Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Определить параметры модели и ее адекватность по приведенным экспериментальным данным

  • 6 страниц
  • 2015 год
  • 14 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

vladmozdok

50 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

При планировании эксперимента исследователь должен:
– обеспечить высокую надежность и четкость интерпретации результатов экспериментальных исследований;
– составить последовательную логическую схему построения всего процесса исследования;
– максимально формализовать процесс разработки модели и сопоставления экспериментальных данных различных опытов одного и того же объекта исследований с целью широкого применения электронно-вычислительных средств.
Всем требованиям отвечают статистические методы планирования эксперимента. Статистические методы планирования активного эксперимента являются одним из эмпирических способов получения математического описания статики сложных объектов исследования, то есть уравнения связи отклика объекта и независимых управляемых входных переменных (факторов). При этом математическое описание представляется в виде полинома
, (2.1)
где Y – функция отклика;
X1, X2, …, Xk – факторы исследуемого процесса.
Полным факторным экспериментом (ПФЭ) называется эксперимент, реализующий все возможные неповторяющиеся комбинации уровней n независимых управляемых факторов, каждый их которых варьируют на двух уровнях. В этом случае учитывается влияние на функцию отклика исследуемого процесса не только каждого рассматриваемого в эксперименте фактора в отдельности, но и их взаимодействий.
Первоначально рассмотрим случай воздействия на функцию отклика Y двух факторов X1 и X2. В соответствии с принципом «от простого к более сложному» предположим, что модель исследуемого процесса является линейной и имеет вид:
Y = b0 + b1X1+ b2X2 + b12X1X2, (2.2)
где b0 – значение функции отклика Y в центре плана;
b1, b2 – характеризуют степень влияния факторов X1, X2 на функцию отклика Y (чем коэффициент больше по сравнению с другими, тем более весомый вклад в изменение функции отклика вносит данный фактор);
b12 – характеризует весомость влияния взаимодействия 1-го и 2-го факторов на функцию отклика исследуемого процесса.
Все возможные комбинации для двух факторов (k = 2), варьируемых на двух уровнях, будут исчерпаны, если мы поставим четыре опыта.
Первый столбец матрицы представляет собой нумерацию опытов. Нумерация факторов осуществляется произвольно и в каждом конкретном случае определяется самим исследователем.
Во втором столбце приводятся значения фиктивной переменной x0 = +1, соответствующей коэффициенту b0.
В последующих столбцах приводятся безразмерные символы, соответствующие верхнему и нижнему уровням варьирования факторов и их взаимодействий.
Обработка и анализ результатов эксперимента
Обработка и анализ результатов ПФЭ предусматривают следующий порядок их проведения:
1. Оцениваются дисперсии среднего арифметического в каждой строке матрицы по формуле
. (2.3)
2. Проверяются однородности дисперсий. Так как даже одна грубая ошибка может исказить результаты исследования, проведенного при небольшом числе экспериментов, то необходим контроль воспроизводимости результатов исследования, который осуществляется с помощью критерия Кохрена. Подсчитывают параметр:
, (2.4)
то есть вычисляют отношение максимального значения изменчивости (максимального значения дисперсии, определенного по (2.3)) среди N опытов к сумме изменчивостей во всех N опытах.
Найденное по (2.4) наибольшее экспериментальное значение G сравнивают с критическим (табличным) его значением Gкр.
Если G ≤ Gкр, то «подозрительное» максимальное значение изменчивости не является «инородным», а представляет собой результат случайного рассеяния исследуемой функции отклика, то есть эксперименты воспроизводимы, и их результаты можно использовать для оценки коэффициентов регрессии.
Если G > Gкр, то эксперименты не воспроизводимы, то есть неконтролируемые и неуправляемые факторы создают на выходе слишком большой уровень «шума». Необходимо проверить следующую точку (имеющую второе по величине значение S2) и так далее, то есть нужно выявить все точки, в которых эксперимент не воспроизводим. При этом можно увеличить число параллельных опытов.
3. Создается математическая модель объекта с проверкой статистической значимости коэффициентов полинома.
После выполнения ПФЭ осуществляют независимую оценку коэффициентов полинома по следующей формуле:
(2.5)
где X i принимает значения +1 или –1 в соответствии с матрицей планирования.
В числителе (2.5) фактически стоит сумма средних значений выходного параметра по всем опытам с учетом уровня независимой переменной Xi в -м опыте.
По формуле (2.5) можно найти также коэффициенты bij при произведениях факторов XiXj (i ≠ j). Значения этих коэффициентов п

Отсутствует

Определить параметры модели и ее адекватность по приведенным экспериментальным данным. Доверительная вероятность Р = 0,95.
Таблица 6 – Исходные данные
Номер
опыта X0 X1 X2 X1X2 Значения отклика





y1 y2 y3 y4 y5
1 1 -1 -1 1 12 12,1 12,7 12,5 14,7
2 1 1 -1 -1 14,7 14,9 12 14,2 14,1
3 1 -1 1 -1 18,2 17,1 17,4 16 17,4
4 1 1 1 1 22,9 21,4 23 21,1 22,1

Отсутствует

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Контрольную работу», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

При планировании эксперимента исследователь должен:
– обеспечить высокую надежность и четкость интерпретации результатов экспериментальных исследований;
– составить последовательную логическую схему построения всего процесса исследования;
– максимально формализовать процесс разработки модели и сопоставления экспериментальных данных различных опытов одного и того же объекта исследований с целью широкого применения электронно-вычислительных средств.
Всем требованиям отвечают статистические методы планирования эксперимента. Статистические методы планирования активного эксперимента являются одним из эмпирических способов получения математического описания статики сложных объектов исследования, то есть уравнения связи отклика объекта и независимых управляемых входных переменных (факторов). При этом математическое описание представляется в виде полинома
, (2.1)
где Y – функция отклика;
X1, X2, …, Xk – факторы исследуемого процесса.
Полным факторным экспериментом (ПФЭ) называется эксперимент, реализующий все возможные неповторяющиеся комбинации уровней n независимых управляемых факторов, каждый их которых варьируют на двух уровнях. В этом случае учитывается влияние на функцию отклика исследуемого процесса не только каждого рассматриваемого в эксперименте фактора в отдельности, но и их взаимодействий.
Первоначально рассмотрим случай воздействия на функцию отклика Y двух факторов X1 и X2. В соответствии с принципом «от простого к более сложному» предположим, что модель исследуемого процесса является линейной и имеет вид:
Y = b0 + b1X1+ b2X2 + b12X1X2, (2.2)
где b0 – значение функции отклика Y в центре плана;
b1, b2 – характеризуют степень влияния факторов X1, X2 на функцию отклика Y (чем коэффициент больше по сравнению с другими, тем более весомый вклад в изменение функции отклика вносит данный фактор);
b12 – характеризует весомость влияния взаимодействия 1-го и 2-го факторов на функцию отклика исследуемого процесса.
Все возможные комбинации для двух факторов (k = 2), варьируемых на двух уровнях, будут исчерпаны, если мы поставим четыре опыта.
Первый столбец матрицы представляет собой нумерацию опытов. Нумерация факторов осуществляется произвольно и в каждом конкретном случае определяется самим исследователем.
Во втором столбце приводятся значения фиктивной переменной x0 = +1, соответствующей коэффициенту b0.
В последующих столбцах приводятся безразмерные символы, соответствующие верхнему и нижнему уровням варьирования факторов и их взаимодействий.
Обработка и анализ результатов эксперимента
Обработка и анализ результатов ПФЭ предусматривают следующий порядок их проведения:
1. Оцениваются дисперсии среднего арифметического в каждой строке матрицы по формуле
. (2.3)
2. Проверяются однородности дисперсий. Так как даже одна грубая ошибка может исказить результаты исследования, проведенного при небольшом числе экспериментов, то необходим контроль воспроизводимости результатов исследования, который осуществляется с помощью критерия Кохрена. Подсчитывают параметр:
, (2.4)
то есть вычисляют отношение максимального значения изменчивости (максимального значения дисперсии, определенного по (2.3)) среди N опытов к сумме изменчивостей во всех N опытах.
Найденное по (2.4) наибольшее экспериментальное значение G сравнивают с критическим (табличным) его значением Gкр.
Если G ≤ Gкр, то «подозрительное» максимальное значение изменчивости не является «инородным», а представляет собой результат случайного рассеяния исследуемой функции отклика, то есть эксперименты воспроизводимы, и их результаты можно использовать для оценки коэффициентов регрессии.
Если G > Gкр, то эксперименты не воспроизводимы, то есть неконтролируемые и неуправляемые факторы создают на выходе слишком большой уровень «шума». Необходимо проверить следующую точку (имеющую второе по величине значение S2) и так далее, то есть нужно выявить все точки, в которых эксперимент не воспроизводим. При этом можно увеличить число параллельных опытов.
3. Создается математическая модель объекта с проверкой статистической значимости коэффициентов полинома.
После выполнения ПФЭ осуществляют независимую оценку коэффициентов полинома по следующей формуле:
(2.5)
где X i принимает значения +1 или –1 в соответствии с матрицей планирования.
В числителе (2.5) фактически стоит сумма средних значений выходного параметра по всем опытам с учетом уровня независимой переменной Xi в -м опыте.
По формуле (2.5) можно найти также коэффициенты bij при произведениях факторов XiXj (i ≠ j). Значения этих коэффициентов п

Отсутствует

Определить параметры модели и ее адекватность по приведенным экспериментальным данным. Доверительная вероятность Р = 0,95.
Таблица 6 – Исходные данные
Номер
опыта X0 X1 X2 X1X2 Значения отклика





y1 y2 y3 y4 y5
1 1 -1 -1 1 12 12,1 12,7 12,5 14,7
2 1 1 -1 -1 14,7 14,9 12 14,2 14,1
3 1 -1 1 -1 18,2 17,1 17,4 16 17,4
4 1 1 1 1 22,9 21,4 23 21,1 22,1

Отсутствует

Купить эту работу

Определить параметры модели и ее адекватность по приведенным экспериментальным данным

50 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 200 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

12 марта 2020 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
vladmozdok
4
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—5 дней
50 ₽ Цена от 200 ₽

5 Похожих работ

Контрольная работа

Метрология и стандартизация (вариант 14 и 4, ЛГУ)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Контрольная работа

Сертификация систем качества

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
600 ₽
Контрольная работа

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
500 ₽
Контрольная работа

МЕТОДИКИ ИЗМЕРЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ И УСЛУГ "Квалиметрия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
200 ₽
Контрольная работа

ОТВЕТЫ НА ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИЯ И СТАНДАРТИЗАЦИЯ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
50 ₽

Отзывы студентов

Отзыв Raze об авторе vladmozdok 2014-05-18
Контрольная работа

Благодарю за контрольную по метрологии, выполнено качественно и в срок))

Общая оценка 5
Отзыв Леонид Леонид об авторе vladmozdok 2015-12-17
Контрольная работа

Автор очень выручил, выполнив работу в течение суток, после того как предыдущий автор отказался от неё в последний момент.

Общая оценка 5
Отзыв мари об авторе vladmozdok 2018-05-10
Контрольная работа

Ок

Общая оценка 5
Отзыв KOSMOS777 об авторе vladmozdok 2014-12-16
Контрольная работа

Большое спасибо! Очень ответственный автор! Работа сдана раньше срока, качественно с пояснениями. Таких здесь мало. Советую всем и сам думаю продолжить сотрудничество.

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

История развития международных стандартов серии ИСО 9000

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Технология монтажа системы водоснабжения PEX трубы с последовательным подключением водоразборной арматуры

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1500 ₽
Готовая работа

Модернизация методики поверки генератора импульсов Г5-75

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Контроль параметров дорожки качения внутреннего кольца подшипника

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Подготовка лаборатории теплотехнических средств метрологической службы НТ ГРЭС к аккредитации на право проведения калибровочных работ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Разработка стандарта организации на контрольк качества продукции

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Анализ и совершенствование системы менеджмента качества образования в ЧПОУ «ГАЗПРОМ Колледж Волгоград

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Анализ состояния измерения» в предприятии

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
10700 ₽
Готовая работа

Методика передачи смысловых образов людям с ограниченными возможностями

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽
Готовая работа

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ НОРМ ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ И ДОСТОВЕРНОСТИ КОНТРОЛЯ ПРИ ПОВЕРКЕ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
6000 ₽
Готовая работа

Метрологическое обеспечение манометра-термометра устьевого «УМТ-02»

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
5000 ₽
Готовая работа

Тема дипломной работы «Разработка рекомендаций по улучшению процессов поверки влагомера нефти поточного в БИК СИКН на примере ПСП

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽