Сокращение - число - опыт
Cтраница 2
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. 32), так как при этом столбцы для линейных членов и парных произведений одинаковы. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [16]
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. III-8), так как в этом случае неразличимы столбцы для линейных членов и парных произведений. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [17]
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. П-12), так как в. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [18]
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. П-12), так как в этом случае неразличимы столбцы для линейных членов и парных произведений. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [19]
 |
Полный факторный эксперимент 2.| Полуреплика от ПФЭ 23. [20] |
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. 32), так как при этом столбцы для линейных членов и парных произведений одинаковы. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [21]
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. П-12), так как в. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [22]
При увеличении числа входных факторов общее число опытов в ПФЭ резко увеличивается. При построении линейных моделей имеется возможность сокращения числа опытов за счет потери информации, несущественной для данного вида моделей. При этом матрица планирования не лишается своих ортогональных свойств. [23]
Это часто не вызывается необходимостью, затягивает исследование и, кроме того, не дает возможности определить взаимное влияние параметров, имеющее иногда существенное значение. Поэтому все большее применение находит многофакторный эксперимент, при котором варьируют сразу два или более параметров; это ведет к сокращению числа опытов и длительности исследования, не сказываясь существенно на точности полученных результатов. [24]
Известно, что для гарантии физического подобия необходимо при испытаниях как можно более точно воспроизвести состав среды, для ускорения эксперимента изменяют концентрации компонентов в сторону большей агрессивности, для снижения стоимости упрощают состав среды. Трудоемкость испытаний связана с числом необходимых опытов и прямо зависит от количества компонентов среды, значимо влияющих на процесс растрескивания. Сокращение числа опытов возможно в первую очередь за счет нахождения показателя или группы показателей, заменяющих описание среды концентрациями многочисленных компонентов. Экономия достигается за счет сокращения числа опытов, упрощения обработки экспериментальных данных, более высокой точности простых моделей процесса. [25]
Эти генеральные коэффициенты не могут быть раздельно оценены по плану, включающему всего четыре опыта ( табл. III-10), так как в этом плане неразличимы столбцы для линейных членов и парных произведений. Если, например, в дополнение к столбцам, приведенным в табл. III-10, вычислить еще и столбец для произведения x xz, то элементы этого столбца будут в точности равны элементам столбца Xi. Таким образом, сокращение числа опытов приводит к получению смешанных оценок для коэффициентов. [26]
Исследование в безградиентных реакторах более трудоемко, чем в периодических условиях. Здесь за один опыт получается, как и в аппаратах вытеснения, только одна экспериментальная точка. По этим причинам с целью сокращения числа опытов целесообразно применять многофакторный эксперимент. В то же время точность эксперимента и простота его обработки составляют большое преимущество метода, что и обусловило широкое распространение безградиентных реакторов. [27]
Анализ процесса отверждения и известные экспериментальные данные указывают на взаимосвязь основных параметров этого процесса. В то же время отработка режимов прессования изделий из стекловолокнистых пресс-материалов ведется, как правило, путем последовательного варьирования каждого из параметров. Ввиду неоднородности прессованных стеклопластиков такой метод ведения эксперимента требует значительных затрат времени и средств. Сокращение числа опытов при этом неизбежно приводит к снижению точности оценок. Кроме того, результаты такого рода экспериментов имеют ограниченную ценность применительно к задачам управления качеством изделий и регулирования технологического процесса прессования. Для решения этих задач требуется знать функциональную зависимость показателя качества от контролируемых параметров. В случае прессованных стеклопластиков речь может идти лишь о статистической зависимости. Таким образом, задача состоит в конечном счете в нахождении уравнения регрессии. Если вид уравнения регрессии известен, то, пользуясь методами планирования экспериментов, можно существенно сократить объем исследований. [28]
Так как з в данном плане варьируется как взаимодействие х х2, то оценка коэффициента Ьз является смешанной. Поставив четыре опыта, для оценки влияния трех факторов была использована половина ПЭФ 23 или полуреплика. Перенося частный пример на общий случай, сделаем вывод, что если заранее известно об отсутствии взаимодействий, то с целью уменьшения числа опытов часть факторов целесообразно варьировать как взаимодействие. При этом степень сокращения числа опытов определяется числом факторов, которые варьируются как взаимодействия. [29]
Так как хг в данном плане варьируется как взаимодействие х х2, то оценка коэффициента 6з является смешанной. Поставив четыре опыта, для оценки влияния трех факторов была использована половина ПЭФ 23 или полуреплика. Перенося частный пример на общий случай, сделаем вывод, что если заранее известно об отсутствии взаимодействий, то с целью уменьшения числа опытов часть факторов целесообразно варьировать как взаимодействие. При этом степень сокращения числа опытов определяется числом факторов, которые варьируются как взаимодействия. [30]
Страницы: 1 2 3