Улучшение способов получения пористых материалов и изделий на основе изобретений и моделирования. Черный А.А. - 18 стр.

       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 равняться
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 регрессии
и дисперсии в их определении рассчитываются независимо друг от друга.
        Применительно к использованию ЭВМ разработан алгоритм
математического моделирования, который сводится к следующему.
1. Начало выполнения программы, ввод количества опытов по плану,
      величин факторов на принятых уровнях и показателей степени в
      уравнении 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.
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.

                                                                                18