Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Ноября 2011 в 12:04, контрольная работа
Как известно, теоретические зависимости, связывающие входные параметры того или иного процесса, которые на него влияют (факторы) и выходные параметры процесса (функ-ции отклика), достаточно «сложно» получать, если одновременно учитывается большое чис-ло факторов. Поэтому на практике широко применяются методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных, которые, вероятно, еще долго будут использовать-ся при исследовании различных процессов, что обуславливается сложностью, многообрази-ем и в определенном смысле «неоднозначностью» физических явлений и их последствий для многих реальных процессов, например, при выглаживании деталей машин.
Министерство образования и науки Российской Федерации
по дисциплине
«Планирование и организация эксперимента»
для студентов
специальности 200503 – Стандартизация
и сертификация
Курган
Кафедра: " Инноватика
и менеджмент качества "
Дисциплина: «Планирование
и организация эксперимента»
Составитель: канд.
техн. наук, доцент В.Ф. Губанов
Утверждены на
заседании кафедры «____» ____________ 20__
г.
Рекомендованы
методическим советом университета
«____» ____________ 20__ г.
ВВЕДЕНИЕ
Как известно, теоретические зависимости, связывающие входные параметры того или иного процесса, которые на него влияют (факторы) и выходные параметры процесса (функции отклика), достаточно «сложно» получать, если одновременно учитывается большое число факторов. Поэтому на практике широко применяются методы планирования эксперимента и обработки экспериментальных данных, которые, вероятно, еще долго будут использоваться при исследовании различных процессов, что обуславливается сложностью, многообразием и в определенном смысле «неоднозначностью» физических явлений и их последствий для многих реальных процессов, например, при выглаживании деталей машин.
Следовательно, для реальных производственных условий, во многих случаях, быстрее и дешевле воспользоваться традиционными способами получения эмпирических формул, чем разрабатывать теоретические модели или хотя бы теоретико-экспериментальные.
Исходя
из вышесказанного, целью контрольных
заданий является обучение студентов
применению математического аппарата
обработки экспериментальных
На примере процесса выглаживания приводятся данные, отражающие количественные связи между режимами и условиями выглаживания и параметрами качества поверхностного слоя выглаженных деталей. При этом в зависимости от номера задания, рассматривается обработка данных полного факторного эксперимента или дробного факторного эксперимента.
В ходе выполнения контрольных заданий студенты должны определить коэффициенты уравнения регрессии и проверить адекватность уравнения регрессии.
Математический
аппарат, необходимый для решения поставленной
задачи, приведен в работе [1].
Задание
1
Для реализации многофакторной регрессионной модели Ra=f(hз, s0, n) процесса выглаживания термоупрочненной сталью (сглаживающий режим), отражающей количественные связи между натягом (hз), подачей (s0), частотой вращения шпинделя (n) и параметром шероховатости - Ra, был спланирован и поставлен эксперимент (180-220 НВ) [2].
Была реализована реплика 23. Интервалы варьирования принимались, исходя из реальных пределов колебания значений факторов, определенных в результате предварительных поисковых экспериментов.
Факторы, уровни и интервалы варьирования факторов приведены в таблице 1. Матрица плана эксперимента и результаты измерений Ra (в виде логарифма) представлены в таблице 2.
Таблица 1
Уровни и интервалы варьирования факторов
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Таблица 2
План эксперимента
| № опыта | x0 | x1 | x2 | x3 | x1x2 | x1x3 | x2x3 | x1x2x3 | у(lgRa) |
| 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -0,854 |
| 2 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1,301 |
| 3 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | -0,611 |
| 4 | 1 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -0,870 |
| 5 | 1 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -0,796 |
| 6 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | -1,187 |
| 7 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -0,569 |
| 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -0,824 |
Вспомогательная таблица для расчета дисперсии s2{y}
(опыты на нулевом уровне)
|
Задание
2
Для реализации многофакторной регрессионной модели Ra=f(hз, s0, n) процесса выглаживания термоупрочненной сталью (сглаживающе-упрочняющий режим), отражающей количественные связи между натягом (hз), подачей (s0), частотой вращения шпинделя (n) и параметром шероховатости - Ra, был спланирован и поставлен эксперимент (180-220 НВ) [2].
Была реализована реплика 23. Интервалы варьирования принимались, исходя из реальных пределов колебания значений факторов, определенных в результате предварительных поисковых экспериментов.
Факторы, уровни и интервалы варьирования факторов приведены в таблице 1. Матрица плана эксперимента и результаты измерений Ra (в виде логарифма) представлены в таблице 2.
Таблица 1
Уровни и интервалы варьирования факторов
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Таблица 2
План эксперимента
| № опыта | x0 | x1 | x2 | x3 | x1x2 | x1x3 | x2x3 | x1x2x3 | у(lgRa) |
| 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1,222 |
| 2 | 1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1,046 |
| 3 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | -1,097 |
| 4 | 1 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | -1 | -0,870 |
| 5 | 1 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1,125 |
| 6 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | -0,959 |
| 7 | 1 | -1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | -1,022 |
| 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -0,810 |
Информация о работе Контрольные задания по «Планирование и организация эксперимента»