Точка - факторного пространство
Cтраница 1
Точка факторного пространства, где достигнуто максимальное значение выходного параметра, принимается в качестве нулевой. Здесь вновь проводят активный эксперимент, получают линейную модель и осуществляют крутое восхождение. Шаги при повторном крутом восхождении выбираются меньшими, поскольку при приближении к оптимуму кривизна поверхности отклика возрастает. [1]
Выбор точек факторного пространства, в которых необходимо проводить испытания, осуществляется методами планирования эксперимента по поиску математической модели или, другими словами, методами планирования эксперимента по выяснению механизма явлений. [2]
Каждой точке факторного пространства отвечает опытное значение функции отклика. Совокупность значений функции отклика, отвечающих точкам факторного пространства, называется поверхностью функции отклика. [3]
N точках факторного пространства представляют собой независимые, случайные величины, подчиняющиеся закону нормального распределения. [4]
N) - точки факторного пространства, в которых проводится эксперимент. [5]
В соответствии с точками факторного пространства, заданными матрицей эксперимента, определяются узлы сбора ЭЙ R н проводится синтез структуры САЭИ с выделением узлов обработки ЭЙ Ub при заданном главном центре эксперимента С. [6]
Значения функции отклика в точках факторного пространства должны определяться независимо друг от друга. [7]
 |
Примеры унимодальных зависимостей.| Примеры многоэкстремальных зависимостей. [8] |
При последовательном поиске выбор каждой точки факторного пространства для измерений отклика зависит от результатов предыдущих измерений. В данном случае требуемое число измерений значительно меньше, чем при прямом переборе возможных сочетаний уровней факторов. [9]
Задача состоит в выборе такого числа точек факторного пространства k, чтобы при минимальном числе опытов N коэффициенты регрессии уравнения ( 1 - 9) имели наименьшие дисперсии. Факторы Х ( могут иметь различные размерности и числовое выражение. [10]
Задача состоит в выборе такого числа точек факторного пространства 9, чтобы при минимальном числе опытов N коэффициенты регрессии уравнения (10.21) имели наименьшие дисперсии. Факторы X / могут иметь различные размерности и числовое выражение. Поэтому для облегчения расчетов осуществляется операция кодирования факторов, которая заключается в линейном преобразовании факторного пространства. [11]
Эта поверхность образуется множеством пересекающихся прямых, причем точки факторного пространства, соответствующие уровням варьирования факторов, лежат на попарно пересекающихся прямых. [12]
Параметры макромодели а должны быть определены в каждой точке факторного пространства, для чего могут использоваться методы планирования эксперимента. [13]
Оптимизация - это процесс поиска такого сочетания уровней факторов точки ограниченного факторного пространства), при которых отклик, называемый в данном случае параметром оптимизации, принимает экстремальное ( максимальное или минимальное ъ зависимости от смысла задачи) значение. Однако чаще всего объект ииляется многооткликовым. Например, откликами процесса обработки на токарном автомате являются: производительность, себестоимость продукции и такие параметры ее качества, как точность размеров и формы, а также шероховатость поверхности обработанных деталей. [14]
Поисковое шаговое достижение к экстремуму заканчивают по достижении такой точкой факторного пространства, при движении из которой в любую сторону по всем п факторным осям xt в положительном или отрицательном направлениях значения отклика оказываются меньшими. [15]
Страницы: 1 2 3