Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Обработка результатов эксперимента первого порядка.

Постановка задачи эксперимента

Исследовалась зависимость производительности процесса и износа электрода-инструмента при электроэрозионной прошивки отверстий Ø 0.5 мм, от энергии импульсов тока и частоты следования импульсов.

Прошивка отверстий производится на электроэрозионном станке модели СЭП.МЕП-1-005. В качестве электрода-инструмента использовались трубчатые латунные электроды, через которые под давлением до 20 МПа прокачивалась рабочая жидкость – деионизованная вода. В качестве источника технологического тока использовался транзисторный генератор импульсов, с помощью которого устанавливались требуемое значения входных переменных параметров процесса – факторов: энергии импульсов тока (Э) и частоты импульсов (f). Выходными параметрами процесса являлись: производительность процесса, Q – линейная скорость прошивки отверстий в мм/мин и относительный линейный износ электрода-инструмента γ в %. Скорость прошивки измерялась с помощью секундомера и отчетных устройств перемещения прошивочной головки станка. Относительный линейный износ электрода-инструмента определялся путем измерения глубины полученного отверстия и величины укорочения электрода после каждого опыта с помощью указанных отсчетных устройств. Уровни факторов Q, f и интервалы их варьирования выбраны по результатам предварительных поисковых экспериментов. Остальные факторы: давление прокачки воды, настройка следящего привода подачи, скважность импульсов тока, оставались в эксперименте неизменными.

Исходные данные эксперимента

Таблица 1. Факторы, уровни и интервалы варьирования факторов.

Обозначение факторов Уровни факторов Интервалы варьирования факторов
верхний основной нижний
Нату- ральное Кодиро- ванное Нату- ральное Кодиро- ванное Нату- ральное Кодиро- ванное Нату- ральное Кодиро- ванное
Э, МДж x1 15 +1 10 0 5 -1 5
F, кГц x2 85 +1 63 0 41 -1 22

Таблица 2. Матрица плана первого порядка типа 22 и результаты его опытов

№ опыта x0 x1 x2 Верхний параметр
Производительность, yQ Износ электрода, yγ (%)
1 + + + 29 55.5
2 + - + 38 39.5
3 + + - 56 39
4 + - - 88 24

Таблица 3. Результаты опытов в центре плана

№ опыта x0 x1 x2 yQ yγ
1 + 0 0 26 31
2 + 0 0 23 28
3 + 0 0 27 32
4 + 0 0 24 29.5
5 + 0 0 26 30.5

Таблица 4. Результаты опытов в “звездных” точках плана

№ опыта x0 x1 x2 x12 x22 yQ yγ
1 + +1, 41 0 2 0 36 41
2 + -1, 41 0 2 0 65 19
3 + 0 +1, 41 0 2 29 61.5
4 + 0 -1, 41 0 2 81 37

Для графоаналитических исследований поверхности отклика принять ограниченный параметр по износу электрода-инструмента 33%

Принять достоверность статистической оценки результатов эксперимента 95%

Задачи эксперимента

1. Обработать результаты эксперимента первого порядка типа 22 для обоих выходных параметров γ и Q, в том числе:

а) вычислить коэффициенты линейного уравнения регрессии вида y=b0+b1x1+b2x2;

б) определить значимость коэффициентов;

в) проверить адекватность математической модели.

2. Обработка результатов опытов центрального композиционного рототабельного униформ-планирования второго порядка для обоих выходных параметров, в том числе:

а) составить полный план эксперимента и уравнение регрессии в общем виде;

б) вычислить коэффициенты квадратичной математической модели;

в) определить значимость коэффициентов уравнения регрессии и уточнить исходную модель;

г) проверить адекватность математической модели;

д) раскодировать уравнение регрессии.

3. Используя графоаналитический метод двумерных совмещенных сечений поверхностей отклика, найти наибольшее и наименьшее значения производительности процесса электроэрозионной прошивке отверстий и соответствующие им режимы обработки, при которых износ электрода-инструмента составляет 33%.

4. Используя компьютерную программу MathCAD и полученные квадратичные математические модели построить трехмерные графики зависимости Q=F1(Э, f), γ =F2(Э, f). На графиках выделить факторное пространство. По виду графиков сделать выводы в том числе:

а) наличие экстремумов функции в факторном пространстве и за его пределами;

б) выделить точки наибольших и наименьших значений выходных параметров в факторном пространстве.

Обработка результатов эксперимента первого порядка.

В соответствии с заданием на первом этапе исследования был поставлен полный факторный эксперимент типа 22. Уровни факторов и интервалы их варьирования даны в таблице 1. Матрица плана эксперимента и результаты измерения выходных параметров yγ и yQ в соответствии с условиями задачи приведены в таблице 2. В математической модели выбираем линейное уравнение регрессии вида

y=b0+b1x1+b2x2.

Определим коэффициенты уравнения регрессии для параметра yQ:

b0= = (29+38+56+88)=52.75

b1= = (29-38+56-88)=-10.25

b2= = (29+38-56-88)=-19.25

После подстановки значений коэффициентов, уравнение регрессии yQ приобретает вид:

yQ=52.75-10.25x1-19.25x2

Для определения значимости коэффициентов используем результаты пяти параллельных опытов в центре плана (см. таблицу 3 исходных данных) при этом необходимые расчеты производим по следующей последовательности:

1) Определяем среднее арифметическое значение параметра yQ:

= (26+23+27+24+26)=25.2

где n0=5 – число параллельных опытов в центре плана, - значение выходных параметров в u-том параллельном опыте,

2) Определим дисперсию σ выходного параметра yQ:

σ = =

=

3) Определим среднеквадратичную ошибку в определении коэффициентов уравнения регрессии для yQ:

σ {bi}= =0.822

4) Определяем доверительный интервал коэффициентов уравнения регрессии для yQ:

где t – табличное значение критерия Стьюдента при 5%-ном уровне значимости и числе степеней свободы, с которым определялась дисперсия выходного параметра yQ: f=n0-1=5--1=4

5) Так как коэффициенты b2, b1, b0 по абсолютной величине больше доверительного интервала =2.284, то все они являются статистическими значимыми.

Для проверки адекватности математической модели yQ=52.75-10.25x1-19.25x2 находим дисперсию адекватности:

,

где yQj – экспериментальное значение параметра yQ в j – том опыте; ŷ Qj – значение параметра yQ в j – том опыте, вычисленное в по полученному уравнению регрессии: , где k’=3 – число значимых коэффициентов уравнения регрессии.

Для расчета дисперсии адекватности составим вспомогательную таблицу 6.

Таблица 6.

№ опыта x1 x2 Эксп. yQj Расчет ŷ Q=57.75+7.25x1-8.75x2 (yQj- ŷ Qj)
1 + + 29 ŷ Q1=52.75-10.25*(+1)-19.25*(+1)=23.25 33.063
2 - + 38 ŷ Q2=52.75-10.25*(-1)-19.25*(+1)=43.75 33.063
3 + - 56 ŷ Q3=52.75-10.25*(+1)-19.25*(-1)=61.75 33.063
4 - - 88 ŷ Q4=52.75-10.25*(-1)-19.25*(-1)=82.25 33.063

(yQj- ŷ Qj)2=132.25

Тогда

=

Проверку гипотезы адекватности модели проводим по F критерию Фишера. Для этого найдем расчетное значение критерия:

48.981

При 5% - ном уровне значимости и числах степеней свободы для числителя, имеющего большую дисперсию, и для знаменателя с меньшей дисперсией - , табличное значение критерия Fт=7, 71. Так как Fр> Fт, то полученная в виде линейного полинома, неадекватна и не может быть с достаточной точностью предоставлять исследуемую зависимость.

Аналогичные расчеты произведем для параметра yγ .

В соответствии с данными табл. 5 определяем коэффициенты уравнения регрессии для параметра yγ :

b0= = (55.5+39.5+39+24)=39.5

b1= = (55.5-39.5+39-24)=7.75

b2= = (55.5+39.5-39-24)=8

Откуда уравнение регрессии для yγ будет иметь вид:

yγ =39.5+7.75x1 +8 x2.

По n0=5 параллельным опытам в центре плана (табл. 3) определяем среднеарифметическое значение параметра:

(31+28+32+29.5+30.5)=30.2

Определяем дисперсию параметра yγ :

= = =2.325

Определяем среднеквадратичную ошибку в определении коэффициентов уравнения регрессии для yγ :

σ {bi}=+

Определяем доверительный интервал коэффициентов уравнения регрессии для yγ :

Все коэффициенты b0, b1, b2 больше доверительного интервала, следовательно, их можно признать статистически значимыми.

Для расчета дисперсии адекватности для yγ составим вспомогательную таблицу 7

Таблица 7

№ опыта x1 x2 Эксп. yγ j Расчет ŷ γ j= 39.5+7.75x1 +8 x2 (yγ j- ŷ γ j)2
1 + + 55.5 ŷ γ j= 39.5+7.75*(+1)+8*(+1)=55.5 0.063
2 - + 39.5 ŷ γ j= 39.5+7.75*(-1)+8 *(+1)=39.75 0.063
3 + - 39 ŷ γ j= 39.5+7.75*(+1)+8 *(-1)=39.25 0.063
4 - - 24 ŷ γ j= 39.5+7.758*(-1)+8 *(-1)=23.75 0.063

(yγ j- ŷ γ j)2=0.252

Следовательно дисперсия адекватности σ 2 будет рана:

=0.25.

Соответственно расчетное значение критерия Фишера

При 5%-ном уровне значимости и числах степеней свободы для большей дисперсии (числитель) и меньшей дисперсии (знаменатель), табличное значение Fт> 224, 58. Taк кaк Fp< < Fт, то полученная модель адекватна. Для проверки точности модели в других точках факторного пространства используем центр плана: x1=x2=0. Расчетное значение выходного параметра в центре плана:

ŷ γ 0=39.5+7.75*0+8*0=39.5=b0

Экспериментальное значение параметра yγ в центре плана равно среднеарифметическому значению параметра по результатам пяти параллельных опытов в центре плана yγ 0= =30.2 Тогда разность между b0 и значением yγ в центре плана: b0 - =39.5-30.2=9.3.

Полученную разность сравниваем с ошибкой опыта =+ = = =0.762. Так как разность b0 - =9.3> =0.762, то полученная модель не высокой точности. Таким образом, для параметра yγ получили адекватную по F-критерию математическую модель, но не высокой точности в точках факторного пространства близких к центру плана.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Двигатель № 1. | Задание на расчетно-графическую работу. Расчетно-графическая работа по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика выполняется по темам дисциплины «Первичная статистическая обработка




© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.