Планирование и организация эксперимента, курс лекций, страница 2

неуправляемых и нерегистрируемых факторов, которые не включены в структуру модели зависимости y = f(х₁,…..,х_к). w ответственны за изменчивость выходных показателей y при повторных наблюдениях, при одних и тех же фиксированных значениях переменных x.

Реальная модель: y = f (x₁,……,х_к) + , где - погрешность.

Искомая зависимость выходных показателей у от исследуемых факторов х называется функцией отклика или статистической моделью объекта в интересующей области режимов.

Существует два способа организации экспериментальных исследований:

1.  Методы “пассивного” эксперимента, которые предполагают регистрацию текущих значений выходных и входных переменных с последующей обработкой полученной информации методами многомерного статистического анализа.

2.  Методы “активного” эксперимента, предполагающие реализацию опытов путем варьирования по специальному плану с фиксацией соответствующих значений у называемой откликом. 

Каждый способ организации эксперимента имеет свои плюсы и минусы, и соответствующую сферу применения. Методы пассивного эксперимента обычно используются в промышленных исследованиях, где активное экспериментирование затруднено или невозможно из-за риска получить бракованную продукцию. Методы активного эксперимента широко используются в научных исследованиях на этанах проектирования объекта, в ходе лабораторных исследований, а так же на пилотных (полупромышленных) установках и, наконец, в промышленности, где даже незначительное улучшение режимов с помощью таких методов в условиях массового производства может дать значительный экономический эффект.

В науке, эксперимент играет ключевую роль. На его проведение тратится много сил, времени и ресурсов, однако КПД научных исследований по утверждению Дж. Бернал не превышает 2%. Обычно такие исследования проводятся и организуются достаточно хаотично. Современные методы планирования МФЭ являются средством резкого повышения эффективности экспериментальных исследований, позволяющих в значительной степени формализовать процессы исследования современных сложных объектов, сократить число опытов и время их проведения, получить наиболее полную информацию из эксперимента в виде математических моделей, пригодных для количественной оценки каждого из факторов и их взаимного влияния, нахождения оптимальных режимов, реализации контроля и управления указанными объектами.