Автор работы: Пользователь скрыл имя, 06 Марта 2014 в 11:06, курсовая работа
Цель выполнения курсовой работы "Планирование и организация эксперимента" – закрепление и углубление знаний студентов по дисциплинам фундаментального, общетехнического и профессионального циклов, а также подробное изучение современных методов планирования экспериментов, математического моделирования объектов и систем контроля и управления.
ВВЕДЕНИЕ 5
1 ПОСТРОЕНИЕ РЕГРЕССИОННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 6
1.1 ПРОВЕРКА ВЫБОРОК НА ОДНОРОДНОСТЬ 10
1.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ МИНИМАЛЬНОГО КОЛИЧЕСТВА ОПЫТОВ 11
2 ОЦЕНКА ЗНАЧИМОСТИ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ОТКЛИК ПРИ ПОМОЩИ ЛАТИНСКОГО КВАДРАТА 14
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 17
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 18
Результаты суммирования по уровням факторов приведены в табл. 6 , где первая строка представляет собой суммы значений кодов отклика по столбцам табл., вторая — по строкам этой таблицы, а третья — по диагоналям.
Таблица 6- Суммы по уровням факторов | ||||
фактор |
уровень фактора | |||
1 |
2 |
3 |
4 | |
X1 |
-496 |
-156 |
144 |
524 |
X2 |
-446 |
-166 |
114 |
514 |
X3 |
-222 |
2 |
146 |
90 |
Дисперсию отклика, вызванную влиянием j-го фактора, вычисляют по формуле
где i — номер уровня; j— номер фактора; Yå — общая сумма значений откликов.
Для вычисления остаточной дисперсии необходимо сначала вычислить общую сумму
Тогда
Остаточная дисперсия отражает влияние неконтролируемых факторов и отождествляется с дисперсией воспроизводимости.
Проверку значимости влияния фактора Х, производят при помощи критерия Фишера, наблюдаемое значение которого
Критическое значение критерия определяется по табл. П.7
Наблюдаемое значения критерия Фишера:
Остальные значения критерия Фишера приведены в табл.7.
Таблица 7 - Наблюдаемые значения критерия Фишера
Фактор |
Fн |
Fк |
X1 |
8,27 |
3,44 |
X2 |
7,36 |
3,44 |
X3 |
1,15 |
3,44 |
Число степеней свободы для факторов f1=4-1=3, а для остаточной дисперсии f2= 16-3=13.m1=3+1=4 m2=13+1=14 Тогда при Р=0,95 по табл. П.7. Fк=3,44.
Сопоставляя значения Fк и Fн, можно сделать вывод, что x1,x2 являются значимыми(Fн>Fк).
В данной курсовой работе представлено решение задач на извлечения наибольшего объема информации об изучаемых процессах или устройствах при ограничениях по затратам.
Решением указанной проблемы является широкое внедрение в практику прикладных исследований статистических методов планирования экспериментов, которые дают не только способ обработки экспериментальных данных, но позволяют также оптимально организовать эксперимент.
1. Г.Шпур, Автоматизированное проектирование в машиностроении / Г. Шпур, Ф.Л. Краузе ; пер. с нем. Г.Д. Волковой ; под ред. Ю.М. Соломенцева, В.И. Диденко-М.: Машиностроение, 1988
2. Якобе, Г. Ю. Оптимизация
резания: параметризация способов
обработки резанием и использов
3. Ящерицын, П. И. Планирование эксперимента в машиностроении / П. И. Ящерицын, Е. И. Махаринский. - Минск : Выш. шк., 1985