Оптимизация технологических процессов производства электронной аппаратуры: Методические указания к лабораторным работам по дисциплине "Технология электронной аппаратуры", страница 7

Стремясь описать исследуемый процесс линейной моделью, предположим, что все парные взаимодействия незначимы. Термин "незначимы" показывает, что совместным влиянием факторов можно пренебречь и получить уравнение вида:

                                                                                                                     (3.4)

Вместо взаимодействия можно ввести в матрицу планирования другие факторы. При этом матрица будет выглядеть так:

№ опыта	X1	X2	X3	X4	X5	X6	У
1	-	-	-	+	+	-
2	+	-	-	-	-	+
3	-	+	-	-	+	+
4	+	+	-	+	-	-
5	-	-	+	+	-	+
6	+	-	+	-	+	-
7	-	+	+	-	-	-
8	+	+	+	+	+	+

Такая матрица называется дробной репликой от ПФЭ. Для её реализации необходимо проделать всего восемь опытов, что составляет одну восьмую от ПФЭ типа 2⁶.

По результатам 1/8 реплики от ПФЭ типа 2⁶ можно определить значимость факторов. Для этого необходимо построить диаграмму рассеяния [5], где по оси абсцисс на равном расстоянии друг от друга располагаются факторы, по оси ординат - значения выходного параметра. Слева от вертикальной линии, проведенной перпендикулярно оси абсцисс из точек, соответствующих режимным факторам откладываются значения выходного параметра для тех же  режимов, когда данный фактор находился на нижнем уровне. Справа откладываются значения выходного параметра, когда данный фактор находился на верхнем уровне.

Рис.3.1. Диаграмма рассеяния.

Далее для каждого ряда точек, для каждого уровня факторов строится медиана. Медиана равна значению средней точки, если число точек нечетное. Если  число точек - четное, то медиана равна полусумме значений двух средних точек. Разность медиан разных уровней одного и тоге же фактора определяет его вклад. На основе анализа данных диаграмм рассеяния определяются факторы, дающие наибольшие вклады. Оставшиеся факторы, как малозначимые, исключаются из дальнейшего рассмотрения. После того, как проведен отсеивающий эксперимент, можно приступить к основному эксперименту, который необходимо производить согласно матрице планирования типа 2^К, где к - число факторов, оставшихся после отсеивающего эксперимента.

Данные и результаты вычислений заносят в журнал планирования эксперимента (табл.3.2.).

Перед реализацией плана эксперимента на объекте опыта предусмотренные в плане матрицы планирования необходимо реализовать, т.е. проводить в случайной последовательности. Порядок проведения опытов в случайной последовательности следует выбрать по матрице равномерно распределенных случайных чисел. Каждая строка матрицы реализуется четыре раза, для того, чтобы рассчитать построчные средние значения показателя оптимизации по формуле:

                                                                                                                     (3.5)

где     - среднее арифметическое по m опытам в точке с номером υ; υ - строчка плана матрицы планирования или номер опыта;  - действительное значение  показателя параметра оптимизации; m - число параллельных наблюдений в каждой точке.

3.3. Обработка результатов измерений

Для оценки отклонения показателя параметра оптимизации от среднего значения следует вычислить дисперсию воспроизводимости по данным m параллельных наблюдений плана матрицы планирования в каждой точке по формуле:

                                                                                                                     (3.6)