ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
щих ту или иную целевую функцию, позволяющую определить оптимальный вариант этого объекта, принима-
ют критерии качества (точность, надежность), производительности, экономической эффективности (например,
наименьшая технологическая или приведенная себестоимость) и др. Эти критерии проще вычисляются, дают
комплексную оценку исследуемого объекта по нескольким показателям и позволяют широко использовать ме-
тоды оптимизации, например, минимизацию или максимизацию целевой функции. Целевую функцию пред-
ставляют в виде математической зависимости (модели) между критериями эффективности (оптимизации) и
рабочими режимами исследуемого объекта. Если этот объект не поддается математическому описанию, то мо-
дель приходится создавать в ходе исследований путем установления вероятностной связи между входными
i
x
и выходными (откликами) у параметрами на основе статистической обработки результатов измерения. Матема-
тическую модель (уравнение регрессии) представляют в виде уравнения
(
)
12
,,,
n
y
fxx x= … или системы таких
уравнений (для сложных плохо организованных систем). Коэффициенты модели (коэффициенты регрессии),
оценки их значимости и степени адекватности модели находят методами регрессионного и дисперсионного
анализа.
В проекте принимают математическую модель (уравнение регрессии), наиболее полно и адекватно (точно)
оценивающую качество процесса (объекта), так как одному и тому же процессу исследований могут соответст-
вовать несколько математических моделей в зависимости от критериев оценки эффективности, вида исследуе-
мых процессов (силовые статические или динамические, тепловые или электрические) и от типа уравнений мо-
дели (линейной или нелинейной, детерминированной или стохастической, стационарной или нестационарной),
приближающих ее к реальному объекту.
При использовании современного математического аппарата для формализации объекта (процесса) иссле-
дования в магистерской диссертации следует дать краткое описание этого аппарата и ссылки на соответствую-
щие литературные источники.
В методике проведения эксперимента приводят описание оборудования, оригинальных эксперименталь-
ных установок, стендов, измерительных схем, аппаратуры, оснастки, использованных при проведении экспери-
ментов. Весьма тщательно следует подходить к описанию условий и порядка проведения опытов (образцы, ин-
струмент, режимы обработки или функционирования), выполнению расчетов погрешностей измерения иссле-
дуемых объектов или процессов. При описании параметров, контролируемых при исследованиях с применени-
ем стандартных методов измерения, приборов и устройств, достаточно указать, чем и как измеряется каждый
параметр объекта (процесса) и указать в каждом случае погрешность измерения. Особое внимание следует об-
ратить на разработку нестандартных методов измерения и оценки процесса (при необходимости).
Для получения максимума информации об исследуемом объекте (процессе) при минимально возможном
числе трудоемких экспериментов необходимо определить состав опытов и выбрать методы планирования экс-
периментов. Достижение этого результата обеспечивается применением основных положений теории планиро-
вания эксперимента, которая подсказывает, как организовать эксперимент и обработку его результатов, чтобы
извлечь из них максимум информации.
В зависимости от способа организации экспериментального исследования оно может быть пассивным, т.е.
не предполагающим организации специальных мероприятий, направленных на выбор значений входных пере-
менных
i
x или активным, одной из главных задач которого является выбор диапазона значений этих перемен-
ных. Преимущество активного эксперимента над пассивным состоит в простоте и универсальности формул для
расчета коэффициентов модели и процедур анализа модели – они не зависят от физической природы факторов
1
x ,
2
x ,…
n
x , поскольку все операции производятся с кодированными факторами и только на последнем этапе
производится переход к исходным переменным.
Рассмотрим общий случай активного эксперимента, когда имеются n переменных
1
x ,
2
x ,…
n
x (будем на-
зывать их входными переменными или факторами) и выходная переменная y – отклик. Требуется выяснить,
какой зависимостью связаны
1
x ,
2
x ,…
n
x и у.
Эту задачу можно рассматривать как задачу построения модели устройства с
1
x ,
2
x ,…
n
x входами и выхо-
дом y (рис. 1). Простейшей является линейная модель вида
nn
xaxaay
+
+
+
=
...
110
нередко ее бывает вполне достаточно для достижения заданных целей. Для определения величин коэффициен-
тов
0
a ,
1
a ,….,
n
a необходимо провести опыты, в каждом из которых
1
x ,
2
x ,…
n
x факторы принимают опреде-
ленные значения. Число таких значений зависит от поставленной задачи.
Получение модели объекта исследования преследует как правило следующие цели:
• минимизировать расход материалов на единицу выпускаемой продукции при сохранении ее качества,
т.е. произвести замену дорогостоящих материалов на недорогостоящие или дефицитных на распространенные;
• при сохранении качества выпускаемой продукции сократить время обработки в целом или на отдель-
ных операциях, перевести отдельные режимы в некритические зоны, повысить производительность труда, т.е.
снизить трудовые затраты на единицу продукции, и т.д.;
• улучшить частные показатели и увеличить общее количество готовой продукции, повысить однород-
ность качества и надежности деталей, сборочных единиц;
• увеличить надежность и быстродействие управления технологическим процессом; снизить ошибки
контроля за счет внедрения новых методов и средств контроля.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- …
- следующая ›
- последняя »
