ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Обработка результатов экспериментов и построение линейной регрессионной модели из "Надежность двигателей летательных аппаратов " Обработка результатов экспериментов, произведенных в соответствии с заданной матрицей планирования, включает следующие этапы. [c.50] В тех случаях, когда число опытов в строках матрицы различно, необходимо использовать средневзвешенные значения дисперсий, т. е. [c.52] Под проверкой адекватности выбранной регрессионной модели понимают проверку ее соответствия экспериментальным данным. Считается, что уравнение адекватно описывает исследуемый про-цесс, если квадраты отклонений (рассчитанные по уравнению) от экспериментальных точек лежат в пределах ошибки воспроизводимости. [c.54] Для проверки адекватности уравнений приходится увеличивав объем экспериментов. Например, при однофакторной модели кдв опытным точкам, определяющим прямую, необходимо для провС ки адекватности добавить (как минимум) ещё одну точку (ри 3.9). При этом, если квадрат разности значений целевого параметра в расчетной точке на прямой и в опытной точке укладывается в ошибку воспроизводимости (Al i), то прямая адекватно описывает зависимость. В противном случае надо повысить порядок полинома, т. е. ввести в уравнение квадратичный член, рассчитать коэффициенты с учетом экспериментальной точки 3 и вновь проверить адекватность полученного уравнения, используя еще одну экспериментальную точку 5. В случае двухфакторной линейной модели, поскольку плоскость задается минимум тремя точками, для проверки адекватности, как и в случае квадратичной однофакторной модели, необходима минимум еще одна точка и т. д. [c.54] С помощью дисперсии адекватности обычно характеризуют и точность используемых планов, т. е. ошибку эксперимента, поскольку принимается, что дисперсия возможной погрешности пропорциональна дисперсии адекватности. [c.55] Более точной мерой погрешности -может служить величина доверительного интервала для среднего значения выходного параметра в каждой точке факторного пространства. Как уже указывалось, погрешности эксперимента существенно уменьшаются при увеличении диапазона варьирования факторов и числа факторов, используемых в данной регрессионной модели. [c.55] Адекватность регрессионной модели является главным условием допустимости ее использования на практике, однако одновременно должны выполняться требования по воспроизводимости и стационарности, поскольку только при неизменности исследуемых физических процессов во времени и стабильности технологии изготовления исследуемых агрегатов имеет смысл само понятие адекватности регрессионной модели. [c.55] В случае факторного планирования испытаний ЖРД область изучаемого факторного пространства задана требованиями ТЗ, поэтому реально только 3-е решение. [c.56] Вернуться к основной статье