Метод - пассивный эксперимент
Cтраница 2
 |
Статические характеристики процесса регулирования величины рН при обработке стоков 10 % - ными растворами реагентов. [16] |
Когда нарушение хода технологического процесса очистки недопустимо или невозможно стабилизировать входные величины, используют метод пассивного эксперимента. Он сводится к регистрации большого числа случайных изменений входных величин и соответствующих им изменений параметра регулирования - выходной величины. [17]
Определение статических характеристик методом активного эксперимента часто сопряжено с нарушением нор-мэльного хода технологического процесса. Когда это недопустимо, ре - - комендуется применять метод пассивного эксперимента. [18]
 |
Основные переменные процесса эмульсионной полимеризации. [19] |
Рассмотрим вопросы исследования статических характеристик процесса полимеризации в промышленных условиях. Было проведено статистическое исследование процесса эмульсионной полимеризации дивинила со стиролом методом пассивного эксперимента: сбор статистических данных в условиях нормальной эксплуатации с дальнейшей обработкой их методом корреляцион-ого и регрессионного анализа. [20]
Однако при изучении экономического явления ( процесса) по данным прошлого периода возможность активного формирования исходной информации отсутствует. Здесь исследователь выступает в качестве пассивного экспериментатора, фиксируя факты после совершившегося события. Метод пассивного эксперимента не уступает по качеству ( достоверности) данных первому способу, но он существенно зависит от метода учета затрат. [21]
Но с другой стороны, при оптимальном управлении возникают возможности, отсутствующие на предыдущей стадии. В этом случае установка служит как бы моделью самой себя: на ней проводят опыты и по их результатам определяют или уточняют оптимальный режим. Здесь иногда можно использовать метод пассивного эксперимента ( см. раздел 28), а если он не дает результатов, то и активный эксперимент. [22]
Для того чтобы повысить качество изделий, необходимо проанализировать точность важнейших качественных показателей и изучить влияние на них различных технологических факторов. Расчетно-аналити-ческие и экспериментальные методы позволяют справиться с этими задачами. Наибольший эффект достигается при использовании метода ускоренных многофакторных пассивных экспериментов с применением электронно-вычислительных машин. Весь комплекс расчетов состоит из следующих этапов: 1) анализа точности технологического процесса по важнейшим качественным показателям; 2) расчета / влияния технологических факторов на качество выпускаемых деталей; 3) математического описания технологического процесса ( объекта управления) и построения соответствующих ему математических моделей. [23]
Преимущество аппроксимации обратной матрицы Якоби состоит в том, что в этом случае не нужно решать систему линейных уравнений. Однако аппроксимация самой матрицы Якоби имеет свои преимущества, которые мы обсудим ниже. Конечно, информация относительно функции / ( х), получаемая во время поиска и используемая для построения матриц Bj, Hj, должна быть достаточно качественной. Ясно, что если точки поиска Xj достаточно долго будут находиться либо в гиперплоскости, либо в близкой к ней окрестности, то построить аппроксимацию матрицы Якоби будет трудно. В методах активного эксперимента для построения математической модели объекта используются специальные возмущения, наносимые на объект. Для построения же математической модели с помощью методов пассивного эксперимента оперируют данными нормальной эксплуатации объекта. [24]
После того, как выбраны параметры оптимизации, выявляем все факторы, которые могут влиять на процесс. Фактором называется независимая переменная, соответствующая одному из возможных способов воздействия на исследуемый объект. Фактор считается заданным, если указаны его название и область определения. В выбранной области определения он может иметь несколько значений, которые соответствуют числу различных его состояний. Принятые для эксперимента количественные и качественные состояния фактора носят название уровней фактора. В качестве факторов целесообразно применять такие независимые переменные, которые являются управляемыми, однозначными, совместимыми с другими, не связанными между собой линейными корреляционными связями. Если все учитываемые факторы отвечают этим требованиям, то можно воспользоваться математической теорией планирования активных многофакторных статистических экспериментов. Если же значимые факторы все или некоторая их часть оказываются неуправляемыми, то используется метод пассивных экспериментов. [25]
Страницы: 1 2