Изменяем с определенным шагом значение , вычисляем Х1 и Х2, подставляем их в уравнение регрессии в кодированном виде пока не получим желаемый результат.
С помощью метода Ридж - анализа получаем оптимальный режим в кодированном виде, затем осуществляем перевод в натуральный вид по формуле:
, (27)
Из уравнения регрессии в каноническом виде берутся исходные данные в методе движения вдоль канонических осей. В соответствии с поставленной задачей в канонической системе координат выбирают ось, вдоль которой параметр оптимизации изменяется в желаемом направлении с максимальной скоростью: если необходимо найти максимальное значение параметра оптимизации движение происходит вдоль положительной оси, если минимальный – по отрицательной. Задаваясь различными значениями параметра оптимизации, вычисляем соответствующие им режимы и подвергаем их опытной проверки. В связи с симметрией поверхности каждому значению параметра оптимизации соответствуют два режима. Поиск оптимального режима без исследования поверхности отклика обычно даёт возможность выделить только один оптимальный режим. Причём исследователь даже не подозревает о существовании второго режима, который может оказаться более эффективным для технологии.
Для получения умах должно выполняться условие , выбираем положительную ось по которой быстрее придем к оптимуму, движемся по Х1, стабилизируя второй фактор на центральном уровне (Х2=0).
Уравнения регрессии в каноническом виде принимает следующий вид: >уs=В11х12 − выражаем Хi:
, (28)
В место подставляем желаемый результат и получаем два оптимальных режима:
Первый режим Х1=, (29)
Второй режим Х2=−, (30)
Значения факторов получили в каноническом виде, перевод факторов в кодированный вид осуществляем по формулам (20).
Далее производим перевод значений факторов в натуральный вид по формуле (27).
1.3 Входная и выходная информация
Таблица 4 - Входная и выходная информация
Входная информация |
Выходная информация |
||
Обозначение |
Название |
Обозначение |
Название |
x1,x2, x3, x4 |
факторы, влияющие на процесс |
bi |
коэффициенты уравнения регрессии в кодированном виде |
Y |
параметр оптимизации |
Sад2 |
дисперсия адекватности |
Xц |
центральный уровень |
S2воспр |
дисперсия воспроизводимости |
λi |
интервал варьирования |
S2bi |
дисперсия коэффициентов уравнения регрессии |
tтабл |
критерий Стьюдента табличный |
tр |
критерий Стьюдента расчетный |
Fтабл |
критерий Фишера табличный |
Fр |
критерий Фишера расчетный |
n |
количество опытов |
λ’ |
параметр Хорля |
m |
количество параллельных опытов |
λ |
неопределенный множитель Лагранжа |
k |
количество независимых факторов |
Вij ,Xi |
коэффициенты уравнения регрессии и факторы в каноническом виде |
Yжел |
параметра оптимизации, который необходимо получить в оптимальном режиме |
Х1s, Х4s, ys |
координаты и параметр оптимизации центра поверхности отклика |
Для построения матрицы планирования за основу берётся план первого порядка n=24. 16 строк матрицы и соответственно столбцы хi и хiхj заполняются чередованием +1 и -1 по формуле 2k-1 и перемножением столбцов.
К точкам ПФЭ планов 1 порядка добавляем 2к звездных точек, расположенных на координатных осях факторного пространства на одинаковых расстояниях ±α от центра плана. Звездное плечо для k=4 равно α=1,41. Заполняем 8 строк матрицы (с 17 по 24), используя значение звездного плеча.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.