Основы научных исследований. Кокшарова Т.Е. - 22 стр.

чин факторов процесса или объекта, при котором обеспечивается оптималь-        методов планирования эксперимента, которые позволят наиболее эконо-
ное (максимальное или минимальное) значение интересуемого исследователя        мично и эффективно получить математические модели исследуемого
выходного параметра процесса или объекта.                                      процесса в реализованном диапазоне изменения многих факторов,
     На процессы, с которыми приходится иметь дело специалисту, влияет         влияющих на процесс.
множество факторов. Именно в многофакторных исследованиях, в ходе ко-                  Обычно к исследованию в одном эксперименте принимают не более 4-5
торых ведется поиск оптимальных решений (например, установление опти-          факторов.
мальных параметров режимов сепарирования, пастеризации, гомогенизации и                Если необходимо исследовать большее число разнородных факторов,
других технологических процессов), имеется наибольшая эффективность от         то проводят два и более эксперимента, группируя для каждого из них по
применения методов математического планирования эксперимента.                  возможности однородные факторы.
     Известно, что на биологический объект, которым является молоко, и на              Например. Влияние состава питательной среды и условий культиви-
технологические процессы его обработки влияет множество факторов. По-          рования (рН, температура, аэрация, величина засева и т. п.) на кислотообра-
этому провести исследование по установлению влияния сразу нескольких фак-      зующую активность какого – либо штамма микроорганизмов изучить одновре-
торов на изучаемый параметр процесса и получить математическую модель          менно в одном эксперименте невозможно, поэтому ставят два эксперимента. В
процесса с учетом взаимовлияния на него всех принятых к исследованию фак-      рамках первого эксперимента определяется оптимальный состав среды, а затем
торов трудно, тем не менее, необходимо. Использование математических мето-     в рамках второго эксперимента определяются оптимальные условия культиви-
дов в таких экспериментальных исследованиях делает это возможным.              рования [14].
     По теории математического планирования [14] количество опытов в ис-               Для полной реализации методов математического планирования в экспе-
следовании ( N ), которое необходимо провести при изменении ряда факторов и    риментальных исследованиях необходимы знания теории вероятности, матема-
их уровней, определяется уравнением (19):                                      тической статистики, численных методов, математического программирования
                                   К
                             N=P       ,                (19)                   и умения работать в программах ЭВМ, позволяющих математически описать
     где К - количество факторов, принятых к исследованию;                     исследуемый процесс и осуществить поиск оптимальных решений.
          Р - уровни изменения факторов.
     Например, если К = 3 и Р =4, то N = 64, то есть требуется поставить 64            Этапы математического планирования эксперимента.
опыта, а если К =5 и Р = 4, то N =1024, то есть требуется поставить уже 1024           В общем виде реализация теории математического планирования вклю-
опыта.                                                                         чает:
     Понятно, что для проведения такого огромного числа опытов потребуется             • сбор и анализ априорной (до опытной) информации об объекте ;
значительное количество времени на исследования, и с изучаемыми биологиче-             • выбор входных и выходных переменных области экспериментирова-
скими объектами такими, как культуры микроорганизмов, молоко, мясо и др.,      ния;
естественно, в этот период произойдут существенные изменения.                          • выбор математической модели, с помощью которой будут представ-
     Вот здесь и возникает необходимость использования математических          ляться экспериментальные данные (виды уравнений регрессии, графики и т.п.);

                                       43                                                                            44