ВУЗ:
Составители:
11
,
3213,2,1
323,2313,133212,1221100
nnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnn
xxxb
xxbxxbxbxxbxbxbxby
⋅⋅⋅+
+
⋅
⋅+
⋅
⋅
+
⋅
+
⋅
⋅
+⋅+
⋅
+⋅
′
=
для плана 2
4
(табл. 5):
,
43214,3,2,14324,3,24314,3,1434,3
4214,2,1424,2414,1443213,2,1
323,2313,133212,1221100
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnn
xxxxbxxxbxxxbxxb
xxxbxxbxxbxbxxxb
xxbxxbxbxxbxbxbxby
⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅+
+⋅⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅+⋅⋅⋅+
+
⋅⋅+
⋅
⋅
+
⋅
+
⋅
⋅
+⋅+⋅+⋅
′
=
для плана 2
5
(табл. 6):
,
543215,4,3,2,1
54325,4,3,254315,4,3,15435,4,3
54215,4,2,15425,4,25415,4,1
545,453215,3,2,15325,3,25315,3
,1
535,35215,2,1525,2515,155
43214,3,2,14324,3,24314,3,1434,3
4214,2,1424,2414,1443213,2,1
323,2313,13321
2,1221100
nnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnn
nnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnn
nnnnnnnnnnnnnnnnnn
xxxxxb
xxxxbxxxxbxxxb
xxxxbxxxbxxxb
xxbxxxxbxxxbxxxb
xxbxxxbxxbxxbxb
xxxxbxxxbxxxbxxb
xxxbxxbxxbxbxxxb
xxbxx
bxbxxbxbxbxby
⋅⋅⋅⋅⋅+
+⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+
+⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+
+⋅⋅+⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+
+⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅+
+⋅⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅⋅+⋅⋅+
+⋅⋅
⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅+⋅⋅⋅+
+
⋅⋅
+
⋅
⋅
+
⋅
+
⋅
⋅
+⋅
+
⋅+⋅
′
=
в которых
у – показатель (параметр) процесса;
1
0
+=x ;
111
vxx
n
n
+= ;
222
vxx
n
n
+= ;
333
vxx
n
n
+= ;
444
vxx
n
n
+= ;
555
vxx
n
n
+= ;
х
1
, х
2
. х
3
. х
4
, х
5
– 1, 2, 3, 4, 5-й факторы (независимые переменные);
n – изменяемое число показателя степени каждого фактора (n может рав-
няться единице, быть больше или меньше 1);
v
1
, v
2
. v
3
. v
4
, v
5
– коэффициенты ортогонализации, определяемые при двух
уровнях каждого
m-го фактора по формуле (2).
Так как планирование ортогональное, то все коэффициенты регрес-
сии и дисперсии в их определении рассчитываются независимо друг от
друга.
Применительно к использованию ЭВМ разработан алгоритм матема-
тического 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
каждого коэффициента регрессии.
8.
Ввод табличного t – критерия.
y = b0′ ⋅ x0 + b1n ⋅ x1n + b2 n ⋅ x2 n + b1n , 2 n ⋅ x1n ⋅ x2 n + b3n ⋅ x3n + b1n ,3n ⋅ x1n ⋅ x3n + b2 n ,3n ⋅ x2 n ⋅ x3n + + b1n , 2 n ,3n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n , для плана 24 (табл. 5): y = b0′ ⋅ x0 + b1n ⋅ x1n + b2 n ⋅ x2 n + b1n , 2 n ⋅ x1n ⋅ x2 n + b3n ⋅ x3n + b1n ,3n ⋅ x1n ⋅ x3n + b2 n ,3n ⋅ x2 n ⋅ x3n + + b1n , 2 n ,3n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n + b4 n ⋅ x4 n + b1n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x4 n + b2 n , 4 n ⋅ x2 n ⋅ x4 n + b1n , 2 n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x4 n + + b3n , 4 n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b1n ,3n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b2 n ,3n , 4 n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b1n , 2 n ,3n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n , для плана 25 (табл. 6): y = b0′ ⋅ x0 + b1n ⋅ x1n + b2 n ⋅ x2 n + b1n , 2 n ⋅ x1n ⋅ x2 n + b3n ⋅ x3n + b1n ,3n ⋅ x1n ⋅ x3n + b2 n ,3n ⋅ x2 n ⋅ x3n + + b1n , 2 n ,3n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n + b4 n ⋅ x4 n + b1n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x4 n + b2 n , 4 n ⋅ x2 n ⋅ x4 n + b1n , 2 n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x4 n + + b3n , 4 n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b1n ,3n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b2 n ,3n , 4 n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n + b1n , 2 n ,3n , 4 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n + + b5 n ⋅ x5 n + b1n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x5 n + b2 n ,5 n ⋅ x2 n ⋅ x5 n + b1n , 2 n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x5 n + b3n ,5 n ⋅ x3n ⋅ x5 n + + b1n ,3n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x3n ⋅ x5 n + b2 n ,3n ,5 n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x5 n + b1n , 2 n ,3n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x5 n + b4 n ,5 n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + + b1n , 4 n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + b2 n , 4 n ,5 n ⋅ x2 n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + b1n , 2 n , 4 n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + + b3n , 4 n ,5 n ⋅ x3n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + b1n ,3n , 4 n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x3n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + b2 n ,3n , 4 n ,5 n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n ⋅ x5 n + + b1n , 2 n ,3n , 4 n ,5 n ⋅ x1n ⋅ x2 n ⋅ x3n ⋅ x4 n ⋅ x5 n , в которых у – показатель (параметр) процесса; x0 = +1 ; x1n = x1n + v1 ; x2 n = x2n + v2 ; x3n = x3n + v3 ; x4 n = x4n + v4 ; x5 n = x5n + v5 ; х1, х2. х3. х4, х5 – 1, 2, 3, 4, 5-й факторы (независимые переменные); n – изменяемое число показателя степени каждого фактора (n может рав- няться единице, быть больше или меньше 1); v1, v2. v3. v4, v5 – коэффициенты ортогонализации, определяемые при двух уровнях каждого m-го фактора по формуле (2). Так как планирование ортогональное, то все коэффициенты регрес- сии и дисперсии в их определении рассчитываются независимо друг от друга. Применительно к использованию ЭВМ разработан алгоритм матема- тического 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 каждого коэффициента регрессии. 8. Ввод табличного t – критерия. 11
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- …
- следующая ›
- последняя »