Математическое моделирование

Автор: Пользователь скрыл имя, 17 Февраля 2013 в 17:49, контрольная работа

Краткое описание

Работа содержит подробный разбор задач на тему "Математическое моделирование"

Файлы: 1 файл

вариант2.doc

— 610.50 Кб (Скачать)

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

 

Учреждение  образования

“Гомельский государственный  технический университет

имени П.О. Сухого”

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по курсу  “Математическое моделирование”

(вариант 2)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выполнил студент

Группы ЗВД61

Богачев А.Н.

Принял преподаватель

Целуев М.Ю.

 

 

 

 

 

 

Гомель 2006

 

Задача 1. Построить  дробный факторный план типа 26-2 с генерирую-

щими соотношениями  х5=х1x2; x6=x1x2x4. Приняв в качестве существенных

переменных  главные эффекты и эффекты  парного взаимодействия факторов,

определить  систему смешивания действия переменных для построенного

плана и вид  регрессионной модели, параметры  которой можно оценить по

построенному  плану.

Решение. Для  ведущих четырех факторов строим полный факторный

план типа 24, содержащий n=24=16 опытов. Программу изменения остальных

факторов определяем при помощи генерирующих соотношений: x5=x1x2 и

x6=х1x2x4. Дробный факторный план типа 26-2 с генерирующими соотношениями x5=x1x2 и x6=х1x2x4 представлен в таблице 1.

Таблица1.

Дробный факторный план типа 26-2.

Номер опыта

Значения факторов

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5=х1х2

Х6=х1х2х4

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

2

1

-1

-1

-1

-1

1

3

-1

1

-1

-1

-1

1

4

1

1

-1

-1

1

-1

5

-1

-1

1

-1

1

-1

6

1

-1

1

-1

-1

1

7

-1

1

1

-1

-1

1

8

1

1

1

-1

1

-1

9

-1

-1

-1

1

1

1

10

1

-1

-1

1

-1

-1

11

-1

1

-1

1

-1

-1

12

1

1

-1

1

1

1

13

-1

-1

1

1

1

1

14

1

-1

1

1

-1

-1

15

-1

1

1

1

-1

-1

16

1

1

1

1

1

1


Определяющие  контрасты (ОК) получаем из генерирующих соотношений путем умножения  каждого соотношения на его левую  часть с учетом

правила:

x2k =1, x2k +1 =x, k =1, 2, 3, ...

Обобщенный  определяющий контраст (ООК) содержит все ОК, а также

их произведение. Систему смешивания действия переменных определяем путем поочередного перемножения ООК на каждую переменную из списка существенных. Список существенных переменных, ОК, ООК и система смешивания действия переменных представлены в таблице 2.

Система смешивания содержит исчерпывающую информацию о смешивании действия существенных переменных при проведении эксперимента

по дробному факторному плану типа 26-2. Если какое либо равенство из системы смешивания содержит хотя бы две переменные из списка существенных, то их действие оказывается смешанным между собой. Оценить раздельно коэффициенты регрессионной модели при смешанных переменных нельзя, поэтому необходимо принять решение об удалении части смешанных переменных из регрессионной модели до проведения вычислений в соответствии с методикой регрессионного анализа.

Смешанные переменные выделены в таблице 2 полужирным начертанием. Удаляем часть смешанных переменных более высокого порядка до получения пригодного списка существенных переменных. Удаленные переменные выполнены полужирным начертанием.

Таблица2.

Система смешивания действия переменных.

Существенные переменные

ОК

ООК

Система смешивания

1

1=х1х2х5,1=х1х2х4х6

1=х1х2х5=х1х2х4х6=х4х5х6

1=х1х2х5=х1х2х4х6=х4х5х6

х1

х1=х2х5=х2х4х6=х1х4х5х6

х2

х2=х1х5=х1х4х6=х2х4х5х6

х3

х3=х1х2х3х5=х1х2х3х4х6=х3х4х5х6

х4

х4=х1х2х4х5=х1х2х6=х5х6

х5

х5=х1х2=х1х2х4х5х6=х4х6

х6

х6=х1х2х5х6=х1х2х4=х4х5

х1х2

х1х2=х5=х4х6=х1х2х4х5х6

х1х3

х1х3=х2х3х5=х2х3х4х6=х1х3х4х5х6

х1х4

х1х4=х2х4х5=х2х6=х1х5х6

х1х5

х1х5=х2=х2х4х5х6=х1х4х6

х1х6

х1х6=х2х5х6=х2х4=х1х4х5

х2х3

х2х3=х1х3х5=х1х3х4х6=х2х3х4х5х6

х2х4

х2х4=х1х4х5=х1х6=х2х5х6

х2х5

х2х5=х1=х1х4х5х6=х2х4х6

х2х6

х2х6=х1х5х6=х1х4=х2х4х5

х3х4

х3х4=х1х2х3х4х5=х1х2х3х6=х3х5х6

х3х5

х3х5=х1х2х3=х1х2х3х4х5х6=х3х4х6

х3х6

х3х6=х1х2х3х5х6=х1х2х3х4=х3х4х5

х4х5

х4х5=х1х2х4=х1х2х5х6=х6

х4х6

х4х6=х1х2х4х5х6=х1х2=х5

х5х6

х5х6=х1х2х5х6=х1х2х4х5=х4


 

Таким образом, регрессионная модель, параметры  которой можно оценить по построенному плану, имеет вид: у=а01х12х23х34х45х5+а6х613х1х314х1х423х2х334х3х435х3х536х3х6.

Задача 2. Провести регрессионный анализ данных, заданных значениями факторов и отклика, приведенными в таблице 3.

Таблица3.

Исходные данные

Номер опыта

Значения факторов

Значения отклика

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5=х1х2

Х6=х1х2х4

У1

У2

У3

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

225

216

213

2

1

-1

-1

-1

-1

1

273

270

269

3

-1

1

-1

-1

-1

1

330

312

321

4

1

1

-1

-1

1

-1

221

229

226

5

-1

-1

1

-1

1

-1

184

191

180

6

1

-1

1

-1

-1

1

225

233

220

7

-1

1

1

-1

-1

1

279

280

283

8

1

1

1

-1

1

-1

199

191

192

9

-1

-1

-1

1

1

1

277

285

279

10

1

-1

-1

1

-1

-1

248

249

257

11

-1

1

-1

1

-1

-1

300

299

294

12

1

1

-1

1

1

1

302

291

287

13

-1

-1

1

1

1

1

241

247

242

14

1

-1

1

1

-1

-1

202

217

217

15

-1

1

1

1

-1

-1

260

264

255

16

1

1

1

1

1

1

250

251

254


Решение. Определяем среднее значение отклика в i-й  серии дублирующих опытов:

где yij – значение отклика в j-м опыте i-й серии  дублирующих опытов; g – количество дублирующих опытов.

Находим оценку дисперсии отклика в i-й серии  дублирующих опытов:

где n – количество опытов в плане эксперимента.

Результаты  вычислений представлены в таблице 4.

 

 

 

 

Таблица 4.

Дисперсия и среднее  значение отклика в сериях опыта. 

Номер опыта

у1

у2

у3

1

225

216

213

218,0

26,0

2

273

270

269

270,7

2,9

3

330

312

321

321,0

54,0

4

221

229

226

225,3

10,9

5

184

191

180

185,0

20,7

6

225

233

220

226,0

28,7

7

279

280

283

280,7

2,9

8

199

191

192

194,0

12,7

9

277

285

279

280,3

11,6

10

248

249

257

251,3

16,2

11

300

299

294

297,7

6,9

12

302

291

287

293,3

40,2

13

241

247

242

243,3

6,9

14

202

217

217

212,0

50,0

15

260

264

255

259,7

13,6

16

250

251

254

251,7

2,9

Сумма

     

4010,0

306,9


 

Проверку однородности дисперсий выполняем по критерию Кочрена:

Критическое значение критерия Кочрена при уровне значимости α=0,05 и числах степеней свободы ν1=g-1=3-1=2 и ν2=n=16 составляет Gкрит=0,335. Поскольку выполняется условие G< Gкрит ряд дисперсий можно считать однородным. Определяем оценку дисперсии отклика:

Для расчета  коэффициентов регрессии (примечание: план и, соответственно, регрессионная  модель взяты из примера 1):

у=а01х12х23х34х45х5+а6х613х1х314х1х423х2х334х3х435х3х536х3х6

составляем  вспомогательную таблицу 5.

 

Таблица 5.

 

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5=х1х2

Х6=х1х2х4

1

-1

-1

-1

-1

1

-1

218,0

-218,0

-218,0

-218,0

-218,0

218,0

-218,0

218,0

218,0

218,0

218,0

-218,0

218,0

2

1

-1

-1

-1

-1

1

270,7

270,7

-270,7

-270,7

-270,7

-270,7

270,7

-270,7

-270,7

270,7

270,7

270,7

-270,7

3

-1

1

-1

-1

-1

1

321,0

-321,0

321,0

-321,0

-321,0

-321,0

321,0

321,0

321,0

-321,0

321,0

321,0

-321,0

4

1

1

-1

-1

1

-1

225,3

225,3

225,3

-225,3

-225,3

225,3

-225,3

-225,3

-225,3

-225,3

225,3

-225,3

225,3

5

-1

-1

1

-1

1

-1

185,0

-185,0

-185,0

185,0

-185,0

185,0

-185,0

-185,0

185,0

-185,0

-185,0

185,0

-185,0

6

1

-1

1

-1

-1

1

226,0

226,0

-226,0

226,0

-226,0

-226,0

226,0

226,0

-226,0

-226,0

-226,0

-226,0

226,0

7

-1

1

1

-1

-1

1

280,7

-280,7

280,7

280,7

-280,7

-280,7

280,7

-280,7

280,7

280,7

-280,7

-280,7

280,7

8

1

1

1

-1

1

-1

194,0

194,0

194,0

194,0

-194,0

194,0

-194,0

194,0

-194,0

194,0

-194,0

194,0

-194,0

9

-1

-1

-1

1

1

1

280,3

-280,3

-280,3

-280,3

280,3

280,3

280,3

280,3

-280,3

280,3

-280,3

-280,3

-280,3

10

1

-1

-1

1

-1

-1

251,3

251,3

-251,3

-251,3

251,3

-251,3

-251,3

-251,3

251,3

251,3

-251,3

251,3

251,3

11

-1

1

-1

1

-1

-1

297,7

-297,7

297,7

-297,7

297,7

-297,7

-297,7

297,7

-297,7

-297,7

-297,7

297,7

297,7

12

1

1

-1

1

1

1

293,3

293,3

293,3

-293,3

293,3

293,3

293,3

-293,3

293,3

-293,3

-293,3

-293,3

-293,3

13

-1

-1

1

1

1

1

243,3

-243,3

-243,3

243,3

243,3

243,3

243,3

-243,3

-243,3

-243,3

243,3

243,3

243,3

14

1

-1

1

1

-1

-1

212,0

212,0

-212,0

212,0

212,0

-212,0

-212,0

212,0

212,0

-212,0

212,0

-212,0

-212,0

15

-1

1

1

1

-1

-1

259,7

-259,7

259,7

259,7

259,7

-259,7

-259,7

-259,7

-259,7

259,7

259,7

-259,7

-259,7

16

1

1

1

1

1

1

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

251,7

           

4010,0

-161,3

236,7

-305,3

168,7

-228,0

324,0

-8,7

16,0

2,7

-6,7

19,3

-22,0

Информация о работе Математическое моделирование