Сокращение - число - опыт
Cтраница 1
Сокращение числа опытов приводит к появлению корреляции между некоторыми столбцами матрицы планирования, что не позволяет раздельно оценивать эффекты факторов и эффекты взаимодействия, и следовательно, оценки получаются смешанными. [1]
Сокращение числа опытов в лабораторных экспериментах достигается благодаря переходу от изучения двухфакторных процессов к одновременному изменению нескольких факторов по выбранному плану эксперимента. При этом в результате исследований находится многофакторная математическая модель, которая имеет вид многочлен. [2]
Для сокращения числа опытов и выявления оптимальных значений коэффициентов математической модели целесообразно использовать метод направленного эксперимента ( стр. Опыты ставятся на установке, характеризующейся полным геометрическим и гидродинамическим подобием промышленному объекту. [3]
В целях сокращения числа опытов при получении низкотеплопроводного тампонажного камня были проведены предварительно расчеты по модели Г. Н. Дульнева, хорошо зарекомендовавшей себя при вычислении теплопроводности различных многокомпонентных смесей, в том числе и цементных камней. [4]
Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [5]
Однако отметим, что сокращение числа опытов в процессе эксперимента приводит к увеличению погрешности в определении эмпирических связей. Проведение же так называемого полного факторного эксперимента, когда в опыте реализуются всевозможные сочетания уровней факторов, требует много средств и времени. [6]
 |
Схема ( а и концентрационные кривые ( б идеального периодического реактора. [7] |
В более простых случаях для сокращения числа опытов можно использовать и многофакторный эксперимент, когда сразу варьируют два или более параметра. [8]
Статистический анализ таких планов относительно сложен и сокращение числа опытов обусловливает худшие статистические свойства сравнительно с ортогональными дробными планами. [9]
Для решения этой задачи, в целях сокращения числа опытов, используется статистический метод планирования эксперимента. Искомая зависимость определяется для чистовой обработки. [10]
При использовании линейной модели исследуемого явления, для сокращения числа опытов каждый фактор достаточно варьировать лишь нэ двух уровнях - верхнем ( В) и нижнем ( Н), расположенных симметрично относительно начала координат. При k факторах возможны 2й сочетания факторов [ см. уравнение (3.3) ] и поэтому, если при каждом сочетании производить лишь один опыт, то полный факторный план должен состоять из 2ft экспериментов. [11]
Ясно, что здесь целесообразно использовать ненасыщенное и неортогональное планирование с сокращением числа опытов до 16 и проведением множественного регрессионного анализа на ЭВМ. Этого небольшого количества опытов оказалось достаточно для получения нужной информации. [12]
Ясно, что десь целесообразно использовать ненасыщенное и неортогональное плани-эование с сокращением числа опытов до 16 и проведением множественного эегрессионного анализа на ЭВМ, Этого небольшого количества опытов жазалось достаточно для получения нужной информации. [13]
Как отмечалось выше, число опытов, необходимых для нахождения математической модели методом полного факторного эксперимента, растет с возрастанием числа факторов по показательной функции. Для сокращения числа опытов предложен метод дробных реплик, при котором определение коэффициентов уравнения регрессии проводят на основе лишь части полного факторного эксперимента. Pa - венства такого типа называют генерирующими соотношениями. [14]
 |
Полный факторный эксперимент 22.| Полуреплика от ПФЭ 23. [15] |
Страницы: 1 2 3