Изобретения и совершенствование на их основе процессов и материалов с применением математического моделирования. Черный А.А - 99 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ПГУ | Пенза

Составители: 

Рубрика: 

99
АЛГОРИТМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Применительно к использованию ЭВМ разработан следующий алго-
ритм математического моделирования, который сводится к следующему.
1.
Начало выполнения программы, ввод количества опытов по плану, ве-
личин факторов на принятых уровнях и показателей степени в уравне-
нии регрессии.
2.
Расчет коэффициентов ортогонализации.
3.
Ввод величин показателей процесса.
4.
Расчет коэффициентов регрессии до их анализа.
5.
Ввод количества опытов на среднем уровне факторов.
6.
Расчет показателей до анализа коэффициентов регрессии.
7.
Выявление дисперсии опытов, расчетных величин t-критерия для каж-
дого коэффициента регрессии.
8.
Ввод табличного t-критерия.
9.
Выявление статистически значимых коэффициентов регрессии.
10.
Ввод табличного F-критерия.
11.
Расчет показателей после анализа коэффициентов регрессии.
12.
Выявление расчетной величины F-критерия и адекватности модели.
13.
Выполнение расчетов по модели и проверка точности модели.
14.
Вычисления показателей по математической модели с использованием
циклов и построение графиков.
15.
Конец выполнения программы.
Разработка программ математического моделирования выполнена на
языке Бейсик, операторы которого приведены ниже. 
       АЛГОРИТМ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

       Применительно к использованию ЭВМ разработан следующий алго-
ритм математического моделирования, который сводится к следующему.
1. Начало выполнения программы, ввод количества опытов по плану, ве-
    личин факторов на принятых уровнях и показателей степени в уравне-
    нии регрессии.
2. Расчет коэффициентов ортогонализации.
3. Ввод величин показателей процесса.
4. Расчет коэффициентов регрессии до их анализа.
5. Ввод количества опытов на среднем уровне факторов.
6. Расчет показателей до анализа коэффициентов регрессии.
7. Выявление дисперсии опытов, расчетных величин t-критерия для каж-
    дого коэффициента регрессии.
8. Ввод табличного t-критерия.
9. Выявление статистически значимых коэффициентов регрессии.
10. Ввод табличного F-критерия.
11. Расчет показателей после анализа коэффициентов регрессии.
12. Выявление расчетной величины F-критерия и адекватности модели.
13. Выполнение расчетов по модели и проверка точности модели.
14. Вычисления показателей по математической модели с использованием
    циклов и построение графиков.
15. Конец выполнения программы.
       Разработка программ математического моделирования выполнена на
языке Бейсик, операторы которого приведены ниже.




                                  99

Страницы