Разделы презентаций


МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Содержание

Планы второго порядкаЕсли описать процессы в объекте линейным уравнением не удается, то переходят к планам второго порядка. Для получения коэффициентов регрессии в этом случае варьирования факторами на двух уровнях недостаточно (в

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Задачи оптимизации

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕЗадачи оптимизации

Слайд 2Планы второго порядка
Если описать процессы в объекте линейным уравнением не

удается, то переходят к планам второго порядка.
Для получения коэффициентов

регрессии в этом случае варьирования факторами на двух уровнях недостаточно (в случае одного фактора для построения прямой необходимо две точки, для построения параболы – три точки). При небольшом количестве факторов можно варьировать каждый фактор на трех уровнях – верхнем, нижнем и нулевом. Полнофакторный эксперимент в таком случае обозначается как 3k.
Этот эксперимент содержит 9 опытов. Уравнение, для получения которого он предназначен, имеет 6 членов и записывается как

.


Планы второго порядкаЕсли описать процессы в объекте линейным уравнением не удается, то переходят к планам второго порядка.

Слайд 3Планы второго порядка
Матрица ПФЭ 32
В общем случае ПФЭ 3k содержит

N=3k опытов. С ростом числа факторов количество опытов резко возрастает.

Так при k=3 их 27, а число коэффициентов b — 10, при k=5 число опытов 243, а коэффициентов 21.
В связи с этим осуществить ПФЭ для планов второго порядка не только сложно, но и нецелесообразно.
Планы второго порядкаМатрица ПФЭ 32В общем случае ПФЭ 3k содержит N=3k опытов. С ростом числа факторов количество

Слайд 4Центрально Композиционные планы (ЦКП)
Сократить число опытов можно воспользовавшись так называемым

композиционным или последовательным планом, разработанным Боксом и Уилсоном.
Они обосновали возможность

использования схем, в которых план типа ПФЭ 2k (при k<5) или ДФЭ 2k-1 (при k5) используемый в качестве «ядра», дополняется 2k «звездными» точками (по две на каждый фактор), и n0 опытами в центре плана (если ранее проведены параллельные опыты, n0 можно принять равным 1).
Расстояние от центра плана до звездной точки называется звездным плечом.
Общее количество опытов с использованием звездных точек составляет

где – число опытов в ядре плана
Центрально Композиционные планы (ЦКП)Сократить число опытов можно воспользовавшись так называемым композиционным или последовательным планом, разработанным Боксом и

Слайд 5Центрально Композиционные планы (ЦКП)
На рисунке показано расположение точек факторного пространства

такого плана для двух входных переменных: 1…4 – точки «ядра»;


5…8 – «звездные» точки; 9 – центральная точка






Центрально Композиционные планы (ЦКП)На рисунке показано расположение точек факторного пространства такого плана для двух входных переменных: 1…4

Слайд 6Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Слайд 7Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)
Для получения ортогонального плана величину звездного

плеча α определяют по формуле

Некоторые значения звёздных плеч в ортогональных

планах второго порядка приведены в данной таблице

Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)Для получения ортогонального плана величину звездного плеча α определяют по формулеНекоторые значения звёздных

Слайд 8Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)
Ортогональный план второго порядка для k

= 2 и n0 = 1

Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)Ортогональный план второго порядка для k = 2 и n0 = 1

Слайд 9Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)
В силу ортогональности матрицы планирования все

коэффициенты уравнения регрессии c определяются независимо один от другого по

формулам.
Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)В силу ортогональности матрицы планирования все коэффициенты уравнения регрессии c определяются независимо один

Слайд 10Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Слайд 11Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Центрально Композиционные ортогональные планы (ЦКоП)

Слайд 12пример
Необходимо получить квадратичное уравнение регрессии химической реакции, в которой выход

продукта реакции у (%) зависит от температуры реакционной смеси x1

(°С) и концентрации реагента х2 (%) при x01= 50 °С, Δx1= 5 °С; x02= 25 %, Δx2= 1 %.
Решение. Связь между кодированными и натуральными величинами определяется по


Рассчитаем коэффициенты вспомогательного уравнения

Имеем k = 2 фактора. Число опытов в центре плана n0=1. Общее число опытов.

Величина звездного плеча α = 1.
примерНеобходимо получить квадратичное уравнение регрессии химической реакции, в которой выход продукта реакции у (%) зависит от температуры

Слайд 13пример
Вспомогательные переменные определим как


условия проведения опытов:

примерВспомогательные переменные определим какусловия проведения опытов:

Слайд 14пример
Рассчитаем коэффициенты уравнения регрессии

примерРассчитаем коэффициенты уравнения регрессии

Слайд 15пример
Уравнение регрессии примет вид

в квадратичной форме


в натуральных переменных





примерУравнение регрессии примет видв квадратичной формев натуральных переменных

Слайд 16Используемая литература
1. Математическое моделирование металлургических процессов в АСУ ТП /

Н.А. Спирин, В.В. Лавров, В.Ю. Рыболовлев, Л.Ю. Гилева, А.В. Краснобаев,

В.С. Швыдкий, О.П. Онорин, К.А. Щипанов, А.А. Бурыкин; под ред. Н.А. Спирина. – Екатеринбург: ООО «УИПЦ», 2014. – 558 с.
Используемая литература1. Математическое моделирование металлургических процессов в АСУ ТП / Н.А. Спирин, В.В. Лавров, В.Ю. Рыболовлев, Л.Ю.

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика