Составители:
Рубрика:
нирования ДФЭ чаще всего имеют ½,
1
/
4
,
1
/
8
и т. д. опытов матрицы ПФЭ и
называются дробными репликами.
Многие механико-технологические процессы текстильной промышлен-
ности являются многофакторными, поэтому получение математической мо-
дели по данным эксперимента должно базироваться на матрице с большим
числом опытов – ДФЭ или ПФЭ. Последнее удлиняет сроки и увеличивает
трудоемкость решения задачи по математическому описанию процесса.
Для
упрощения получения и использования математической модели целесооб-
разно включать в нее только доминирующие факторы из очень большого
числа факторов и взаимодействий.
Для отсеивания малозначимых факторов в практике технологических
исследований используют следующие методы:
− Метод дисперсионного анализа, с помощью которого степень влияния
фактора на выходной параметр оценивают величиной вклада в общую
дисперсию выходного параметра. При большом числе факторов (М > 7)
обычная схема дисперсионного анализа не обеспечивает отсеивание фак-
торов при небольшом числе опытов n, в этом случае применяют большое
число планов (матриц) эксперимента для 1, 2 и более факторов.
− Метод комбинаторного анализа (латинские и греческие квадраты, их
сочетания с прямоугольниками и др.) используют для отсеивания в зада-
чах с большим числом качественных факторов.
− Методы экспериментального отсеивания факторов с насыщенными
матрицами или ортогональными матрицами Плаккета и Бормана исполь-
зуют, если можно предположить, что наиболее сильное влияние оказы-
вают сами факторы (линейные эффекты) и значительно более слабое –
двойные взаимодействия x
i
x
j
. В этом случае применяют матрицы с чис-
лом опытов, кратным четырем.
− Метод случайного баланса используют при большом числе факторов (М
≥ 7). При этом эффективность отсеивающих экспериментов повышается.
Этот метод предназначен для выведения из числа исследуемых факторов x
1
,
x
2
, …, x
m
группы доминирующих факторов x
1
, x
2
, …, x
m
, в наибольшей сте-
пени влияющих на оптимизируемый параметр
y. Остальные m-m факторы
относятся к шумовому полю вследствие малого влияния на величину
y.
Сущность метода случайного баланса заключается в построении матри-
цы планирования со случайным распределением уровней факторов, в
проведении эксперимента по матрице и в специфичной обработке дан-
ных эксперимента.
Эксперимент, проводимый по матрице, включающий три группы опы-
тов, которые расположены симметрично и на разном расстоянии от центра
эксперимента, называется рототабельным центральным композиционным
экспериментом (РЦКЭ).
нирования ДФЭ чаще всего имеют ½, 1/4, 1/8 и т. д. опытов матрицы ПФЭ и
называются дробными репликами.
Многие механико-технологические процессы текстильной промышлен-
ности являются многофакторными, поэтому получение математической мо-
дели по данным эксперимента должно базироваться на матрице с большим
числом опытов – ДФЭ или ПФЭ. Последнее удлиняет сроки и увеличивает
трудоемкость решения задачи по математическому описанию процесса. Для
упрощения получения и использования математической модели целесооб-
разно включать в нее только доминирующие факторы из очень большого
числа факторов и взаимодействий.
Для отсеивания малозначимых факторов в практике технологических
исследований используют следующие методы:
− Метод дисперсионного анализа, с помощью которого степень влияния
фактора на выходной параметр оценивают величиной вклада в общую
дисперсию выходного параметра. При большом числе факторов (М > 7)
обычная схема дисперсионного анализа не обеспечивает отсеивание фак-
торов при небольшом числе опытов n, в этом случае применяют большое
число планов (матриц) эксперимента для 1, 2 и более факторов.
− Метод комбинаторного анализа (латинские и греческие квадраты, их
сочетания с прямоугольниками и др.) используют для отсеивания в зада-
чах с большим числом качественных факторов.
− Методы экспериментального отсеивания факторов с насыщенными
матрицами или ортогональными матрицами Плаккета и Бормана исполь-
зуют, если можно предположить, что наиболее сильное влияние оказы-
вают сами факторы (линейные эффекты) и значительно более слабое –
двойные взаимодействия xi xj. В этом случае применяют матрицы с чис-
лом опытов, кратным четырем.
− Метод случайного баланса используют при большом числе факторов (М
≥ 7). При этом эффективность отсеивающих экспериментов повышается.
Этот метод предназначен для выведения из числа исследуемых факторов x1,
x2, …, xm группы доминирующих факторов x1, x2, …, xm, в наибольшей сте-
пени влияющих на оптимизируемый параметр y. Остальные m-m факторы
относятся к шумовому полю вследствие малого влияния на величину y.
Сущность метода случайного баланса заключается в построении матри-
цы планирования со случайным распределением уровней факторов, в
проведении эксперимента по матрице и в специфичной обработке дан-
ных эксперимента.
Эксперимент, проводимый по матрице, включающий три группы опы-
тов, которые расположены симметрично и на разном расстоянии от центра
эксперимента, называется рототабельным центральным композиционным
экспериментом (РЦКЭ).