курсач вариант 7 моделир (538851), страница 11

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 11)

Cчитаем дисперсию воспроизводимости по параллельным экспериментам по формуле:

, где - значение в центре плана, - среднее значение из параллельных экспериментов в центре плана.4

Найдем дисперсию коэффициентов (среднеквадратичное отклонение j-го коэффициента):

4.2.Оценка значимости коэффициентов уравнения регрессии по критерию Стьюдента

Значимость коэффициентов проверяется по критерию Стьюдента:

Табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости p=0.05 и числа степеней свободы f=5-1=4, . Таким образом коэффициенты b₂, b₃, b₁₂, b₁₄, b₁₅, b₂₄, b₃₄, b₃₅, b₄₅, b₁’, b₂’,b₃’,b₅’ незначимы и их следует исключить из уравнения. После исключения незначимых коэффициентов уравнение имеет вид:

Проведем замену c помощью формулы:

Получим уравнение :

4.3 Проверка адекватности полученного уравнения регрессии по критерию Фишера

Адекватность полученного уравнения по критерию Фишера:

Табличное значение критерия Фишера для уровня значимости p=0.05 и числа степей свободы f1=46-1=45, f2=46-8=38 F_1-p(f1;f2)=1,5.

Экспериментальное значение определяем по формуле:

Сравним экспериментальное и табличное значения критерия Фишера:

F>>F (табл), следовательно уравнение регрессии адекватно отражает эксперимент.

4.4 Оптимизация полученного уравнения для нахождения оптимального режима функционирования

Выбираем в качестве метода оптимизации метод сканирования. Для реализации алгоритма используем стандартизированный процедурный язык программирования «С». Программа поиска минимального значения будет содержать столько циклов, сколько имеется изменяемых факторов в уравнении:

#include

int main(void)

{

float Y,x1,x2,x3,x4,x5,Ynim,Xnim1,Xnim2,Xnim3,Xnim4,Xnim5;

int i1,i2,i3,i4,i5;

for(i1=0;i1<=10;i1++)

{

x1=0.2*i1-1;

for(i2=0;i2<=10;i2++)

{

x2=0.2*i2-1;

for(i3=0;i3<=10;i3++)

{

x3=0.2*i3-1;

for(i4=0;i4<=10;i4++)

{

x4=0.2*i4-1;

for(i5=0;i5<=10;i5++)

{

x5=0.2*i5-1;

Y = 226.17 + 57.72*x1 + 17.51*x4 + 22.92*x5 - 11.43*x1*x3 + 15.22*x2*x3 + 29.83*x2*x5 + 6.86*x4*x4;

if (Y

{

Ynim=Y;

Xnim1=x1;

Xnim2=x2;

Xnim3=x3;

Xnim4=x4;

Xnim5=x5;

}

}

}

}

}

}

printf("x1 = %f; x2 = %f; x3 = %f; x4 = %f; x5 = %f; Ymin = %f\n",Xnim1,Xnim2,Xnim3,Xnim4,Xnim5,Ynim);

return 0;

}

Результат выполнения программы:

Таким образом, получен следующий оптимальный режим функционирования:

T_1,1=16,91, T_1,2=20,69, T_2,1=5,2725, T_2,2=2,775, T_3,1=7,0495

4.5 Сравнение результатов оптимального режима функционирования, определенного экспериментальным и теоретическим путями

Проверим экспериментальным путем оптимальный режим функционирования уравнения регрессии:

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

1 58 0.579 19.291 1 0 0 0 0 0

2 42 0.390 17.938 1 0 0 0 0 0

3 76 0.284 7.237 1 0 0 0 0 0

4 24 0.122 9.816 1 0 0 0 0 0

5 100 0.340 6.573 1 0 0 0 0 0

К_min=104

Коэффициент оптимального режима работы системы, определенного экспериментальным путем (105 с параметрами T_1,1=20, T_1,2=23, T_2,1=2,9325, T_2,2=2,1675, T_3,1=9,775) будет больше полученного значения. Следовательно, после проведения моделирования трехфазной Q-схемы показатель оптимального режима работы был улучшен и оптимальными параметрами являются:

T_1,1=16,91, T_1,2=20,69, T_2,1=5,2725, T_2,2=2,775, T_3,1=7,0495

5. Список использованной литературы

1. Мурачев Е.Г. «Моделирование. Пособие по выполнению лабораторных работ»

2. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. «Методы оптимизации эксперимента в химической технологии»

3. Курс лекций по дисциплине «Моделирование систем».

90

Характеристики

Список файлов учебной работы