- •Кафедра металлургии и литейного производства
- •1. Информация о дисциплине
- •1.1. Предисловие
- •1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы Содержание дисциплины по гос
- •Объем дисциплины и виды учебной работы
- •2. Рабочие учебные материалы
- •2.1. Рабочая программа (150 ч)
- •Раздел 1. Методология
- •Раздел 2. Техническая база
- •Раздел 3. Пассивный эксперимент (32 ч)
- •4.2. Дробный факторный эксперимент (12 ч )
- •2.2. Тематические планы дисциплины Тематический план дисциплины для студентов очно – заочной формы обучения
- •Тематический план дисциплины для студентов заочной формы обучения
- •2.3. Стркуктурно – логическая схема дисциплины
- •2.4. Временной график изучения дисциплины при использовании дот
- •2.5. Практический блок
- •2.6. Рейтинговая система оценки знаний
- •3. Информационные ресурсы дисциплины
- •3.1. Библиографический список
- •3.2. Опорный конспект
- •Раздел 1. Методология и выбор методики научного исследования
- •Вопросы для самопроверки
- •Раздел 2. Техническая база экспериментальных исследований
- •Газового хроматографа лхм-8мд
- •Методы автоматического контроля влажности формовочных и стержневых смесей
- •Вопросы для самопроверки
- •Раздел 3. Пассивный эксперимент
- •Тема 1. Корреляционный анализ данных
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 2. Регрессионный анализ экспериментальных данных
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 3. Дисперсионный анализ данных
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 4. Комплексный компьютерный анализ результатов опытов
- •Сервис | анализ данных | регрессия
- •Данные для двумерного статистического анализа
- •Вставка | столбцы
- •Вопросы для самопроверки
- •Раздел 4. Активный эксперимент
- •Тема 5. Полный факторный эксперимент
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 6. Дробный факторный эксперимент
- •Первая полуреплика пфэ типа 23
- •Вторая полуреплика пфэ типа 23
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 7. Факторные эксперименты высокого порядка
- •Вопросы для самопроверки
- •Раздел 5. Поисковые методы оптимизации
- •Тема 8. Одно- и многофакторная оптимизация
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 9. Оптимизация методом крутого восхождения по поверхности отклика
- •Вопросы для самопроверки
- •Тема 10. Симплексный метод оптимизации
- •Вопросы для самопроверки
- •Глоссарий
- •3.4. Технические и программные средства обеспечения дисциплины
- •3.4.1. Описание компьютерных программ для выполнения лабораторных работ
- •3.4.2. Перечень расчётных программ
- •Методика выполнения работы
- •Контрольный пример
- •Данные плавочного контроля
- •Лабораторная работа №2 Применение регрессионного анализа данных
- •Выбор исходных данных в лабораторных работах
- •Лабораторная работа №3 Применение дисперсионного анализа
- •Краткое теоретическое содержание работы
- •Результаты испытаний образцов двух серий плавок в и г
- •Методика выполнения работы
- •Лабораторная работа №4
- •Лабораторная работа №5 Обработка и анализ результатов полного факторного эксперимента с построением математической модели объекта
- •Краткое теоретическое содержание
- •Значение степени десульфурации стали у, % в двух параллельных опытах (у, и у 2)
- •Методика выполнения работы
- •Контрольный пример
- •Лабораторная работа №6
- •Лабораторная работа №7
- •Сервис | анализ данных | регрессия
- •Лабораторная работа №8 Обработка и анализ результатов многоуровневого факторного эксперимента
- •Краткое теоретическое содержание
- •Методика выполнения работы
- •Контрольный пример
- •Решение
- •Сервис | анализ данных | регрессия
- •Лабораторная работа № 9 Оптимизация методом крутого восхождения по поверхности отклика
- •Краткое теоретическое содержание работы
- •Методические указания к выполнению работы
- •Контрольный пример
- •Лабораторная работа №10 Моделирование процесса симплексной оптимизации
- •Краткое теоретическое содержание работы
- •Методические указания к выполнению работы
- •Контрольный пример
- •4. Блок контроля освоения дисциплины
- •4.1. Задание на курсовую работу
- •4.2. Методические указания к выполнению курсовой работы
- •Выполнение расчётов курсовой работы с использованием персонального компьютера
- •Сервис | анализ данных | регрессия
- •Требования к оформлению курсовой работы
- •Текущий контроль
- •4.3.1. Тренировочные тесты
- •Тест к разделу 1 “Методология и выбор методики научного исследования”
- •Вопрос 1. Что понимают под вычислительным экспериментом?
- •Вопрос 2. В чем заключается понятие “Методология науки” (научного исследования)?
- •Вопрос 3. Какова цель пассивного эксперимента?
- •Тест к разделу 4. “Активный эксперимент”
- •Вопрос 1. Какие технологические факторы включают в состав активного эксперимента?
- •Вопрос 2. Из каких соображений выбирают число уровней варьирования факторов?
- •Вопрос 3. Как выбирают интервал варьирования факторов при активном эксперименте?
- •Тест к разделу 5. Экспериментальные методы оптимизации
- •Вопрос 1. В чем заключается цель оптимизирующего эксперимента?
- •Вопрос 2. Почему в металлургии и литейном производстве поисковые методы оптимизации применяют чаще, чем аналитические (методы математического программирования)?
- •Вопрос 3. Нужна ли математическая основа для реализации поисковых методов оптимизации?
- •4.4. Итоговый контроль Вопросы для подготовки к сдаче зачета
- •Оглавление
- •191186, Санкт – Петербург, ул. Миллионная, д.5
Раздел 4. Активный эксперимент
Как объяснено в рекомендованных учебных пособиях [2], с.129…144, [3], с.53…62, активный эксперимент принципиально отличается от пассивного тем, что исследователь не полагается целиком на случайные изменения технологических факторов (входов объекта), хотя и учитывает их при обработке результатов опытов, а сознательно в каждой из серии опытов варьирует (то есть изменяет) факторы по определнному плану. Этот план проведения опытов должен быть оптимальным, позволяющим получить необходимую для построения математической модели объекта информацию при некотором минимуме количества опытов.
Тема 5. Полный факторный эксперимент
Полным факторным экспериментом (ПФЭ) называют такой вид активного экспериментального исследования, при котором исследователь варьирует все k факторов во всех их неповторяющихся комбинациях.
При изучении материала темы следует обратить особое внимание на такие основополагающие вопросы, как выбор факторов, числа уровней их варьирования, интервалов варьирования и кодирование факторов.
Важно отметить, что минимально необходимое число отдельных опытов в составе ПФЭ определяется по формуле
Nmin = L k, (**)
где L – число уровней варьирования факторов (входов исследуемого объекта),
k – число факторов.
При этом фактически требуется поставить существенно большее количество опытов, повторяя каждый из них П раз, где П – число параллельных опытов – должно быть не менее 2.
Рекомендуется разобрать примеры [2], с.139…143; [3], с.57…62 построения матрицы плана ПФЭ типа 23 (три фактора, k = 3, варьируемых на двух уровнях: верхнем и нижнем).
Важно усвоить, что для накопления информации, повышения достоверности результатов последующего статистического анализа ПФЭ и адекватности получаемой математической модели объекта обязательной является постановка параллельных опытов, то есть их повторения при одних и тех же значениях факторов.
Процедура обработки и анализа результатов опытов достаточно подробно описана в названных примерах.
В некоторых случаях проверка адекватности математической модели объекта (обычным для ПФЭ способом) оказывается невозможной. Поэтому исследователь должен владеть методиками проверки адекватности модели путем постановки дополнительных экспериментов в центре плана или – с использованием метрологических характеристик применяемых средств измерения [2], с.143…144.
Вопросы для самопроверки
1. Каким требованиям должны удовлетворять технологические факторы, вовлекаемые в планируемое экспериментальное исследование?
2. Могут ли технологические факторы зависеть друг от друга?
3. Какие существуют критерии оптимальности плана активного факторного эксперимента?
4. Из каких соображений осуществляют выбор числа уровней варьирования факторов?
5. Как связано минимально необходимое число опытов ПФЭ с количеством факторов и числом уровней их варьирования?
6. Как выбирают интервал варьирования факторов?
7. Что представляет собой кодированное значение фактора и каковы его размерности?
8. Приведите определение полного факторного эксперимента (ПФЭ).
9. Для чего необходимо повторять опыты при одних и тех же значениях факторов?
10. Как определяют построчные дисперсии воспроизводимости отклика объекта в параллельных опытах?
11. Как отсеивают результаты тех опытов, в которые вкрались грубые ошибки?
12. Для чего применяют критерий Кохрена при обработке результатов опытов?
13. Как выявляют значимость коэффициентов математической модели объекта, построенной по результатам ПФЭ?
14. Как используют критерий Стьюдента при принятии “нуль – гипотезы”?
15. Какие степени свободы учитывают при выборе табличного значения критерия Фишера?
16. Каковы признаки адекватности математической модели?
17. Как проверяют математическую модель на адекватность её исследуемому объекту?
18. В каких случаях по результатам анализа данных ПФЭ проверить адекватность математической модели нельзя?
19. Как конкретно используют результаты параллельных опытов в центре плана для проверки адекватности модели?
20. Какие характеристики измерительной аппаратуры могут помочь при проверке адекватности модели?
21. Как конкретно знаки и значения коэффициентов математической модели характеризуют исследуемый объект?
После завершения работы над материалом темы студенту необходимо выполнить лабораторные работы №№5 и 6 (разделы 3.4 и 3.5), посвящённые обработке и анализу результатов опытов по двум известным методикам: отечественной и американской, а затем сравнить полученные результаты.