Cтраница 1
Планирование промышленного эксперимента не предъявляет никаких специальных требований к откликам-характеристикам жизнедеятельности объекта. Однако иногда наши методы могут помочь обнаружить недостатки в измерении тех характеристик, которые приняты за отклики. Во всяком случае, всегда полезно подвергнуть ревизии то, что мы принимаем за оценку результата нашей работы. [1]
Особая отрасль - планирование промышленных экспериментов, при котором опыты проводят непосредственно на промышленных установках, стремясь добиться улучшения показателей их работы. [2]
Рассматриваются современные статистические методы планирования промышленных экспериментов для задач статической оптимизации. Подробно излагаются метод эволюционного планирования Бокса, последовательный симплексный метод, вращаемое и случайное эволюционное планирование. Приводятся примеры с числовыми расчетами и избранная библиография. [3]
На стадии масштабного переноса и планирования промышленного эксперимента, так же как и на стадии лабораторных разработок, используется обычно совокупность интуитивных и научно обоснованных приемов. [4]
Прежде чем говорить о конкретных методах планирования промышленного эксперимента, попытаемся сформулировать основные принципы, лежащие в их основе. Конкретные методы развиваются и трансформируются значительно быстрее, чем принципы, поэтому анализ принципов экономит время и облегчает ориентировку. [5]
Данная книга продолжает работу В. Г. Горского и Ю. П. Адлера Планирование промышленных экспериментов ( модели статики), вышедшую в издательстве Металлургия в 1974 г. В ней рассматриваются задачи планирования эксперимента при различных способах задания модели динамического объекта, в частности обсуждаются модели типа тренда, в виде интеграла ( или суммы) свертки, передаточной функции, в виде конечно-разностных и дифференциальных уравнений. [6]
В этой главе начинается систематическое рассмотрение методов планирования промышленного эксперимента. [7]
Планирование опытного бурения осуществляется в соответствии с теорией планирования промышленного эксперимента. При этом наиболее распространенной формой планирования опытного бурения является разработка программ опытно-промысловых работ. [8]
Этим не исчерпывается, конечно, арсенал методов планирования промышленных экспериментов. Они охватывают лишь модели статики. Другой важный класс задач связан с исследованием динамических объектов. Мы предполагаем рассмотреть этот класс задач в отдельной книге. [9]
Программы опытного бурения должны соответствовать, как уже отмечалось, теории планирования промышленного эксперимента, предусматривающей последовательность создания необходимых ситуаций ( изменений технологического процесса) и их количества. Основным условием при этом является систематическое проведение работ при использовании существующей технологии, что позволяет непрерывно определять ее соответствие вновь создаваемым условиям, начиная с первого применения новой технологии до ее естественного отмирания. [10]
Другая цель книги - систематически и достаточно полно изложить собственно математическую теорию планирования промышленного эксперимента, адресуя это изложение главным образом специалистам по прикладной статистике и планированию эксперимента. [11]
I включен раздел, посвященный системе двух случайных величин, в гл. V даны методы планирования промышленных экспериментов. [12]
Эта монография отражает большой опыт американской школы, возглавляемой Боксом; Lowe С. В этой очень хорошей монографии планированию промышленного эксперимента посвящена большая глава ( с. [13]
Учебное пособие посвящено статистическим методам оптимизации экспериментальных исследований в химии и химической технологии. Излагаются способы определения параметров законов распределения, проверки статистических гипотез, методы дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализов и планирования экстремального эксперимента. В отличие от предыдущего издания ( 1978) несколько изменено название, расширены примеры использования рассматриваемых методов, переработан и дополнен раздел, посвященный корреляционному и регрессионному анализу, рассмотрены методы планирования промышленных экспериментов. [14]
Мало построить шкалу, надо еще обеспечить измерение. Эта проблема принадлежит метрологии. Обеспечить измерение, - значит, создать надежную систему эталонов, организовать систематическую поверку измерительных приборов, осуществлять оценку точности и воспроизводимости методов измерения. Оценка воспроизводимости, в частности, имеет большое значение при проверке статистических гипотез в задачах планирования промышленного эксперимента. Ее изменение часто указывает на появление дрейфа. [15]