Файл: Кориков А.М. Математические методы планирования эксперимента учеб. пособие.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 27.06.2024

Просмотров: 167

Скачиваний: 0

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

- 1 2 7 -

Эу4

3 y t

— + X

0 ;

относительно

переменных

x , , x t , . . . ,

и X при

некотором

фиксированном

значении

.

 

 

 

В качестве примера рассмотрим уравнение ( 4 . 4 ) ,

описыва­

ющее выход продукта i ^ , ,

совместно

с уравнением,

характе­

ризующим содержание в этом продукте

компонента J t .

Одна из задач такого

типа может

быть

сформулирована сле­

дующим образом: найти режим внутри изученной области фактор­ ного пространства, обеспечивающий максимальный выход продук­ та при заданном содержании в нем компонента Jb , составляю­ щем, например, (33,0 - 1,0)'%,

Пусть уравнение, описывающее содержание компонента <Л в продукте, имеет вид

15,0 + 7,0 х, +20,0 х 5 +1,5 х,Х4-3,2**- 4,7 х* .

Координаты центра новой системы координат и угол пово­ рота осей

х 1 0 - 1,65; х м = г , Ь Э - , Y = 2Z,5e .

- 1 2 6 -

Уравнение ( 4 . 1 3 ) в канонической форме*)

у - 4 4 , 7 Ъ l , 9 X * - 5 , 0 X ^ .

Для решения поставленной задачи воспользуемся методом

двумерных сечений (методика построения кривых второго поряд­

ка приведена в любом руководстве по аналитической геометрии).

Порядок построений следующий: сначала строят двумерное

сечение поверхности отклика, соответствующее содержанию

компонента

, равному 3 3 , 0 # ,

затем двумерные

сечения по­

верхности отклика, описываемой

канонической формой

( 4 . 1 2 ) .

Поскольку

выход продукта растет вдоль оси

Х ^ в

направ­

лении от центра (канонический коэффициент имеет знак плюс),

то* максимальное значение выхода продукта будет

располагать­

ся вблизи границы изученной

области.

 

 

На-рис.4.5 приведена двумерные сечения для выхода про­

дукта, составляющего

9 5 , 0 $ ,

и содержания компонента

Ai ,

равного 3 3 , 0 * . Точки

а и

а.соответствуют решению

"компро-

миссной"задачи. Точка

а! находится за пределами

изученной

области факторного

пространства и в соответствии с условия­

ми задачи не может

рассматриваться как

оптимальная. Поэтому

принято, что

точка

а с координатами

х , =. 1,15; х } - 0,75

соответствует

оптимальному режиму.

 

х ^ Первый индекс указывает номер параметра оптимизации, второй - номер независимой переменной.


? в с . 4.5.


—130 —

§

4-7 . А д а п т а ц и о н н а я

о п т и м и з а ­

 

ц и я '

т е х н

о л о

г и ч е с к и х

п р о ­

 

 

 

ц е с

с о в

 

 

Метода планирования эксперимента, рассмотренные выше,

после

небольшого

изменения

можно использовать и

непосредст­

венно в текущей заводской работе для повседневного контроля

за технологическим процессом.

В производственных условиях мы обычно сталкиваемся со следующей ситуацией} кроме Я» контролируемых переменных имеется t> неконтролируемых переменных г} . Спонтанное и неконтролируемое изменение переменных £ j приводит к сме­ щению оптимум*, по отношению к переменным х . ^ . Для наблю­

дения за этим смещением требуется все время варьировать пе­

ременные

х ^ . Здесь нужно учитывать два

обстоятельства:

а ) 'переменные x . f c нельзя варьировать

в широкой интерва­

л е , чтобы

не удорожать производство и не

увеличивать риска

получения

бракованной продукции;

 

о1) в производственных условиях имеется большое шумовое

поле - ошибка эксперимента здесь всегда значительно больше, чем в лабораториях.

исследователь должен все времяприспосабливаться к из­

меняющимся услозияы;

отсюда и название метода -

а д а п ­

т а ц и о н н а я

о п т и м и з а ц и я

или

а д а п -

т а ц и о а н ы й

к о н т р о л ь .

 

 

Задача адаптационной оптимизации как научной дисципли­ ны заключается в разработке достаточно хорошо форнализо-


-151 -

ванной к в некотором смысле оптимальной стратегии для не-

^. •jpu, ис: о функционирования в сложных производственных ус­ ловиях..

Степень формализации задается постановкой задачи. Раз­

личают "эмпирическую" и "технологическую" обратную связь.

Э м п и р и ч е с к а я обратная связь - это полностью

формализованный метод корректировки технологического про­ цесса, при котором исключается вмешательство высококвалифи­ цированного персонала. Процессом должна управлять ЭВМ м и

малоквалифицированный

персонал. Т е х н о л о г и ч е с ­

к а я обратная связь

- это корректировка процесса с пери­

одическим привлечением новых технологических идей, в этом случае не требуется очень высокой степени формализации стратегии управления, так как решения об изменении техноло­ гического процесса принимает высококвалифицирова. яый персо­

нал. Здесь

дело

ограничивается

выдачей четких рекомендаций

о ю м , как

"покачивать"

процесс

для того,

чтобы

периодичес­

ки получать

информацию,

необходимую для принятия

тех или

иных решений.

 

 

 

 

 

Адаптационная оптимизация дискретных

производственных

процессов была

рассмотрена Боксом в 1955 г . Этот метод по­

лучил название

э в о л ю ц и о н н о г о

п л а н и ­

р о в а н и я ;

он был задуман как метод управления с тех­

нологической обратной связью.

 

- -

 

Чтобы выделить небольшое изменение у на большом шумо­

вом поле, было

предположено разбивать производственный


- 1 5 2 -

процесс на отдельные "фазы", состоящие из нескольких пов­ торных "циклов". В каждом цикле реализуется несколько опы­ тов для одного и того же набора уровней независимых пере­ менных. Эти опыты образуют полный факторный эксперимент или его дробную реплику с добавлением центральной точки ( т . е . процесс слегка "покачивается" варьирование»: независимых переменных в узком интервале значений), после окончания каж­ дой фазы ироизводят обработку результатов наблюдений и при­ нимают решение относительно условий, в которых будет проте­ кать производственный процесс в последующей фазэ. число циклов п выбирают так, чтобы можно было выделять слабые сигналы на флуктуирующем фоне; здесь используется обычный метод накопления результатов измерений, основанный на том, что ошибка среднего из л- независимых наблюдений в Va р~аз меньше* ошибки единичного измерения.

В этом методе можно усмотреть аналогию

с биологической

эволюцией: небольшое изменение независимых переменных

ш

можем рассматривать

как некоторую аналогию мутациям,

отбор

лучших условий аналогичен процессу естественного

отбора

(отсюда и название - метод эвоыоционного планирования).

Рассмотрим пример,

в, котором

варьируются

две

перемен­

ные: температура Т

,

при которой

протекает

реакция,

и ско­

рость

подачи вещества

У

. Пусть

параметром

оптимизации яв­

ляется

стоимость.

 

 

 

 

 

 

 

Щл рис.4.6 показаны

результаты опытов в первой фазэ,

состоялся из нескольких

циклов. Цикл состоит

из

полного