Примение методов планирования экспериментов в задаче
взаимодействия профиля с твердой стенкой.
СамДАҚИ-Р.Сафаров
С
целью
выяснения
возможности
сокращения
трудоемкости
экспериментальной работы, в исследованиях с использованием ГГА, была
сделана
попытка
использования
математического
планирования
экспериментов.
Под
планированием
понимается
процедура
выбора
количества
и
условий
проведения
опытов,
позволяющих
решить
поставленную задачу с заданной точностью при минимальном обьеме была
поставлена задача отыскать интерполяционную модель сверх звукового
обтекания профиля вблизи экрана: зависимость величины отхода скачка
уплотнения
(
∆
)
отчисла
Маха
(
∞
)
и
расстояния
профиля
от
экрана(
Н).
Таким образом,объект исследования характеризовался двумя
входным параметрами (действующими факторами) и одним выходным.
Учитывая известную из ранее проведенных исследований явную
нелинейность влияния рассматриваемых факторов из выходной параметр,
для реализация был выбран ротатабельный центральный композиционный
план (РЦКП) 2-го порядка.Судя по литературе,этот тип планов является
одним из наиболее отработанных [1] .План-матрица экспериментов
представлена в табл.1.
табл.1.
№
Х
1
Х
2
Y(х)
1
-1
-1
2,35
2
+1
-1
1,60
85
3
-1
+1
1,60
4
+1
+1
1,05
5
-1,414
0
2,55
6
+1,414
0
1,10
7
0
-1,414
2,32
8
0
+1,414
1,25
9
0
0
1,45
10
0
0
1,40
11
0
0
1,38
12
0
0
1,30
13
0
0
1,48
Всего необходимо было выполнить 13 опытов,варьируя факторы на
пяти фиксированных уровнях (табл.2.)
табл.2.
Уровня варьирования
Нормированные
значения
Натуральные значения
Н
Верхний звездный
+1,414
1,90
1,00
Верхний
+1
1,83
0,87
Нулевой
0
1,65
0,55
Нижний
-1
1,47
0,23
Нижний звездный
-1,414
1,40
0,10
Переход от натуральних значений факторов к нормированным
осуществляется по формулам!
=
− 1,65
0,18
=
− 0,55
0,32
Первы четыре опыта предоставляют собой полный факторный
эксперимент следующие четыре- ,,звездние точке”, а последние пять –
повторяющиеся опыты и центре выбранного факторного пространстве.
Данные, полученные из этих опытов, помещены в последней колонке
матрицы. Их математическая обработка стандартизована и основывается на
дисперсионном и регрессионном анализах
[1]
Плучаемая в результате модель
представляет собой уравнение регрессии (в виде полинома второго порядка):
=
+
+
+
∗
+
+
∗
Помимо
определения
коэффициентов
уравнения
регрессии,
выполнялось. Также статистическая проверка их значимости, а также
проверка адекватности полученной модели. Параметры модели и результаты
статистического анализа представлении в таблица 3. Незначимым оказался
лишь коэффициент парного взаимодействия факторов, что согласуется с
данными предыдущих исследований.
№
Значения
коэф-тов
Доверительные
интервалы
коэффициент
Дисперсия
воспроизводимости
Критерий
Фишера
b
1,369
0,097
b
-0,298
0,083
86
b
-0,351
b
0,050
0,110
0,006
5,81
b
0,173
0,083
b
0,153
Проверка
адекватности
производилась
по
критерию
Фишера.
Вычисленное для данного эксперимента значение критерия оказалось
существенно ниже критического (5,81 против 6,59), что подтверждает
= 1,6
- сравнивается кривая, полученная в однофакторном
эксперименте, с рассчитанной по модели.
Рис.1
Очевидно, что достигается сходимость в пределах точности
эксперимента.
Несколько
большие
расхождения
обнаруживаются
в
периферийной области факторного пространства. Следует заметить, что в
случае применения традиционного однофакторного эксперимента, для
описания той же области варьирования факторов потребовалось более 40
опытов. Таким образом, применение математического планирования
позволяет в данном случае снизить объем эксперимента в 3 раза.
Литература
1.Адлер Ю.П. , Маркова Е.П. , Грановский Ю.В. Планирование эксперимента
при поиске оптимальных условий. –М.: Наука, 1976, 279с.
Do'stlaringiz bilan baham: |