Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Статистический метод скорейшего улучшения отклика

https://doi.org/10.26896/1028-6861-2018-84-11-74-87

Полный текст:

Аннотация

Предложен новый статистический метод скорейшего улучшения отклика, основанный на начальном эксперименте, выполняемом по двухуровневому плану, и статистической линейной модели первого порядка с нормированными числовыми факторами и переменными отклика. Факторы для опытов скорейшего улучшения отклика оценивают на основе данных начального эксперимента и нахождения условного экстремума. Для этих факторов определяют доверительные интервалы. Найденные по данным начального эксперимента результаты оценки параметров линейной модели позволяют получить функцию отклика, по которой можно предсказывать отклик в опытах его скорейшего улучшения. Линейную модель предсказания отклика, а также результаты оценки параметров линейной модели для начального эксперимента и факторов для опытов скорейшего улучшения отклика используют при нахождении интервалов предсказаний отклика в этих опытах. Знание интервалов предсказаний отклика в опытах его скорейшего улучшения позволяет обнаружить выходящие за их пределы результаты и найти предельные значения факторов, при которых дальнейшее проведение процедуры скорейшего улучшения отклика становится неэффективным и должен ставиться новый начальный эксперимент.

Об авторе

В. Б. Боков
НПП Автоматика, ЗАО
Россия

Владимир Борисович Боков.

Владимир



Список литературы

1. Friedman M., Savage L. J. Planning experiments seeking maxima / Selected techniques of statistical analysis. Chapter 13. — New York: McGraw-Hill, 1947. P 365 - 372.

2. Box G. E. P, Wilson K. B. On the experimental attainment of optimum conditions / Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1951. Vol. 3.N1.P1- 45.

3. Searle S. R. Linear models. — New York: John Wiley & Sons, 1971. — 532 p.

4. Rencher A. C., Schaalje G. B. Linear models in statistics, 2 ed. — New York: John Wiley & Sons, 2008. — 672 p.

5. Box G. E. P., Draper N. R. Response surfaces, mixtures and ridge analyses, 2 ed. — New York: John Wiley & Sons, 2007. — 857 p.

6. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. — М.: Наука, 1965. — 340 с.

7. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. — М.: Наука, 1976. — 279 с.

8. Спиридонов А. А. Планирование эксперимента при исследовании технологических процессов. — М.: Машиностроение, 1981. — 184 с.

9. Грачев Ю. П., Плаксин Ю. М. Математические методы планирования экспериментов. — М.: ДеЛи принт, 2005. — 296 с.

10. Myers R. H., Montgomery D. C., Anderson-Cook C. M. Response surface methodology: process and product optimization using designed experiments, 4 ed. — New York: John Wiley & Sons, 2016. — 825 p.

11. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. — М.: Мир, 1980. — 456 с.

12. Bokov V B. The agile development of high-speed response air gauging technology / Journal of Quality Engineering. 2002. Vol. 14. N3.P 421 - 433.

13. Боков В. Б. Создание эмпирической модели шероховатости поверхности после чистового точения по критерию адекватности / Вестник машиностроения. 2016. № 1. С. 73 - 78.


Для цитирования:


Боков В.Б. Статистический метод скорейшего улучшения отклика. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2018;84(11):74-87. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2018-84-11-74-87

For citation:


Bokov V.B. Statistical method of steepest improvement of response. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2018;84(11):74-87. (In Russ.) https://doi.org/10.26896/1028-6861-2018-84-11-74-87

Просмотров: 56


ISSN 1028-6861 (Print)
ISSN 2588-0187 (Online)