Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Декабря 2010 в 19:50, курсовая работа
Первый раздел «Расчет валковой подачи». В нем рассмотрено, что собой представляет валковая подача, приведен образец схемы и файл – отчет расчета.
Второй раздел «Расчет параметров пневмопривода». В нем проведено исследование назначения и описания пневмопривода. Приведен расчет 17 факторов работы пневмопривода и файлы – отчетов.
Третий раздел «Построение математической модели привода валковой подачи» состоит из 8 подпунктов. В них описываются факторы, параметры, выбор модели и дисперсия параметра оптимизации, далее приведены три этапа проведения эксперимента и построение математической модели второго порядка.
При написании работы использованы ППП кафедры МПФ и библиографические источники.
1.РАСЧЕТ ВАЛКОВОЙ ПОДАЧИ ……………………………………………...5
2. РАСЧЕТ ПАРАМЕТРОВ ПНЕВМОПРИВОДА …………………………......7
3.ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИВОДА ВАЛКОВОЙ ПОДАЧИ. …...........................................................................................................15
3.1. ФАКТОРЫ…………………………………………………………………..15
3.2.ПАРАМЕТРЫ ……………………………………………………………….16
3.3. ВЫБОР МОДЕЛИ………………………………………..............................16
3.4. ДИСПЕРСИЯ ПАРАМЕТРА ОПТИМИЗАЦИИ................................……17
3.5.ПЕРВЫЙ ЭТАП ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА.………. ...................19
3.6.ВТОРОЙ ЭТАП ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА……………………..24
3.7.ТРЕТИЙ ЭТАППРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА………………...……30
3.8.ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВТОРОГО
ПОРЯДКА………….……………………………………………………….…....37
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………….………49
СПИСОК БИБЛИОГРАФИЧЕСКИХ ИСТОЧНИКОВ…………………...…..51
Модель адекватна по критерию Фишера:
Fрасч < Fтабл
11.1856< 19.2
Значимые коэффициенты регрессии по критерию Стьюдента:
Все, кроме, 3 и 6
Tрасч > Ттабл=4,303
Таким образом, уравнение регрессии имеет вид:
Сокращенное уравнение регрессии, с учетом значимости коэффициентов по критерию Стьюдента:
Вывод: Мы имеем адекватную
модель, которая имеет вид полинома первой
степени. Коэффициент полинома является
частной производной функции отклика
по соответствующим переменным. Абсолютная
величина коэффициентов регрессии увеличивается
с увеличением интервалов варьирования.
Чем больше коэффициент, тем сильнее влияние
данного фактора. Знак (+) свидетельствует
о том, что с увеличением фактора параметр
увеличивается, (-)
с уменьшением -уменьшается. Влияет
3.8. Построение математической модели второго порядка.
Выберем модель пневмопривода – в виде полинома второй степени. В общем виде функция отклика имеет вид:
Полином второй степени имеет вид:
Мы
говорили, что под моделью понимаем вид
функции отклика. Выбрать модель — значит
выбрать вид этой функции, записать ее
уравнение. Тогда останется спланировать
и провести эксперимент для оценки численных
значений констант (коэффициентов) этого
уравнения. Принимаем значения факторов:
из 1 этапа – минимальное; из 3 этапа –
максимальное.
Таблицы уровней варьирования факторов выглядят следующим образом:
| Прямой ход | ||||
| Факторы | Dп | Dо | µ | Δ |
| x1 | x2 | x3 | ||
| Верхний уровень | 0.0506441 | 0.0506441 | 0.659 | +30% |
| Основной уровень | 0.030096 | 0.030096 | 0.507 | 0 |
| Нижний уровень | 0,009548 | 0,009548 | 0.39 | -30% |
| Обратный ход | ||||
| Факторы | Dп | Dо | µ | Δ |
| x1 | x2 | x3 | ||
| Верхний уровень | 0.053466 | 0.053466 | 0.659 | +30% |
| Основной уровень | 0.031773 | 0.031773 | 0.507 | 0 |
| Нижний уровень | 0.01008 | 0.01008 | 0.39 | -30% |
Файл-отчет для прямого хода:
10 10 15 3
2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3
-1 -1 -1
-1 -1 1
-1 1 -1
-1 1 1
1 -1 -1
1 -1 1
1 1 -1
1 1 1
0 0 -1
0 0 1
0 -1 0
0 1 0
-1 0 0
1 0 0
0 0 0
1.41933 0.453262 1.11249 0.375869 0.781678 0.249957 0.0604292
0.0280159 0.146434 0.0562486 0.380014 0.0695616 0. 584506 0.0485586 0.076633
0.084611 0.0739622
/* (" ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - p );
(" ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - m );
(" ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - n );
("
ЧИСЛО ФАКТОРОВ
- q ); */
РЕГРЕССИОННЫЙ
АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 10
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 10
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 15
ЧИСЛО ОПЫТОВ
- 17
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
1.41933 0.453262 1.11249 0.375869 0.781678
0.249957 0.0604292 0.0280159 0.146434 0.0562486
0.380014 0.0695616 0.584506 0.0485586 0.076633
0.084611 0.0739622
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
N
Y NI
YT S2
МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 1.41933 1 1.4 0 -1 -1 -1
2 0.453262 1 0.459 0 -1 -1 1
3 1.11249 1 1.03 0 -1 1 -1
4 0.375869 1 0.454 0 -1 1 1
5 0.781678 1 0.697 0 1 -1 -1
6 0.249957 1 0.328 0 1 -1 1
7 0.0604292 1 0.0479 0 1 1 -1
8 0.0280159 1 0.0434 0 1 1 1
9 0.146434 1 0.35 0 0 0 -1
10 0.0562486 1 -0.122 0 0 0 1
11 0.380014 1 0.401 0 0 -1 0
12 0.0695616 1 0.0736 0 0 1 0
13 0.584506 1 0.607 0 -1 0 0
14 0.0485586 1 0.0514 0 1 0 0
15 0.0784021
3 0.0617 3.07e-05
0 0 0
ПАРАМЕТРЫ
МОДЕЛИ И КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
M B
T
2 -0.27768 158.49
3 -0.16379 93.484
4 -0.2357 134.53
5 -0.06987 35.669
6 0.14232 72.655
7 0.091094 46.504
8 0.26742 79.005
9 0.17568 51.901
10
0.052229
15.43
ДИСПЕРСИЯ
ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ -
3.06965e-05
КРИТЕРИЙ
БАРТЛЕТА
- -4.85723e-17
КРИТЕРИЙ
ФИШЕРА
- 660.503
Модель не адекватна по критерию Фишера:
Fрасч > Fтабл
660.503 > 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 30 % - проведем еще 2 опыта по строкам 16’ и 17’. Получим второй файл-отчет для прямого хода:
Файл-отчет для прямого хода:
10 10 15 3
2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3
-1 -1 -1
-1 -1 1
-1 1 -1
-1 1 1
1 -1 -1
1 -1 1
1 1 -1
1 1 1
0 0 -1
0 0 1
0 -1 0
0 1 0
-1 0 0
1 0 0
0 0 0
1.419329 0.4532624 1.112494 0.37586884 0.781678 0.2499568 0.06042916 0.02801592
0.1464336 0.05624856 0.3800144 0.06956156 0.5845064 0.04855856 0.07663302 0.1822903
0.06748518
/* (" ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - p );
(" ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - m );
(" ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - n );
("
ЧИСЛО ФАКТОРОВ
- q ); */
РЕГРЕССИОННЫЙ
АНАЛИЗ
ЧИСЛО ФАКТОРОВ - 3
ЧИСЛО ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ - 10
ЧИСЛО ОСТАВШИХСЯ ПАРАМЕТРОВ - 10
ЧИСЛО ТОЧЕК ПЛАНА - 15
ЧИСЛО ОПЫТОВ
- 17
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ
1.41933 0.453262 1.11249 0.375869 0.781678
0.249957 0.0604292 0.0280159 0.146434 0.0562486
0.380014 0.0695616 0.584506 0.0485586 0.076633
0.18229 0.0674852
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА
N
Y NI
YT S2
МАТРИЦА ПЛАНИРОВАНИЯ
1 1.41933 1 1.4 0 -1 -1 -1
2 0.453262 1 0.457 0 -1 -1 1
3 1.11249 1 1.03 0 -1 1 -1
4 0.375869 1 0.451 0 -1 1 1
5 0.781678 1 0.695 0 1 -1 -1
6 0.249957 1 0.326 0 1 -1 1
7 0.0604292 1 0.0454 0 1 1 -1
8 0.0280159 1 0.0408 0 1 1 1
9 0.146434 1 0.36 0 0 0 -1
10 0.0562486 1 -0.112 0 0 0 1
11 0.380014 1 0.411 0 0 -1 0
12 0.0695616 1 0.0838 0 0 1 0
13 0.584506 1 0.617 0 -1 0 0
14 0.0485586 1 0.0617 0 1 0 0
15 0.108803
3 0.0784 0.00407
0 0 0
ПАРАМЕТРЫ
МОДЕЛИ И КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА
M B
T
Информация о работе Построение материальной модели привода валковой подачи