
на первый
заказ
Решение задач на тему: Постановка задачи. Этапы планирования и статической обработки результатов эксперимента для
Купить за 100 руб.Введение
Развитие современной техники связано с созданием новых и постоянным совершенствованием существующих технологических процессов. Основой их разработки и оптимизации является эксперимент. Заметное повышение эффективности экспериментальных исследований и инженерных разработок достигается использованием математических методов планирования экспериментов. Использование математико-статистических методов при постановке задач. В процессе экспериментирования и при обработке полученных данных существенно сокращает сроки решения, снижает затраты на исследования и повышает качество полученных результатов.Встречающиеся на практике реальные задачи весьма разнообразны. Достаточно грубо их можно разделить на три основных задачи:
1 Выявление количественных зависимостей между параметрами процесса - задачи описания;
2 Определение оптимальных условий протекания процесса - экстремальные задачи;
3 Выбор оптимального состава многокомпонентных смесей.
Часто, приступая к изучению какого-либо процесса экспериментатор не имеет исчерпывающих сведений о механизме процесса. Можно только указать параметры определяющие условия протекания процесса, и, возможно требования к его результатам. Поставленная проблема является задачей кибернетики. Действительно, если считать кибернетику "наукой, изучающей системы любой природы, способные воспринимать, хранить и перерабатывать информацию для целей оптимального управления" [1], то такую систему можно представить в виде черного ящика.
Черный ящик - объект исследования, имеющий (к+р) входов и m выходов.
X - управляемые параметры, Z - неуправляемые параметры.
Зависимость между выходными параметрами (откликом) и входными параметрами (факторами) называется функцией отклика.
Математическая запись функции отклика представлена в виде формулы (1):
Этому уравнению в многомерном пространстве соответствует гипперповерхность, которая называется поверхностью отклика, а само пространство - факторным пространством.
Эксперимент можно проводить по разному. В случае, когда исследователь наблюдает за каким-то неуправляемым процессом, не вмешиваясь в него, или выбирает экспериментальные точки интуитивно, на основании каких-то привходящих обстоятельств, эксперимент считают пассивным. В настоящее время пассивный эксперимент считается неэффективным.
Гораздо более продуктивно проводится эксперимент, когда исследователь применяет статистические методы на всех этапах исследования, и, прежде всего, перед постановкой опытов, разрабатывая схему эксперимента, а также в процессе экспериментирования, при обработке результатов и после эксперимента, принимая решение о дальнейших действиях. Такой эксперимент считают активным, и он предполагает планирование эксперимента.
Под планированием эксперимента понимают процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. Основные преимущества активного эксперимента связаны с тем, что он позволяет:
1 Минимизировать общее число опытов;
2 Выбирать четкие логически обоснованные процедуры, последовательно выполняемые экспериментатором при проведении исследования;
3 Использовать математический аппарат, формализующий многие действия экспериментатора;
4 Одновременно варьировать всеми переменными и оптимально использовать факторное пространство;
5 Организовать эксперимент таким образом, чтобы выполнялись многие исходные предпосылки регрессионного анализа;
6 Получать математические модели, имеющие лучшие в некотором смысле свойства по сравнению с моделями, построенными из пассивного эксперимента;
7 Рандомизировать условия опытов, то есть многочисленные мешающие факторы превратить в случайные величины;
8 Оценивать элемент неопределенности, связанный с экспериментом, что дает возможность сопоставлять результаты, полученные разными исследователями [1].
Целью данной работы является освоение анализа плановых экспериментов и анализ данных, полученных при выполнении этих экспериментов.
Оглавление
- Введение- Постановка задачи
- Этапы планирования и статической обработки результатов эксперимента для построения модели 2-го порядка
- Построение модели плана II порядка
- Кодирование факторов
- Составление план - матрицы
- Проверка воспроизводимости опытов
- Расчет коэффициентов регрессии
- Определение значимости коэффициентов
- Проверка адекватности модели
- Выбор и описание метода условной оптимизации
- Выбор метода условной оптимизации
- Описание метода условной оптимизации Фиако-МакКормика
- Описание программы
- Общие сведения
- Функциональное назначение
- Описание логической структуры программы
- Используемые технические средства
- Вызов и загрузка
- Входные данные
- Выходные данные
- Результаты обработки данных эксперимента
- Графики зависимости отклика
- Кривые равного выхода Заключение
- Список использованных источников
- Приложение
Заключение
В ходе выполнения данной расчетно-графической работы был определен оптимальный предел прочности алюминиевых деформируемых сплавов, определяющийся при испытании на растяжение.Оптимальный параметры прочности:
Содержание Li(%) 0.6
Температура старения(град.С)25
Время старения(час.)2
Содержание Li(%) 1.5
Температура старения(град.С)200
Время старения(час.)6
Список литературы
1) Конспект лекций по дисциплине "ВП и МСАС".2) Конспект лекций по дисциплине "ТА и МОПЗ".
3) Конспект лекций по дисциплине "Методы синтеза и оптимизации".
4) Методические указания к лабораторным и расчетно-графической работе по дисциплине "Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах" / Сост.:Г.Б.Билык, О.В.Веремей, В.И.Кравченко. - ДГМА, 2006. - 24 с. (файл VPLAB).
5) Применение математических методов и ЭВМ. Планирование и обработка результатов эксперимента / Под ред. А.Н. Останина. - Мн.: Выш. шк., 2005. - 218 с.
или зарегистрироваться
в сервисе
удобным
способом
вы получите ссылку
на скачивание
к нам за прошлый год