Рабочая программа, методические указания для выполнения контрольных работ по дисциплине "Применение ЭВМ в химической технологии". Раднаева В.Д. - 12 стр.

UptoLike

Составители: 

Таким образом возникает возможность оптимального
управления экспериментом. Планирование эксперимента
позволяет варьировать одновременно все факторы и получать
количественные оценки основных эффектов и эффектов
взаимодействия. Интересующие эффекты определяются с
меньшей ошибкой, чем при традиционных методах
исследования. Применение методов планирования
значительно повышает эффективность эксперимента.
2.2.1. Полный факторный эксперимент
Процесс построения математической модели
технологического процесса условно разделяется на несколько
этапов.
1 этап. Постановка задачи исследования.
2 этап. Анализ всех входных переменных и ранжировка
их по степени влияния на целевую функцию. Выделение
входных параметров (Z
1
, Z
2
, …, Z
k
), которые можно
независимо друг от друга регулировать и контролировать.
3 этап. Определение выходного параметра (Y),
характеризующего качество готовой продукции (критерий
оптимальности).
4 этап. Проверка воспроизводимости опытов.
5 этап. Определение области изменения (интервал
варьирования) по каждой входной переменной.
6 этап. Составление плана эксперимента (матрицы
планирования). Проведение эксперимента.
7 этап. Расчет математической модели ( уравнения
регрессии) объекта исследования.
8 этап. Идентификация математической модели, то есть
проверка ее соответствия моделируемому процессу.
9 этап. Определение оптимального режима работы
исследуемого объекта.
Пример 3. Исследование процесса отмоки кожевенного
сырья мокросоленого способа консервирования.
1 этап. Определить оптимальные параметры процесса
отмоки кожевенного сырья мокросоленого способа
консервирования, обеспечивающие влажность сырья после
отмоки не менее 65 %.
2 этап. Известно, что на обводнение сырья в процессе
отмоки оказывают влияние следующие входные параметры:
температура отмочной ванны, продолжительность процесса,
концентрация поверхностно-активного вещества (ПАВ),
концентрация обострителя отмоки, степень механического
воздействия, жидкостный коэффициент. При выборе
переменных для включения их в математическую модель
решаются следующие задачи: оценка степени влияния
переменных первоначального списка на целевую функцию,
отсеивание незначимых и ошибочно включенных, выявление
линейно зависимых (взаимно коррелированных) переменных.
Анализ переменных: степень механического
воздействия примем постоянной, учитывая затруднения,
связанные с невозможностью изменения режима вращения,
заданного конструкцией барабана. Жидкостный
коэффициент, концентрация ПАВ, концентрация обострителя
являются линейно зависимыми переменными. Линейно
зависимые переменные могут быть исключены , так как не
несут полезной информации. Поэтому с целью упрощения
модели переменную жидкостный коэффициент исключаем из
модели.
На основе отсеивающего эксперимента определили, что
значимыми переменными, влияющими на изменение
влажности кожевенного сырья, являются продолжительность
и концентрация обострителя. В качестве обострителя
использовали карбонат натрия.
3 этап. Выходной показатель (Y) должен
соответствовать следующим требованиям:
Оценка должна быть количественной (т.е.
выражаться числом);
Оценка должна быть однозначной;
Таким образом возникает возможность оптимального                  1 этап. Определить оптимальные параметры процесса
управления экспериментом. Планирование эксперимента          отмоки кожевенного сырья мокросоленого способа
позволяет варьировать одновременно все факторы и получать    консервирования, обеспечивающие влажность сырья после
количественные оценки основных эффектов и эффектов           отмоки не менее 65 %.
взаимодействия. Интересующие эффекты определяются с               2 этап. Известно, что на обводнение сырья в процессе
меньшей ошибкой, чем при традиционных методах                отмоки оказывают влияние следующие входные параметры:
исследования.    Применение     методов     планирования     температура отмочной ванны, продолжительность процесса,
значительно повышает эффективность эксперимента.             концентрация поверхностно-активного вещества (ПАВ),
                                                             концентрация обострителя отмоки, степень механического
           2.2.1. Полный факторный эксперимент               воздействия, жидкостный коэффициент. При выборе
     Процесс построения математической модели                переменных для включения их в математическую модель
технологического процесса условно разделяется на несколько   решаются следующие задачи: оценка степени влияния
этапов.                                                      переменных первоначального списка на целевую функцию,
     1 этап. Постановка задачи исследования.                 отсеивание незначимых и ошибочно включенных, выявление
     2 этап. Анализ всех входных переменных и ранжировка     линейно зависимых (взаимно коррелированных) переменных.
их по степени влияния на целевую функцию. Выделение               Анализ      переменных:     степень   механического
входных параметров (Z1, Z2, …, Zk), которые можно            воздействия примем постоянной, учитывая затруднения,
независимо друг от друга регулировать и контролировать.      связанные с невозможностью изменения режима вращения,
     3 этап. Определение выходного параметра (Y),            заданного     конструкцией      барабана.    Жидкостный
характеризующего качество готовой продукции (критерий        коэффициент, концентрация ПАВ, концентрация обострителя
оптимальности).                                              являются линейно зависимыми переменными. Линейно
     4 этап. Проверка воспроизводимости опытов.              зависимые переменные могут быть исключены , так как не
     5 этап. Определение области изменения (интервал         несут полезной информации. Поэтому с целью упрощения
варьирования) по каждой входной переменной.                  модели переменную жидкостный коэффициент исключаем из
     6 этап. Составление плана эксперимента (матрицы         модели.
планирования). Проведение эксперимента.                            На основе отсеивающего эксперимента определили, что
     7 этап. Расчет математической модели ( уравнения        значимыми переменными, влияющими на изменение
регрессии) объекта исследования.                             влажности кожевенного сырья, являются продолжительность
     8 этап. Идентификация математической модели, то есть    и концентрация обострителя. В качестве обострителя
проверка ее соответствия моделируемому процессу.             использовали карбонат натрия.
     9 этап. Определение оптимального режима работы               3    этап.    Выходной    показатель   (Y)   должен
исследуемого объекта.                                        соответствовать следующим требованиям:
                                                                  − Оценка должна быть количественной (т.е.
     Пример 3. Исследование процесса отмоки кожевенного             выражаться числом);
сырья мокросоленого способа консервирования.                      − Оценка должна быть однозначной;