- •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
Тема 6. Дробный факторный эксперимент
Исследователь должен отчётливо представлять, что в соответствии с формулой (**) на с. 56 с увеличением числа факторов k значительно возрастает количество потребных опытов. Это увеличивает трудоёмкость исследования, требует для его проведения большего времени и больших затрат.
При варьировании на двух уровнях трёх факторов минимальное число опытов Nmin = 23 = 8; четырёх факторов –Nmin = 24 = 16; пяти факторов –-Nmin = 25 = 32 и т.д.
В металлургии и литейном производстве объекты, как правило, являются многофакторными. Поэтому несомненный интерес представляет использовать такую методику эксперимента, которая даёт возможность сократить число опытов. Такой методикой явился дробный факторный эксперимент (ДФЭ)
ДФЭ отличается от полного факторного эксперимента тем, что исследователь реализует не все опыты, предусмотренные матрицей плана ПФЭ, а лишь часть их, которая называется дробной репликой ПФЭ [2], с.144…151; [3], с.62 … 70 (полурепликой, четвертьрепликой и т.д.). Для этого имеется возможность приравнивания кодированных значений отдельных факторов произведениям кодированных значений других факторов. Следовательно, эти отдельные факторы можно не варьировать в процессе эксперимента, число опытов в составе которого соответственно сократится.
Формальным основанием ДФЭ является информационная избыточность ПФЭ, поскольку число отдельных опытов в составе последнего превышает количество искомых коэффициентов математической модели объекта.
Сокращение числа опытов в ДФЭ вынуждает ограничиваться более простыми моделями, например только их линейным приближением, то есть без включения в состав модели членов, содержащих произведения факторов.
При изучении теории ДФЭ используется значительно более сложный математический аппарат, чем необходимый в ПФЭ. Здесь особое внимание рекомендуется уделить ознакомлению с такими понятиями, как смешивание оценок, генерирующие соотношения, определяющий контраст, эффекты взаимодействия различных порядков и метод перевала.
Для более ясного понимания материала данной темы рассмотрим следующий пример.
Пусть требуется найти линейную математическую модель объекта вида
Ŷ = b0 + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 . (***)
Решение подобной задачи методом ПФЭ потребовало бы постановки Nmin = 23 = 8 опытов. Метод ДФЭ позволяет ограничиться лишь четырьмя опытами, то есть полурепликой от плана ПФЭ (табл.4 и 5, где u – номер строки матрицы плана эксперимента).
Таблица 4
Первая полуреплика пфэ типа 23
№ опыта |
X0 |
X1 |
X2 |
X1· X2= X3 |
Yu |
1 |
+ |
– |
– |
+ |
Y1 |
2 |
+ |
+ |
– |
– |
Y2 |
3 |
+ |
– |
+ |
– |
Y3 |
4 |
+ |
+ |
+ |
+ |
Y4 |
Таблица 5
Вторая полуреплика пфэ типа 23
№ опыта |
X0 |
X1 |
X2 |
X1· X2= – X3 |
Yu |
5 |
+ |
– |
– |
– |
Y5 |
6 |
+ |
+ |
– |
+ |
Y6 |
7 |
+ |
– |
+ |
+ |
Y7 |
8 |
+ |
+ |
+ |
– |
Y8 |
Вообще, если реализовать ПФЭ типа 22, то последний даёт возможность построить модель вида
Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2 + b12X1X2 .
Сравнивая между собой последнее выражение и формулу (***) на с.60 и замечая, что столбцы матриц для X3 в табл. 4 и для X1· X2 в табл. 5 взаимно коррелированны, то есть изменение в одном из них сопровождается таким же изменением в другом. Отсюда можно заключить, что приравнивание произведения двух факторов третьему фактору X1· X2= X3 делает оценку коэффициента b3 смешанной с оценкой коэффициента b12.
Формальное приравнивание произведения факторов фактору, не входящему в это произведение, является основополагающей идеей метода ДФЭ. На основании этой идеи удаётся сократить число варьируемых факторов в процессе эксперимента и тем самым уменьшить общее число опытов, необходимых для построения математической модели объекта.
Операцию смешивания оценок коэффициентов модели, полученной способом ДФЭ, принято условно записывать в виде выражения
b3 → 3 + 12,
где символ использован для обозначения истинного значения соответствующего коэффициента, которое могло бы быть оценено методом ПФЭ.
Опыт общения со студенческой аудиторией показывает, что термин “эффект взаимодействия факторов” часто воспринимается совершенно неверно как якобы один из факторов воздействует на другой и наоборот. В действительности факторы независимы! А этот неудачный термин означает, что значение выхода объекта зависит не только от значения одного из факторов, но также от того, каково при этом значение другого фактора.
Если из априорной информации (например, из теоретических основ функционирования исследуемого объекта известно, что в действительности эффекты взаимодействия факторов отсутствуют или незначительны, то есть любое изменение данного фактора воздействует на выход объекта совершенно независимо от численных значений других факторов, то результаты ДФЭ и ПФЭ оказываются полностью идентичными. В таком случае 12 = 0, следовательно b3 = 3, что даёт возможность реализовать упомянутые выше преимущества ДФЭ.
Пример. В одной из задач потребовалось построить математическую модель прочности сплава σв, МПа, на основе железа при 800°С в зависимости от содержания в нём семи элементов: Cr, Ni, Mo, V, Nb, Mn, C.
Реализация ПФЭ в этом случае при варьировании всех факторов на двух уровнях потребовала бы постановки Nmin = 27 = 128 опытов (опытных плавок с последующим определением свойств образцов стали каждой из них).
Из металлографических соображений эффекты взаимодействия факторов в исследуемом объекте маловероятны или пренебрежимо малы.
Была реализована 1/16 реплика ПФЭ, то есть ДФЭ типа 27-4, где формально четыре фактора были заменены соответствующими произведениями остальных факторов. Это позволило сократить число опытов до 27-4 = 8.интервалы варьирования выбрали из экономических соображений.
Особенности проведения ДФЭ в рассматриваемом примере представлены в табл.6
Заметим, что дробные реплики, образованные делением матрицы планирования ПФЭ на две, четыре, восемь (вообще на 2m, где m – целое число) частей, называются регулярными. Обработка и анализ таких реплик производится по тем же правилам, что и в ПФЭ.
В общем случае условное обозначение плана регулярной реплики имеет вид Lk-p, где р – число линейных эффектов, приравненных к эффектам взаимодействия (произведению факторов).
Таблица 6
Пример планирования эксперимента по методу ДФЭ
Исследуемые факторы
|
Процентное |
содержание э |
элементов |
Прочность σв, 10 МПа | ||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 | ||
Сг |
Ni |
Мо |
V |
Nb |
Мn |
С | ||
Основной уро-вень, %
уровень, % |
4 |
2 |
0,1 |
0,02 |
0,1 |
0,4 |
0,4 |
|
Интервал :. |
|
|
|
|
|
|
|
|
варьирова- |
|
|
|
|
|
|
|
|
ния, % |
1 |
1 |
0,1 |
0,02 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
|
Верхний |
|
|
|
|
|
|
|
|
уровень, % |
5 |
3 |
0,2 |
0,04 |
0,2 |
0,5 |
0,5 |
|
Нижний |
|
|
|
|
|
|
|
|
уровень, % |
3 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0,3 |
0,3 |
|
Обозначения |
|
|
|
|
|
|
|
|
переменных |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
|
№ опыта |
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
— |
1,5 |
2 |
+ |
+ |
— |
— |
+ |
+ |
— — |
3,5 |
3 |
+ |
— |
+ |
— |
+ |
— |
+ |
6,2 |
4 |
— |
+ |
+ |
—. |
— |
+ |
+ |
3,2 |
5 |
+ |
— |
— |
+ |
— |
+ |
+ |
5,3 |
6 |
— |
+ |
— |
+ |
+ . |
— — - |
+ |
5,1 |
7 |
— |
— |
+ |
+ |
+ |
+ |
— |
5,3 |
8 |
+ |
+ |
+ |
+ |
— |
— |
— |
5,8 |
Обработка результатов привела к следующей математической модели прочности исследуемого сплава
σв = (4б5 + 0,72 X1 – 0,09 X2 +0,64 X3 +0,89 X4 +0,54 X5 –
- 0,16 X6 +0,46 X7) · 10 МПа,
где X1 … X7 – кодированные значения факторов (содержания соответствующих легирующих элементов в сплаве).
Важно отметить, что в случаях, когда нет уверенности в отсутствии эффектов взаимодействия факторов, необходимо переходить к более сложным планам ДФЭ. При этом базироваться на использовании генерирующих соотношений и определяющих контрастов, описанных в рекомендованной литературе [2], c.144 … 151; [3], c. 62 … 70.