉ¹
Тц = 1 / n=60 / 75 = 0.8 с
¼ Тц = 0.2 с
Оптимум будет достигнут при уменьшении tполн, а значит x1, x2 и x3 необходимо увеличить. Поэтому при построении уровней варьирования факторов максимальные значения факторов делаем минимальными, и рассчитываем остальные уровни
Теперь считаем второе
приближение. Примем верхний уровень
за нижний, прибавляя к нему тридцать
процентов получим средний
Таблица 4.
Прямой ход | ||||
Факторы |
Dп |
Dо |
µ |
Δ |
x1 |
x2 |
x3 |
||
Верхний уровень |
0,02649712 |
0,02649712 |
0,624 |
+30% |
Основной уровень |
0,02152891 |
0,02152891 |
0,507 |
0 |
Нижний уровень |
0,0165607 |
0,0165607 |
0.39 |
-30% |
Обратный ход | ||||
Факторы |
Dп |
Dо |
µ |
Δ |
x1 |
x2 |
x3 |
||
Верхний уровень |
0,02795312 |
0,02795312 |
0,624 |
+30% |
Основной уровень |
0,02271191 |
0,02271191 |
0,507 |
0 |
Нижний уровень |
0,0174707 |
0,0174707 |
0.39 |
-30% |
Таблица 5.-Матрица планирования для прямого хода:
№ опыта |
Y |
1 |
0,1986468 |
2 |
0,1263163 |
3 |
0,1768771 |
4 |
0,1135103 |
5 |
0,1254382 |
6 |
0,08048198 |
7 |
0,08215073 |
8 |
0,05562668 |
9 |
0,09379451 |
10 |
0,1041581 |
11 |
0,09064347 |
Таблица 6.-Матрица планирования для обратного хода:
№ опыта |
Y |
1 |
0,1995634 |
2 |
0,1265225 |
3 |
0,1547523 |
4 |
0,09960956 |
5 |
0,1488698 |
6 |
0,09531859 |
7 |
0,08176695 |
8 |
0,05602854 |
9 |
0,09343897 |
10 |
0,1012254 |
11 |
0,08982603 |
Файл-отчет ППП для прямого хода:
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 7
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 7
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 9
ЧИСЛО ОПЫТОВ - 11
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
0.198647 0.126316 0.176877 0.11351 0.125438
0.080482 0.0821507 0.0556267 0.0937945 0.104158
0.0906435
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
N Y NI YT S2 МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 0.198647 1 0.193 0 -1 -1 -1
2 0.126316 1 0.119 0 -1 -1 1
Информация о работе Построение математической модели привода валковой подачи