пользователей: 30398

предметов: 12406

вопросов: 234839

Конспект-online

I семестр:

»	Основы Автоматизированной Конструкторско-Технологической Подготовки Производства
»	Планирование эксперимента

Планирование эксперимента

	1	1.Понятие о дисциплине «Планирование и организация эксперимента», об эксперименте и экспериментальных исследованиях.
	2	2.Понятие о планировании эксперимента, его цели и методы. Классический метод постановки эксперимента.
	3	3.Этапы научно-исследовательской работы и содержание этапа «экспериментальные исследования».
	4	4.Понятие о статическом методе планирования эксперимента, его достоинства.
	5	5.Понятие об объекте исследования, его разновидности и предъявляемые к нему требования.
	6	6.Понятие о параметре оптимизации, его разновидности и предъявляемые к нему требования.
	7	7.Понятие о факторе, его область определения. Требования, предъявляемые к факторам.
	8	8.Понятие о математической модели объекта, решаемые ею задачи. Понятие о поверхности отклика и факторном пространстве. уравнение регрессии.
	9	9.Выбор вида математической модели. Пример полиномов.
	10	10. Выбор уровня и интервала варьирования
	11	11.Кодирование уровней факторов. Понятие о плане первого порядка и полном факторном эксперименте.
	12	12.Построение матрицы планирования двухфакторного эксперимента с искомой линейной моделью.
	13	13 Посторенние матрицы планирования двухфакторного эксперимента с искомой моделью в виде нелинейного полинома первой степени
	14	14. Два приема построения матриц
	15	15. Свойства матрицы планирования эксперимента.
	16	16. Достоинства и построения матрицы дробного факторного эксперимента на примире трёхфакторного эксперимента.
	17	17.Дробная реплика: определение, типы, обозначение
	18	18.Правила смешивания линейных эффектов с эффектами взаимодействия и генерирующее соотношения в дробных репликах.
	19	19.Построить матрицу плана дробной реплики типа 25-2. Определить её достоинства
	20	20.Опредение предельного значения числа P, характеризующее дробность реплики.
	21	21. Методы отсеивания несущественных факторов. Метод парной корреляции.
	22	22.Рандомизация опытов во времени: назначение, пример рандомизации трехфакторного эксперемента
	23	23. Разбиение матрицы плана 2к на блоки
	24	24.Понятие о параллельных опытах и их статистическая обработка
	25	25
	26	26.Определение необходимого количества параллельных опытов
	27	27
	28	28
	29	29. Понятия о линиях регрессии, уравнении регрессии, методе наименьших квадрантов. Задачи регрессивного анализа.
	30	30. Метод наименьших квадрантов, назначение, вывод формул коэффициентов уравнения регрессии.
	31	31. Три варианта проведения эксперимента и их отличительная особенность.
	32	32. Обработка результатов эксперимента при равномерном дублировании опытов: определение среднего значения выходного параметра, дисперсии и ошибки опыта, выявление и исключение из результатов эксперимента сомнительных параллельных опытов.
	33	33. Обработка результатов эксперимента при равномерном дублировании опытов: определение достаточности числа параллельных опытов, однородности дисперсий и дисперсии воспроизводимости всего эксперимента.
	34	34. Вычисление коэффициентов модели и проверка их значимости в экспериментах с равным дублированием опытов
	35	35. Проверка адекватности модели в экспериментах с равномерным дублированием опытов. Меры по обеспечению модели
	36	36
	37	37
	38	38
	39	39
	40	40. Обработка результатов эксперимента при отсутствии дублирования опытов: достоинства и недостатки этого варианта проведения эксперимента, обработка результатов параллельных опытов в центре плана (определение среднего значения выходного параметра дисперсии и ошибки опыта, выявление и исключение из результатов сомнительных опытов, определение достаточности числа опытов).
	41	41. Вычисление коэффициентов модели и проверка их значимости в экспериментах без дублирования основных опытов. Оценка точности модели в насыщенных планах эксперимента.
	42	42. Проверка адекватности модели в экспериментах без дублирования основных опытов. Оценка точности модели в насыщенных планах эксперимента.
	43	43. Раскодирование уравнения регрессии для модели в виде полинома.
	44	44
	45	45
	46	46
	47	47
	48	48
	49	49
	50	50

25.01.2019; 09:21

хиты: 7616

рейтинг:0

помощь