Багатофакторні системи, що важко піддаються аналітичному опису. Чотирьохфакторний експеримент за однофакторною методикою. Скорочення числа дослідів за рахунок тієї інформації, що не істотна при побудові лінійних моделей, відстеження матриці планування.
Рішення більшості проблем вимагає проведення складних і дорогих досліджень. Довгий час для опису складних багатофакторних систем, як правило, використовувалася повнофакторна методика, при якій досліджувалася поведінка обєкта в залежності від кожного фактора окремо, в той час як інші фіксувалися на певних рівнях. Повний факторний експеримент доцільно використовувати при порівняно невеликому числі факторів, в іншому випадку число варіантів варіювання стає непомірно великим і реалізація експерименту ускладнюється. Наприклад, для проведення чотирьохфакторного експерименту за однофакторною методикою необхідно зробити 44 = 256 дослідів, проводячи досліди в чотирьох точках при фіксованих значеннях трьох факторів.Дробно-факторний експеримент необхідно використовувати тоді, коли число факторів більше або дорівнює 2 і повно-факторний експеримент проводити не вигідно. ДФЕ умовно позначають 2К-Р, де р - число лінійних ефектів, прирівняних до ефектів взаємодії. При побудові будь-якого плану матриці планування ДФЕ похідні комбінацій факторів можна прирівняти до нових факторів, якщо відомо, що ефект взаємодії між факторами відсутній. Якщо в ПФЕ один з ефектів взаємодії замінити фактором, то отримаємо 1/2 від ПФЕ, тобто ДФЕ 24-1.Слід визначити генеруюче співвідношення, яке для кожної матриці планування показує, яка з взаємодій прийнята незначною і замінена новим фактором. Знаходять визначальний контраст, тобто співвідношення похідних факторів, що задає елементи стовпця, складеного тільки з 1 або-1. Наприклад, визначити визначальний контраст з 2-х частин матриці планування 23-1. аналітичний чотирьохфакторний матриця планування У прикладі, наведеному в останній таблиці, спільні оцінки задаються наступними співвідношеннями: Це означає, що коефіцієнти факторів або параметрів двох частин плану матриці планування будуть спільними оцінками наступних параметрів: Для оцінки роздільної здатності ДФЕ (великої дробності 1/4; 1/8; 1/16) необхідно користуватися узагальненим визначальним контрастом. Користуючись таким плануванням, можна отримати модель (статистичну) досліджуваного процесу, явища або обєкта у вигляді рівняння регресії такого вигляду: Регресія - якщо дано розподіл 2-х випадкових величин х1х2, то регресією х2х1 називається будь-яка функція наближено представляюча статистичну залежність х2 від х, при цьому ця функція в сумі з випадковою величиною являє собою величину х2 і величина називається поправочним (залишковим) членом.
План
Зміст
1. Актуальність
2. Дробно-факторний експеримент
3. Роздільна здатність ДФЕ
1. Актуальність
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
