сноволокнистой композиції, без погіршення фізико - механічних характеристик готових деревоволокнистих плит, були проведені однофакторні експерименти, метою яких було отримання регресійних залежностей виду (2.1) , які з достатньою точністю описували б результати експериментів. Коефіцієнти рівняння (2.1) визначалися при вирішенні системи з трьох лінійних рівнянь з трьома невідомими (2.2). Вхідними параметрами для проведення експерименту є, фракційний склад скла і поліетилентерефталату і їх процентний вміст у композиції а.с.в. Рівні варіювання взяті з літературних джерел.
2.3 Аналіз процесу рециклінгу твердих промислових відходів у виробництві арболітових виробів
Регресійний аналіз процесу обробки вторинного волокна виробляється за представленою нижче схемою.
1. Визначення середнього значення функцій відгуку по рядках (математичні очікування)
, (2.3)
де n - число паралельних дослідів;
Yu1 - значення функції відгуку паралельних дослідів.
. Обчислення порядкової дисперсій.
Для визначення величини розкиду випадкових величин щодо математичного очікування обчислюємо значення порядкової дисперсії Su за наступною формулою
, (2.4)
де - середнє значення паралельних дослідів.
3. Перевірка однорідності вибіркових оцінок з використанням критерію Кохрена
, (2.5)
де - найбільше з обчислених значень порядкової дисперсії;
Gm - табличне значення критерію Кохрена.
Табличне значення критерію Кохрена визначається відповідно до обраного рівнем значущості q, числу ступенів свободи f і за кількістю вибірок u.
Якщо умова виконується, то дисперсії однорідні, тобто отримані експериментальні дані знаходяться в довірчому інтервалі.
. Обчислення (оцінка) дисперсії відтворюваності середнього значення функції
, (2.6)
. Визначення значущості коефіцієнтів регресії
Значимість отриманих, згідно з рівнянням (2.4), коефіцієнтів рівнянь регресії визначаємо за критерієм Стьюдента
, (2.5)
де tp - розрахункове значення критерію Стьюдента;
- дисперсія коефіцієнтів регресії, оцінка якої здійснюється за формулою
, (2.6)
(2.7)
де - табличне значення критерію Стьюдента при рівні значущості q і числі ступенів свободи f .
Коефіцієнти регресії, що не задовольняють умові (2.7), вважаються незначущими (рівними нулю) і відповідні члени з рівняння регресії виключаються.
. Перевірка адекватності математичної моделі відповідному технологічному процесові.
За результатами перевірки адекватності моделі можна прийняти або відкинути гіпотезу про те, чи відповідає побудована модель результатами експерименту, і, отже, чи придатна вона для опису об'єкта. Перевірка адекватності моделі здійснюється в чотири етапи.
Визначають суму квадратів, що характеризує адекватність моделі S пекло. Вона розраховується за формулою
, (2.8)
де n - число дубльованих дослідів;
- середнє значення результатів експерименту в j -й серії дубльованих дослідів, j =1,2 , ... N;
- величина відгуку, розрахована за рівнянням регресії для j -го досвіду.
Обчислюють число ступенів свободи f пекло дисперсії адекватності за формулою
f пекло= N -p, (2.9)
де N - число дослідів;
р - число значущих коефіцієнтів регресії.
Обчислюють дисперсію адекватності S пекло за формулою
, (2.10)
За допомогою F - критерію Фішера перевіряють однорідність дисперсії адекватності і дисперсії відтворюваності S 2 { y }. При цьому обчислюють відношення за формулою
...
