, (2.11)
де S 2 { y } - дисперсія відтворюваності експерименту, розраховується за формулою (2.6).
Отримане значення порівнюють з табличним, знайденим при обраному рівні значущості q і для чисел ступеня свободи f пекло і f y. Якщо виконується співвідношення то модель вважається адекватною і може бути використана для опису об'єкта.
F расч. lt; Fтабл . (2.12)
Для математичного аналізу та інтерпретації отриманих моделей найкраще користуватися рівняннями в нормалізованих значеннях факторів. Необхідність математичного аналізу на ряду з регресійним обумовлюється тим, що для квадратичної моделі ступінь впливу фактора на зміну відгуку не є постійною. Вона різна в різних точках діапазону варіювання даного чинника, а при наявності парних взаємодій визначається ще й рівнями факторів, що входять в ці взаємодії. Ступінь впливу фактора Х1 на зміну відгуку в деякій точці Х1 =визначається величиною приватної похідної, взятої в точці, тобто виразом =b1 + 2b11 + b12Х 2. Як видно, значення цього виразу визначається як рівнем фактора Х1 =, так і значенням фактора Х2 . Якщо ж порівнювати фактори по максимальному ступені їх злиття в діапазоні варіювання, то, в загальному випадку, для i -го фактора критерієм є максимальне по модулю значення величини, яке дорівнює.
Звертаючись до рівняння параболи загального вигляду
Y=b0 + biXi + biiXi2, (2.13)
будемо враховувати деякі факти:
) Якщо bii gt; 0, то рівняння (3.21) описує увігнуту функцію (гілки параболи спрямовані вгору), а якщо bii lt; 0 - опуклу.
) Абсциса вершини параболи дорівнює XiB = - bi/2bii .
) Якщо має місце співвідношення
? bi ? gt; 2 ? bii ? , (2.14)
то вершина параболи знаходиться поза діапазону варіювання фактора Хi і, отже, рівняння описує монотонну функцію. Якщо при цьому bi gt; 0, то ця функція монотонно зростаюча, а якщо bi lt; 0 - монотонно спадна.
) При наявності співвідношення
? bi ? lt; 2 ? bii ? , (2.15)
функція має екстремум всередині діапазону варіювання фактора Xi - максимум при bii lt; 0 або мінімум при bii gt; 0.
Реалізація описаної схеми регресійного та математичного аналізу і оцінка ступеня впливу кожного вхідного технологічного фактора на вихідні величини здійснена із застосуванням програми Microsoft Excel 2010.
2.4 Вибір основних характеристик моделей
Фактори, що впливають на досліджуваний процес можна розділити на три групи: керовані, контрольовані, неконтрольовані.
Керовані фактори однофакторних експерименту:
- Fc - фракційний склад скла, г.;
Fп - фракційний склад поліетилентерефталату, г.;
Fк - фракційний склад кори, г.;
Fв - фракційний склад вермикуліту, г.;
- Сс - концентраційний компонент скла в основної композиції до а.с.в,%;
Сп - концентраційний компонент поліетилентерефталату в основної композиції до а.с.в,%;
- Ск - концентраційний компонент кори в основної композиції до а.с.в,%;
- Св - концентраційний компонент вермикуліту в основної композиції до а.с.в,%.
Контрольовані фактори однофакторного експерименту:
- Og - огнезащищенная, хв;
Pr - міцність готового блоку, МПа;
Pl - щільність готової блоку, кг/м3.
До неконтрольованих факторів експерименту ставилися не зазначені вище геометричні характеристики процесу.
Таким чином, програма експериментальних досліджень повинна складатися з чотирьох розділі...
