пользователей: 30398
предметов: 12406
вопросов: 234839
Конспект-online
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

Магистратура 1 семестр:
» Теория планирования многофакторных экспериментов
» Система поддержки и принятия решений
» Надежность и диагностика технологических систем
» Разработка высокоэффективных технологических процессах
Вступительные Магистратура:
» Технология Машиностроения
» Металлорежущие станки
» Технологическая оснастка
» Режущий инструмент
» Метрология, стандартизация и сертификация
» Основы математического моделирования процессов в машиностроении
7 семестр:
» Основы Автоматизированной Конструкторско-Технологической Подготовки
» Обеспечение Качества Изделий
» Планирование и организация эксперимента

4. Понятие о статическом методе планирования эксперимента, его достоинства.

Для изучения многофакторных систем наиболее целесообразным является применение статистических методов планирования эксперимента, которые изучаются в одном из разделов математической статистики. Честь открытия идеи применения статических методов при планировании эксперимента принадлежит английскому статику Рональду Фишеру (конец 20-х годов прошлого столетия). Скачек в развитии этого метода произошел в 1951 году, когда в Англии была опубликована работа Бокса и Уилсона, посвященная планирования экстремальных экспериментов методом крутого восхождения. При этом на первом этапе по методу Фишера, одновременно варьируя всеми факторами, планируют и проводят первую серию опытов, получают линейную математическую модель исследуемого многофакторного процесса. Далее по методу Бокса - Уилсона проводят и планируют несколько последовательных серий опытов и шаг за шагом достигают области оптимума исследуемой функции.

 

Важнейшие достоинства метода:

  1. Универсальность, т.е. пригодность в большинстве областей исследования: в технике, физике, химии, экономики, социологии, медицине, космосе и др.
  2. Минимизация числа опытов, времени и средств для их проведения и, как следствие, высокая производительность исследований.
  3.  Относительная простота метода, в т.ч. для получения математических моделей исследуемого процесса и отыскания оптимума.

 Обеспечение требуемой точности, решаемых задач исследования и, следовательно, надежности полученных результатов.

 


25.01.2019; 20:22
хиты: 61
рейтинг:0
Профессии и Прикладные науки
инженерное дело
технология машиностроения
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь