Построение квазилинейной регрессионной модели

Лепнев Ю.Г.

Расчётное задание №2 «Планирование эксперимента. Построение линейных и квазилинейных уравнений регрессии»

по дисциплине «Основы научных исследований, организация и планирование эксперимента»

Группа 53304/11

Преподаватель: Востров В.Н.

Санкт-Петербург

Вариант 21

Усилие копания экскаватора R зависит от площади F вырезаемого грунта, ширины ковшаB и прочностью грунта Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru ,представленных в таблице 1.

Таблица 1 – Зависимость интенсивности напряжений

Номер Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru , МПа Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru B, м Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru , кН
1,5 0,4 2,41 2,25
0,2 0,3 2,39 2,40
1,5 0,1 2,29 2,28
0,2 0,1 2,29 2,25
0,2 0,4 2,42 2,45
1,5 0,4 2,35 2,38
0,2 0,2 2,32 2,30
1,5 0,1 2,26 2,25
1,5 0,4 2,25 2,23
1,5 0,2 2,20 1,15
0,2 0,4 2,27 2,24
0,2 0,1 2,29 2,28
             

1. Выбрать из таблицы данные для составления плана эксперимента;

2. Построить квазилинейную регрессионную модель;

3. Выполнить критериальные проверки.

Решение

Составление плана эксперимента

В нашем опыте независимыми переменными являются площадь Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru , ширина ковша В и прочности грунта Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru , зависимой переменной является усилие эскаватора R.

Для математической обработки данных эксперимента необходимо перейти от реальных физических величин к нормированным, т.е. расположенным в интервале Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru .

Интервалы изменения площади вырезаемого грунта, ширины ковша и прочности грунта:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru .

Вычислим основной уровень для изменения прочности Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru ,ширины ковша В и площади грунтаF:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Вычислим интервал варьирования для изменения температуры Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru и скорости деформации Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru :

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Нормированные значения факторов обозначим через Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

В результате получим план эксперимента:

Таблица 2 – План эксперимента

№ опыта Факторы Значения отклика в повторных опытах Выборочное среднее отклика
i Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru
2,41 2,25 2,3
-1 0,333333 2,39 2,4 2,4
-1 2,29 2,28 2,3
-1 -1 2,29 2,25 2,3
-1 2,42 2,45 2,4
2,35 2,38 2,4
-1 -0,33333 2,32 2,3 2,3
-1 -1 2,26 2,25 2,3
-1 2,25 2,23 2,2
-1 -0,33333 2,2 1,15 1,7
-1 -1 2,27 2,24 2,3
-1 -1 -1 2,29 2,28 2,3

Количество опытов в плане полного факторного эксперимента определяется по формуле:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru (1.1)

Где K – количество уровней, M – количество факторов.

План эксперимента из таблицы 2 не соответствует соотношению (1.1), так как 12≠63, следовательно необходимо исключить из плана два уровня факторов, чтобы соотношение (1.1.) приняло вид 8=23.

Оставим в плане только максимальные и минимальные уровни факторов, с целью увеличить интервал варьирования и избежать в дальнейшем получения незначимых коэффициентов квазилинейной модели.

Тогда план полного факторного эксперимента примет следующий вид:

Таблица 3 – Планполного факторного эксперимента

№ опыта Факторы Значения отклика в повторных опытах Выборочное среднее отклика
i Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru
2,41 2,25 2,33
-1 2,29 2,28 2,285
-1 -1 2,29 2,25 2,27
-1 2,42 2,45 2,435
-1 -1 2,26 2,25 2,24
-1 2,25 2,23 2,24
-1 -1 2,27 2,24 2,255
-1 -1 -1 2,29 2,28 2,285

Данный план является полным, т.к. обладает следующими свойствами:

· Алгебраическая сумма элементов вектора-столбца каждого фактора равна нулю. Данное свойство называется симметричностью плана:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

· Сумма почленных произведений любых двух векторов-столбцов равна нулю:
Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

· Сумма квадратов элементов столбца каждого фактора равна количеству опытов N:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели

Построим квазилинейную статистическую (регрессионную) модель вида:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Для нахождения коэффициентов amмодели воспользуемся свойствами вектор-столбцов полного факторного эксперимента. Это позволит вычислить их по формулам:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru ; Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru ; Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Получили модель:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Перейдём от нормированных значений факторов к их натуральным значениям:

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Построение квазилинейной регрессионной модели - student2.ru

Наши рекомендации