- •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
Лабораторная работа №7
Обработка и анализ результатов реализации
ротатабельного плана эксперимента 2 – го порядка
Цель работы: ознакомление с практикой использования встроенного математического аппарата Excel для обработки результатов опытов по данному плану, построения математической модели исследуемого объекта и её анализа.
Краткое теоретическое содержание
Работа выполняется в соответствии с текстом учебного пособия [2] и представленного там на с.155…157 примера.
Контрольный пример
Исследовали влияние основности шлака х01 = (СаО) / (SiO2) = 1,8; содержания в немFeO х02 = 12%; и температурых03 = 1550ºС; ºС на степень дефосфорации
гдеx0i – основной уровень i – го технологического фактора (i = 1,3);
- интервал варьирования того же фактора;
[Р]Н, [Р]К – соответственно начальное и конечное содержание фосфора и стали.
Методика выполнения работы
Предполагается, что вначале был поставлен ПФЭ типа 23, матрица
которого представлена блоком А3:J10 (файл П2П.xls), а полученные значения степени дефосфорации у (выход объекта) – блоком К3:К10, без дублирования опытов.
Затем осуществили шесть опытов [2], с.154, табл.8.7, в центре плана, то есть – при нулевых значениях кодированных факторов (блок А11:К16).
После этого продолжали композиционно наращивать план эксперимента постановкой шести опытов в «звездных» точках со «звездным» плечом, равным 1,682 (блок А17:К22). Таким образом, всего реализовано 20 опытов.
Известными действиями
Сервис | анализ данных | регрессия
вводим запрашиваемые компьютером координаты диапазонов входных значений у, х и получаем для математической модели объекта
значения коэффициентов
Из них при доверительной вероятности 0,99 по полученным Р - значениям (файл План2ПА.xls, лист 2, диапазон Е17:Е27) по опыту предыдущих работ заключаем, что коэффициенты не значимы.
Таким образом математическая модель исследуемого процесса определена окончательно в виде
Не полагаясь на выданное компьютером экспериментальное значение критерия Фишера (16,47) по тем же соображениям, что и в работе №6, дальнейшие вычисления в среде Excel организуем своими силами. Для этого вычислим по результатам шести опытов в центре плана дисперсию воспроизводимости Dy = 0,001246 отклика у по формуле (8.70) [1] с учетом среднего значения Yср = (см. ячейкиN33 и M17).
В соответствии с формулой (8.71) вычисляем дисперсию адекватности Dад = 0,008272 (ячейка 023).
После этого определяется экспериментальное значение критерия Фишера Fэ = Dад/Dу = 6,641 (ячейка L25).
При степенях свободы
f1 = N – L = 20 – 5 = 15; f2 = N0 – 1 = 6 – 1 = 5 и доверительной вероятности 0,99 табличное значение критерия Фишера ([1], с.229) FT > (14,4 + 7,5) / 2; FT > 10,9.
При Fэ < FT; 6,641 < 10,9 полученную математическую модель следует признать адекватной.
Лабораторная работа №8 Обработка и анализ результатов многоуровневого факторного эксперимента
Цель работы: построение математической модели исследуемого объекта по результатам многоуровневого факторного эксперимента.