Файл: Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.04.2024

Просмотров: 692

Скачиваний: 2

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Число Рейнольдса. Re

Ф и г . П.4.3.36.

100

Число Beöepa We

Ф и г . П.4.3.3в.

Линейные

модели с одной

переменной

271

теплопередачи в псевдоожиженном слое, и поэтому были рассмот­ рены другие критерии. Для псевдоожиженного слоя характерно появление пузырей, которые влияют на теплопередачу. Пузыри обладают некоторой поверхностной энергией, и поэтому разумно предположить, что для описания можно воспользоваться критери­ ем Вебера We = v2dp/o. В слое псевдоожиженных частиц поверх­ ностное натяжение в обычном смысле не имеет место, однако было использовано для проверки идеи некоторое произвольное значение этой величины. На фиг. П.4.3.3в изображена зависимость критерия

Число Грасгофа Gr

Ф и г . П.4.3.3г.

Стентона от критерия Вебера. Корреляция еще не слишком очевид­ на, но довольно примечательна, особенно если учесть, что она опи­

сывается

формулой

St

=

0,2

W e - 1 / 2 , которая весьма проста

и,

ве­

роятно, допускает

теоретическое

обоснование.

 

 

 

 

 

 

К о р р е л я ц и я м е ж д у к р и т е р и е м

Н у с с е л ь -

т а

и к р и т е р и е м

 

Г р а с г о ф а . Картина движения

боль­

шинства

псевдоожиженных

частиц — вверх

в

середине

и

вниз

по

краям — сильно

напоминает

конвекционную

циркуляцию;

исходя из этого вычислялись значения критерия

Грасгофа

Gr

=

=

d3p3gftà,T/\i,2.

На

фиг.

П.4.3.3г

показан

график зависимости

критерия

Нуссельта

от

критерия

Грасгофа.

На

фиг.

П.4.3.3д

он слегка модифицирован: значения критерия Нуссельта были умножены на отношение диаметров частиц и слоя, что привело, по-видимому, к довольно явной корреляции. В качестве расчетной

формулы предлагается использовать соотношение Nu(d/D)

=

= 0,26 Gr0 -8 2 . Оно приближенно выполняется при изменении

каж­

дого из параметров на пять порядков, а точное соотношение для такого широкого интервала получить трудно.

Конечно, все эти предполагаемые связи являются фиктивными. Существуют две главные причины, по которым эти линейные (в ло-


272 Глава 4

гарифмическом масштабе) соотношения представляются разум­

ными. Первая из них — использование логарифмического

масштаба

для

графического

представления

данных.

Вторая

вклю­

чение в каждую из переменных одной и той же величины.

Исполь­

зование логарифмического масштаба

искажает

данные,

так как

более

или

менее равномерное распределение

случайных

точек

в обычном

масштабе

проявляется в

логарифмическом

масштабе

как концентрация точек в верхнем правом углу (фиг. П.4.3.3а). Когда по обеим осям откладываются безразмерные комплексы, сразу далеко не всегда бывает очевидно, что в оба комплекса может

Ф и г . П.4.3.3д.

входить одна и та же переменная. Так, например, на фиг. П.4.3.3а в действительности изображен не график зависимости критерия Nu от критерия Re, а график зависимости величины hd от vd, так как в выражении Nu = hdlk величина к является постоянной (ис­ пользовалось лишь значение к для воздуха), а в числе Re = dvp/\i постоянны р и п.. Если величина d случайно оказалась большой, числа Nu и Re также будут велики, и таким образом возникает искусственная зависимость. Аналогично на фиг. П.4.3.36 в дей­ ствительности изображена зависимость h/v от vd; на фиг. П.4.3.3в — зависимость h/v от v2 d; на фиг. П.4.3.3г — зависимость hd от d3. Убедительный чертеж на фиг. П.4.3.3д отражает зависимость hd2 от d3. Помимо образования ложных связей возведение одной


Линейные

модели с одной

переменной

273

и той же величины в некоторую степень приводит к кажущемуся увеличению интервала измерений. Первоначальные данные изме­ няются лишь в пределах двух порядков, а интервал изменения переменных на фиг. П.4.3.Зд охватывает пять порядков.

Чтобы избежать возникновения ложных связей, подобных опи­ санным выше, эксперименты следует планировать так, как предла­ гается в гл. 8. Никогда не следует игнорировать явно «выскакива­ ющие» точки, если нельзя показать, что для их исключения имеют­ ся веские экспериментальные основания. Если ретроспективно можно усмотреть, что аппаратура в течение некоторого периода могла работать ненормально, следует отбросить все измерения, сделанные за этот период. Особенно ненадежно использовать без­ размерные комбинации величин, если в действительности изменяет­ ся лишь одна компонента этой группы и нет основания считать, что разумнее использовать именно комбинацию величин (комплекс), а не одну из переменных, входящих в нее. Если изменяется лишь одна компонента комплекса, это необходимо ясно понимать. После того как образованы безразмерные комплексы, важно их внима­ тельно изучить, чтобы одну и ту же переменную не включить в комплексы, связь между которыми предполагается описать с по­ мощью некоторой модели.

В большинстве экспериментальных работ любая переменная вычисляется по результатам предварительных экспериментов. Например, коэффициент теплопередачи рассчитывается по изме­ рениям теплового потока, площади поверхности и перепада темпе­ ратур. Критерий Рейнольдса можно найти, используя измеренные значения расстояния и скорости и характеристики газа, записан­ ные в таблицах. Важно уметь вычислить ошибку полученной вели­ чины по известным ошибкам измеренных компонент и удостове­ риться, что предположения, лежащие в основе процедуры оцени­ вания с помощью метода наименьших квадратов, выполнены. Большинство безразмерных комплексов включает физические величины, значения которых приводятся в стандартных справоч­ никах. Ошибки этих величин следует учитывать при вычислении ошибки безразмерного комплекса, так как иногда они бывают довольно велики. Судить о величине ошибки в опубликованных данных такого рода нелегко, если она специально не указывается, но некоторое представление о ней все же можно получить, срав­ нивая значения, полученные из разных источников, и рассматри­ вая использованный метод измерения.

Итак, было показано, что оценивание линейных связей с ис­ пользованием безразмерных комплексов в качестве переменных сопряжено с определенной опасностью.


274 Глава 4

4.4. О Ц Е Н И В А Н И Е П Р И Д И С П Е Р С И И О Ш И Б К И ,

ЗА В И С Я Щ Е Й ОТ X

Вэтом разделе будет кратко рассмотрена модель (4.3.1) в слу­

чае, когда дисперсия величины Y является

некоторой функцией

x. Типичные экспериментальные данные о растворении поверх­

ностно активных веществ, абсорбции газов,

диффузии в твердом

теле, о работе химических реакторов описываются зависимыми переменными, которые являются убывающими функциями рас­

стояния или времени. Если

ошибка измерения поддерживается

W

 

 

Ц8

 

 

0,6

 

 

0,5

I -

 

0,4

 

ол

95%-ный доверительный интервал

0,2

ч «мя отдельной экспериментам -

ч \

ной точки

J 0,1

^0,08

0,06

0,05

004

0,03

0,02

0,01

 

150

200

Бремя

Ф и г. 4.4.1. П о к а з а н и я счетчика радиоактивности и ошибки, возрастающие с течением времени.

геометрическое место точек 95%-ных доверительных пределов;

R

Скорость счета при t

Скорость счета при

 

постоянной, относительная ошибка зависимой переменной возра­ стает с увеличением независимой переменной. На фиг. 4.4.1 пока­ зана возрастающая относительная ошибка для показаний счетчика радиоактивности как функция времени [8]. Скорость счета R в безразмерных единицах равна отношению скорости счета в про­ извольный момент времени к скорости счета на бесконечности. Для описания этих данных используется модель

— ^ - = А ( Д _ 1 ) , Д(0) = 0,


Линейные модели с одной

переменной

275

которая после интегрирования принимает вид

 

In (1 - R) = ß 0

+ ß ^ .

 

На фиг. 4.4.1 изображены оценка уравнения регрессии и геомет­ рическое место точек доверительных пределов, при вычислении которых методом наименьших квадратов каждой опорной точке приписывался вес, обратно пропорциональный дисперсии в данной точке, которая оценивалась по повторным измерениям.

 

Чтобы учесть изменение ошибки как функции независимой

переменной,

можно

применить

точно такой же анализ, как в

разд. 4,3, с тем лишь исключением, что

теперь

дисперсия

 

 

 

 

 

 

Ѵ а г { У г | ^ } = 4 , 1 / ( * ) ] 9 .

 

 

 

 

 

где функциональная

зависимость

от х,

'/ (х),

известна, а

величина

аЪ

не известна 1 ) . Так как

в разд. 4.3

общая методика

была

под-

* і

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

робно

описана,

в

дальнейшем

многие

промежуточные

детали

будут опущены. Предполагается, что измеряемые значения

У ^

распределены относительно r\t =

ß o +

ßi

(xt

— х)

также

по

нор­

мальному закону, но уже с дисперсией о у

[/ (ж)12, так что величина

 

 

 

 

 

 

 

 

 

і

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

тт.

 

Y И

ЦІ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

U

l l -

 

O yI. / ( * i )

 

 

 

 

 

 

распределена

нормально с

параметрами

(0, 1).

Напомним,

что

 

 

 

 

 

 

 

n

Pi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i=l j=i

 

 

 

 

 

 

 

Если

величину

w. =

[i/f(xi)\2

 

назвать весом и умножить

х 2

на

ay.,

то

получим

 

<*,Xe-=2 S»і ( У « - Ч , ) « .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(4.4.1)

 

 

 

 

 

i=i

j=l

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сумму квадратов в правой части равенства (4.4.1) можно раз­

ложить точно так же, как в разд. 4.3, только в каждую

отдельную

сумму нужно включить вес wt.

Метод наименьших квадратов дает:

 

!)

Поскольку

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pi

 

 

 

 

х i

Pi x

i

 

 

 

вместо приведенного выше соотношения можно записать эквивалентное

соотношение

Ѵаг{Уг |*г} = о-у . [/одр.

— Прим. ред.

18*