Исследование технологических процессов методами полного факторного эксперимента (стр. 4 )

.

Табличное значение критерия Фишера находим по приложению Г: . Так как FR=3,89 < FT=8,69, то гипотеза об адекватности РМФМ (7) не отвергается.

Если гипотеза об адекватности отвергается, необходимо переходить к описанию процесса полиномом второго порядка на базе другого вида эксперимента или, если это возможно, проводить эксперимент с меньшим интервалом варьирования уровней факторов. Однако, уменьшение интервала варьирования, приводит к необходимости увеличивать число повторных опытов и к уменьшению значений коэффициентов регрессии.

Шестая операция – анализ математической модели

Получив математическую модель, исследователь проводит ее анализ. Значения коэффициентов регрессии характеризуют вклад соответствующего фактора в величину выходного параметра.

Для нашего примера анализ полученной модели выглядит следующим образом:

1)  Наибольшее влияние на выходной параметр Y оказывают факторы Х1 и Х3 т. к. величина коэффициента при них (b1 = 2 и b3 = 2) больше, чем при факторе Х2.

2)  Наименьшее влияние на выходной параметр Y оказывает фактор Х2, т. к. величина коэффициента при нём (b2 = 1,25) меньше, чем при факторах Х1 и Х3.

3)  При увеличении значений факторов Х1, Х2 и Х3 выходной параметр Y будет увеличиваться, т. к. знаки перед ними положительные.

Чем больше коэффициент регрессии, тем выше эффект этого фактора, т. е. тем сильнее проявляется влияние фактора на выходной параметр. Таким образом, по величине коэффициентов регрессии в модели можно осуществить ранжирование факторов по силе их влияния на Y. Знак перед коэффициентом регрессии определяет характер влияния фактора на Y. Факторы, коэффициенты которых имеют знак плюс, повышают величину выходного параметра, а имеющие знак минус – снижают ее.

Если при анализе модели выявляется несоответствие с выводами, полученными в теоретических экспериментах о характере и силе влияния данного фактора, то это может быть обусловлено следующими причинами:

·  анализируемая модель соответствует локальному участку поверхности отклика, а теоретический анализ — более широкой области;

·  характер влияния фактора на выходной параметр может изменяться при переходе от однофакторного эксперимента к многофакторному;

·  при проведении ПФЭ допущены ошибки.

Усложнение анализа модели, объясняется тем, что влияние взаимодействия факторов на Y неоднозначно и зависит не только от величины и знака коэффициентов bij, но и от знаков bi, и bj.

12 Общие выводы по работе:

1) Проведённый анализ работ, посвящённых исследованию технологического процесса перематывания основной пряжи, показал, что данная работа имеет научную новизну, актуальность и практическую значимость.

2) Проведённые экспериментальные исследования зависимости разрывной нагрузки пряжи, перематываемой на мотальной машине М-150-2, от величины линейной скорости перематывания пряжи, веса грузовых шайб в натяжном приборе, расстояния от паковки до баллоногасителя позволили сделать вывод о том, что эта зависимость носит нелинейный характер.

3) Анализ полученного уравнения, позволяет сделать вывод о том, что с увеличением линейной скорости перематывания пряжи, веса грузовых шайб в натяжном приборе, расстояния от паковки до баллоногасителя мотальной машины М-150-2 разрывная нагрузка пряжи увеличивается.

4) Наибольшее влияние на прочность хлопчатобумажной пряжи линейной плотностью 20 текс, перематываемой на мотальной машине М-150-2, оказывает в равной степени линейная скорость перематывания пряжи и расстояние от паковки до баллоногасителя.

5) Наименьшее влияние на прочность хлопчатобумажной пряжи линейной плотностью 20 текс, перематываемой на мотальной машине М-150-2, оказывает вес грузовых шайб в натяжном приборе.

Список рекомендуемой литературы

1.  Хлопкоткачество: Справочник / , и др. – М.: Легпромбытиздат, 1987. – 576 с.

2.  Севостьянов и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности/ Учебное пособие. – М.: МГТУ им. , 2007. – 648 с.

3.  , , Власова и средства исследования технологических процессов в ткачестве, М.: 2003. – 336 с.

4.  , Фефелова и средства исследования технологических процессов ткацкого производства: Учеб пособие/ ВолгГТУ, Волгоград, 2006. – 135 с.

5.  , Волков - М.: Легкая индустрия, 1970 . – 582 с.

6.  , Романов процессов подготовки нитей к ткачеству: учебное пособие/Волгоград, 2004 – 108 с.

7.  Назарова технологических параметров формирования бобин сомкнутой намотки. Автореферат дисс. ... канд. техн. наук. – М.: МГТА, 1994. – 16 с.

8.  Градыcская технологии формирования паковок синтетических нитей на современных перемоточных машинах. Автореферат дисс. .... канд. техн. наук. – М.: МГТА, 1991. – 16 с.

9.  Поликарпов процесса формирования бобин на мотальных машинах и автоматах фрикционного типа. Автореферат дисс. .... канд. техн. наук. – М.: МГТУ им. , 2009. – 16 с.

10.  Ершова оптимальной структуры мотальной паковки замкнутой намотки для фильтров. Автореферат дисс. .... канд. техн. наук. – М.: МГТУ им. , 2008. – 14 с.

11.  Cмельский В. В., Шарыгин условий заполнения тела намотки при формировании паковок на новом мотальном оборудовании.// Известия вузов. Технология текстильной промышленности.- 199c 24-27.

12.  , , Грачев параметров модели вязкоупругого тела численными методами.// Известия вузов. Технология текстильной промышленности.- 199c 7-11.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица критических значений VТ критерия

исключения резко выделяющихся данных выборки

Число повторности опытов m	Доверительная вероятность PD
0,99	0,95	0,90
3	1,414	1,412	1,406
4	1,723	1,689	1,645
5	1,955	1,869	1,791
6	2,130	1,996	1,894
7	2,265	2,093	1,974
8	2,374	2,172	2,041
9	2,464	2,237	2,097
10	2,540	2,294	2,146
11	2,606	2,343	2,190
12	2,663	2,387	2,229
13	2,714	2,426	2,264
14	2,759	2,461	2,297
15	2,800	2,493	2,326
16	2,837	2,523	2,354
17	2,871	2,551	2,380
18	2,903	2,577	2,404
19	2,932	2,600	2,426
20	2,959	2,623	2,447
21	2,984	2,644	2,467
22	3,008	2,664	2,486
23	3,030	2,683	2,504
24	3,051	2,701	2,502
25	3,071	2,717	2,537

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Табличные значения критерия Кочрена GT [РD=0,95; f = m – 1, N]

N	f
Доверительная вероятность PD = 0,95
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	16	36	144	¥
2	0,9985	0,9750	0,9392	0,9057	0,8772	0,8534	0,8332	0,8159	0,8010	0,7880	0,7341	0,6602	0,5813	0,5000
3	0,9669	0,8709	0,7977	0,7457	0,7071	0,6771	0,6530	0,6333	0,6167	0,6025	0,5466	0,4748	0,4031	0,3333
4	0,9065	0,7679	0,6841	0,6287	0,5859	0,5598	0,5365	0,5175	0,5017	0,4884	0,4366	0,3720	0,3093	0,2500
5	0,8412	0,6838	0,5981	0,5441	0,5065	0,4783	0,4564	0,4387	0,4241	0,4118	0,3645	0,3066	0,2513	0,2000
6	0,7808	0,6161	0,5321	0,4803	0,4447	0,4184	0,3980	0,3817	0,3682	0,3568	0,3135	0,2612	0,2119	0,1667
7	0,7271	0,5612	0,4800	0,4307	0,3974	0,3726	0,3535	0,3384	0,3259	0,3154	0,2756	0,2278	0,1833	0,1429
8	0,6798	0,5157	0,4377	0,3910	0,3595	0,3362	0,3185	0,3043	0,2926	0,2829	0,2462	0,2022	0,1616	0,1250
9	0,6385	0,4775	0,4027	0,3584	0,3286	0,3067	0,2901	0,2768	0,2659	0,2568	0,2226	0,1820	0,1446	0,1111
10	0,6020	0,4450	0,3733	0,3311	0,3029	0,2823	0,2666	0,2541	0,2439	0,2353	0,2032	0,1655	0,1308	0,1000
12	0,5410	0,3924	0,3264	0,2880	0,2624	0,2439	0,2299	0,2187	0,2098	0,2020	0,1737	0,1403	0,1100	0,0833
15	0,4709	0,3346	0,2758	0,2419	0,2195	0,2034	0,1911	0,1815	0,1736	0,1671	0,1429	0,1144	0,0889	0,0667
20	0,3894	0,2705	0,2205	0,1921	0,1735	0,1602	0,1501	0,1422	0,1357	0,1303	0,1108	0,0879	0,0675	0,0500
24	0,3434	0,2354	0,1907	0,1656	0,1493	0,1374	0,1286	0,1216	0,1160	0,1113	0,0094	0,0743	0,0567	0,0417
30	0,2929	0,1980	0,1593	0,1377	0,1237	0,1137	0,1061	0,1002	0,0958	0,0921	0,0771	0,0604	0,0457	0,0333
40	0,2370	0,1576	0,1259	0,1032	0,0968	0,0887	0,0827	0,0780	0,0745	0,0713	0,0595	0,0462	0,0347	0,0250
60	0,1737	0,1131	0,0895	0,0765	0,0682	0,0623	0,0583	0,0552	0,0520	0,0497	0,0411	0,0316	0,0234	0,0167
120	0,0998	0,0632	0,0495	0,0419	0,0371	0,0337	0,0312	0,0292	0,0279	0,0266	0,0218	0,0165	0,0120	0,0083
¥	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0