Скачать презентацию Последовательность проведения полного факторного эксперимента 2 K реализация Скачать презентацию Последовательность проведения полного факторного эксперимента 2 K реализация

Prezentatsia_k_lektsii_5_05-10-12.ppt

  • Количество слайдов: 30

Последовательность проведения полного факторного эксперимента 2 K (реализация в MS Excel) План, в котором Последовательность проведения полного факторного эксперимента 2 K (реализация в MS Excel) План, в котором реализованы все возможные сочетания уровней факторов, называют полным факторным экспериментом (ПФЭ) N – общее число опытов 2 – число уровней k – число факторов (3) В таблице представлена матрица планирования ПФЭ типа 23. Для его реализации необходимо 16 опытов (2 по 8). При этом ПФЭ обладает следующими свойствами: 1. Симметричность относительно центра плана: сумма коэффициентов столбца для Х 1, Х 2, Х 3 = 0 (кроме Х 0). 2. Нормировка: сумма квадратов коэффициентов каждого столбца равна числу опытов N. 3. Ортогональность: все попарные произведения столбцов (кроме Х 0) равны нулю.

1. Создаем матрицу кодированных значений факторов (8 х8) 2. Получаем значения двух экспериментов при 1. Создаем матрицу кодированных значений факторов (8 х8) 2. Получаем значения двух экспериментов при разных сочетаниях трех факторов (в нашем случае, с помощью файла-функции plan. p)

3. Статистическая обработка результатов а. Вычисляем среднее значение каждого из результатов двух экспериментов по 3. Статистическая обработка результатов а. Вычисляем среднее значение каждого из результатов двух экспериментов по формуле: [8 x 1] б. Определим отклонение от среднего: вычислим разность для каждого значения опыта: [8 x 1]

в. Для оценки нам нужна величина, не зависящая от знака - дисперсия Поскольку опытов в. Для оценки нам нужна величина, не зависящая от знака - дисперсия Поскольку опытов два, то вычисляется удвоенное значение дисперсии:

4. Расчет коэффициентов, входящих в в линейную модель выходного параметра и определение их среднего 4. Расчет коэффициентов, входящих в в линейную модель выходного параметра и определение их среднего значения:

5. Определим дисперсию воспроизводимости (характеризует ошибку проведения эксперимента): - параметра оптимизации - коэффициентов модели. 5. Определим дисперсию воспроизводимости (характеризует ошибку проведения эксперимента): - параметра оптимизации - коэффициентов модели.

6. Оценим доверительный интервал (интервал значимости коэффициентов) 6. Оценим доверительный интервал (интервал значимости коэффициентов)

7. Определение значимости коэффициентов, входящих в в линейную модель выходного параметра 7. Определение значимости коэффициентов, входящих в в линейную модель выходного параметра

8. Составляем линейную модель параметра оптимизации 8. Составляем линейную модель параметра оптимизации

6. Определим дисперсию адекватности (характеризует отклонение математической модели от реального процесса) 6. Определим дисперсию адекватности (характеризует отклонение математической модели от реального процесса)

6. Определим дисперсию адекватности (характеризует отклонение математической модели от реального процесса) 6. Определим дисперсию адекватности (характеризует отклонение математической модели от реального процесса)

% сумма элементов столбцов % транспонированная матрица % сумма элементов столбцов % транспонированная матрица

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента - формирование столбцов матрицы - создание пустого Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента - формирование столбцов матрицы - создание пустого вектора из 8 строк и 1 столбца - наполнение вектора значениями по элементам

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента

Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента Применение Matlab при проведении полного факторного эксперимента