в такому разі не можна однозначно сказати про посилення або ослаблення факторів. Можна лише припустити що при взаємному впливі, більший вплив на процес надає x 3 , т.к знаки при b 3 і b 13 збігаються. Отже для отримання продукту з великим виходом слід збільшувати концентрацію каталізатора (x 3 ) і зменшувати тривалість процесу (x < span align = "justify"> 1 ).
2.3 Прийняття рішень для подальшої роботи
На прийняття рішень впливає адекватність моделі, значимість коефіцієнтів і інформація про становище оптимуму. Оскільки квадратична модель адекватна і частина коефіцієнтів значима, то переходимо до оптимізації процесу. p align="justify"> Оптимізація більш ефективна, коли всі коефіцієнти значущі. Для отримання значущості всіх коефіцієнтів необхідно зробити наступне:
) розширити інтервал варіювання по незначущим чинникам;
2) перенести центр плану в точку, відповідну умовам найкращого результату;
3) стабілізувати які не впливають фактори на певному рівні і виключити їх з плану;
4) збільшити кількість паралельних дослідів;
) добудувати план до повного факторного експерименту.
Відповідні для нашого технологічного процесу є значимі фактори х 1 і х 4 , оскільки на дослідження беруться ті значущі фактори, для яких значимо їх взаємодія і хоча б один квадратичний коефіцієнт.
Тому для оптимізації вибираємо два фактори х 1 і х 4 (х 1 - тривалість процесу (годину); х 4 - температура процесу (%)). Фактор х 2 і х 3 стабілізуємо на центральному рівні.
2.4 Аналіз результатів оптимізації
У цій роботі ми досліджували поверхню відгуку і за формулами (20), (24) і (25) були отримані координати центру поверхні: Х 1s = 6,94, X 4s = 1,89; у < span align = "justify"> s = 52,99, використовуючи формули (34) отримали значен...
