ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Простейшие методы планирования многофакторных испытаний из "Многофакторные испытания на надежность " Предположим, что в точках Хц Хз,. . . , пространства в результате проведения испытания изделий получено и = N измерений параметра V. Значения выходного параметра изделия Уц будем считать независимыми нормально распределенными случайными величинами. Тогда выражение (1-4) можно записать в следующем виде . [c.11] Следует отметить, что в выражениях (1-6), (1-9), (1-12) время t отделено от других факторов Х . Это сдвдано специально из-за специфики испытаний изделий на надежность. [c.13] Кодирование переменных на основании выражения (1-10) приводит к изменению коэффициентов регрессии В, т. е., несмотря на одинаковое обозначение коэффициентов регрессии в формулах (1-9) и (1-12), числовые значения их будут различными. [c.13] Таким образом, найденные при ортогональном планировании испытаний оценки коэффициентов регрессии между собой независимы, имеют минимальные дисперсии и при этом дисперсии коэффициентов равны друг другу. Как видно из выражений (1-23) — (1-29), статистический анализ результатов испытаний затруднений не вызывает. [c.16] В практике планирования многофакторных испытаний широкое распространение получили планы, в которых каждый фактор имеет минимальное число уровней два +1 и 1. Такие планы называются полным факторным экспериментом (ПФЭ) типа 2 . [c.16] Зависимость выходного параметра У от времени здесь для простоты не рассматривается. [c.17] Таким образом, планы ПФЭ 2 относятся к насыщенным планам, т. е. к планам, в которых число опытов равно числу искомых коэффициентов регрессии модели. [c.18] Коэффициенты регрессии модели позволяют оценить степень влияния рассматриваемых факторов на величину выходного параметра издёлия. больше значение коэффициента регрессии, тем большее влияние оказывает фактор на выходной параметр У., Если коэффициент регрессии имеет знак плюс, то с увеличением значения фактора выходной параметр изделия возрастает. Отрицательное значение коэффициента регрессии указывает на уменьшение У с увеличением л , т. е. величина коэффициента регрессии характеризует вклад данного фактора в значение выходного параметра изделия при переходе фактора с нулевого уровня на верхний или нижний уровень. [c.18] Вернуться к основной статье