Материал: 1925

Не менее важным разделом методики является выбор методов обработки и анализа экспериментальных данных. Обработка данных сводится к систематизации всех цифр, классификации и анализу. Результаты экспериментов должны быть сведены в графики, формулы, таблицы, позволяющие качественно и быстро сопоставлять и анализировать полученные результаты. Все переменные должны быть оценены в единой системе единиц физических величин.

Особое внимание в методике должно быть уделено математическим методам обработки и анализу данных, например, аппроксимации связей между варьирующими характеристиками, установлению эмпирических зависимостей, установлению различных критериев. Диапазон чувствительности или нечувствительности критериев должен быть стабилизирован. При разработке планапрограммы эксперимента всегда необходимоИстремиться к его упрощению без потери достоверности и точности.

объем и трудоемкость экспериментальных исследований, которые зависят от глубины теоретических разработок. После установления

объема экспериментальных работ составляется перечень

После разработки и утвержденияДметодики устанавливаются

необходимых средств измерений, объёма материалов, список исполнителей, календарный план.

вероятностный характер результатов измерений и наличие внешних помех, которые могут воздействовать на изучаемый объект.

Все факторы, определяющие процесс, изменяются одновременно по специальным правилам, а результаты эксперимента представляются в виде математической модели, обладающей некоторыми статистическими свойствами.

Результаты экспериментов должны отвечать трем статистическим требованиям:

-требованию эффективности оценок, т.е. минимальности дисперсии отклонения относительно неизвестного параметра;

-требованию состоятельности оценок, т.е. при увеличении числа наблюдений оценка параметра должна стремиться к его истинному значению;

131

- требованию несмещенности оценок − отсутствию систематических ошибок в процессе вычисления параметров.

Важнейшей проблемой при проведении и обработке эксперимента является совместимость этих трех требований.

6.3. Показатели эксперимента и его факторов

Эксперимент может проводиться непосредственно на объекте или на его модели. Модель отличается от объекта не только масштабом, а иногда природой. Если модель достаточно точно описывает объект, то эксперимент на объекте может быть перенесён на модель. Для описания понятия «объект исследования» можно

исследования и называются выходными параметрами y или параметрами оптимизации. Их называют также критерий оптимизации, целевая функция, выход «черного ящика» и т.д.

Для проведения эксперимента необходимо воздействовать на поведение «чёрного ящика». Все способы воздействия обозначаются через xi, i = 1, 2, …, n, и называются входными параметрами или

факторами (управляющими параметрами). Их называют также независимыми переменными и входами «черного ящика».

Фактором называется измеряемая переменная величина, принимающая в некоторый момент времени определенное значение. Факторы соответствуют способам воздействия на объект исследования.

132

Так же, как и параметр оптимизации, каждый фактор имеет область определения. Фактор считают заданным, если вместе с его названием указана область его определения.

Под областью определения понимается совокупность всех значений, которые в принципе может принимать данный фактор.

Совокупность значений фактора, которая используется в эксперименте, является подмножеством из множества значений, образующих область определения. Область определения может быть непрерывной и дискретной. Однако в основном в задачах планирования эксперимента используются дискретные области определения. Так, для факторов с непрерывной областью определения, таких как температура, время, количество вещества и

т.п., всегда выбираются дискретные множества уровней.

отвечающие условиям проведения опытовИиспользуемого плана эксперимента, называется областью планирования. Чаще всего

В практических задачах области определения факторов, как правило, ограничены. Ограничения могут носить принципиальный

либо технический характер.

Область значений факторов x, в которой находятся точки,

точка факторного пространстваб, в которой проводится эксперимент.

Точке плана с номером i соответствует вектор xi = (x1i, …, xni)'. Общая совокупность таких векторов xi, i = 1, …, N, образует план эксперимента, а совокупность различных векторов – спектр плана.

Фиксированное значение фактора называют уровнем фактора. Обычно факторы рассматривают в стандартизованном или натуральном масштабе изменения переменных. Переход к стандартизованному масштабу может быть, например, осуществлён

где xi – значение i-й переменной в натуральном масштабе измерения, i = 1, 2, …, n. Как следует из формулы (6.1), в стандартизованном масштабе факторы Zi принимают значения – (1), 0, + (1).

133

Точку факторного пространства Z0, координаты которой выбираются с помощью соотношения xi = (ximin + ximax)/2 (середина интервала, среднее значение), i = 1, 2, …, n, принято называть центром эксперимента. Её можно рассматривать как исходную точку для построения плана эксперимента. Построение плана эксперимента

(изменения) фактора. Интервалом изменения факторов называется некоторое число (своё для каждого фактора), прибавление которого к основному уровню даёт верхний, а вычитание – нижний уровень фактора. Другими словами, интервал изменения – это расстояние на координатной оси между основным и верхним (или нижним) уровнем. Для качественных факторов, имеющих два уровня, один

модели объекта исследования. Здесь под математической моделью мы понимаем уравнение, связывающее параметр оптимизации с факторами. Это уравнение в общем виде можно записать так:

y = f (x1, x2, … , xn).

Такая функция называется функцией отклика. Поверхность, являющуюся геометрическим образом функции отклика, называют

поверхностью отклика.

В самом общем случае, когда исследование ведётся при неполном знании механизма изучаемых явлений, естественно аналитическое выражение функции неизвестным. Поэтому приходиться ограничиваться представлением её полиномом. Например, полином первого порядка (линейная модель): y (x, b) = b0 +

134

+ b1x1 + … + bnxn с теоретическими коэффициентами регрессии b0, b1, … , bn, т. е. функция задана с точностью до параметров (параметры неизвестны и их требуется оценить по результатам эксперимента). Пользуясь результатами эксперимента, можно определить только выборочные коэффициенты регрессии b0, b1, …, bn, которые являются лишь оценками для теоретических коэффициентов регрессии.

План эксперимента, позволяющий вычислить коэффициенты линейного уравнения регрессии, называют планом первого порядка.

План второго порядка – это план эксперимента, позволяющий вычислить коэффициенты полного уравнения регрессии второй степени.

Задачей планирования является выбор необходимых для

функционирования объекта. Таким образом, планирование экстремального эксперимента − это выбор количества и условий проведения опытов, минимально необходимых для отыскания оптимальных условий.

При планировании эксперимента объект исследования должен

фиксированных услов ях опыта получается один и тот же выход в пределах заданной относительно небольшой ошибки эксперимента 2 … 5%. Эксперимент проводят при выборе некоторых уровней для всех факторов, затем он повторяется через неравные промежутки времени. Значения параметров оптимизации сравниваются. Разброс этих параметров характеризует воспроизводимость результатов. Если он не превышает заранее заданной величины, то объект удовлетворяет требованию воспроизводимости результатов.

При планировании эксперимента активное вмешательство предполагает процесс и возможность выбора в каждом опыте тех факторов, которые представляют интерес. Экспериментальное исследование влияния входных параметров (факторов) на выходные может производиться методом пассивного или активного эксперимента. Если эксперимент сводится к получению результатов

135