Оптимизация процесса по Боксу — Уилсону

Применение факторного планирования эксперимента по методу Бокса-Уилсона. Этот прогрессивный метод позволяет экспериментатору вместо интуитивных длительных действий пользоваться обоснованными правилами и быстро находить оптимальные условия многофакторных процессов, к которым можно отнести спектральный анализ. Путем несложных расчетов могут быть найдены значения параметров оптимизации спектрального анализа объекта (выбор источника света, условий фотографирования спектра паров пробы, выбор добавок веществ, повышающих чувствительность, и др.). [c.19]

Оптимизация процесса по Боксу — Уилсону [c.443]

Оптимизация процесса с помощью факторных планов Бокса очень широко применяется на практике и носит название метода Бокса — Уилсона. Постановка задачи здесь в принципе отличается от предыдущей необходимо кратчайшим путем выйти в район оптимума, причем описание поверхности отклика по дороге к оптимуму вовсе не обязательно. Метод Бокса — Уилсона является по своей природе градиентным методом, основанным на том, что направление кратчайшего пути к оптимуму — линии наиболее крутого спуска или подъема — совпадает с направлением градиента к исследуемой поверхности. [c.443]

Ответственным моментом при оптимизации процесса по Боксу— Уилсону (или по другим планам, которые рассмотрены [c.447]

С.В.Яковлевым и др. предложена методика оптимизации процессов обезвоживания осадков сточных вод на вакуум-фильтрах, позволяющая определить типоразмеры и число фильтров, продолжительность их работы и величину доз реагентов, при которых обеспечивается минимальная себестоимость обработки. В основу работы положен принцип Бокса-Уилсона. Задачи оптимизации решаются путем постановки эксперимента на реальных осадках сточных вод. При этом появляется возможность кратчайшим путем рассчитать иско ые параметры обработки осадков при минимальном числе опытов. Методика предполагает наличие аналитических зависимостей, связывающих величину себестоимости со многими факторами количеством обрабатываемого осадка, дозами реагентов и т.д. [c.87]

Часто для оптимизации можно пользоваться графическими зависимостями равновесного состава и энергозатрат от температуры и давления. Анализируя кривые, устанавливают режимы, отвечающие экстремальным значениям показателей. Эта весьма трудоемкая работа не всегда дает возможность однозначно отыскать истинный оптимум процесса, так как искомая величина часто является функцией нескольких переменных. Планирование расчетного эксперимента позволяет значительно снизить число необходимых расчетов, найти и исследовать область оптимума. Поиск области оптимума осуществляют методом Бокса — Уилсона (восхождение по градиенту) [4, 5]. Этим методом желаемый результат получают при минимальном количестве опытов, экономя время и средства. [c.14]

Планирование эксперимента предложено английским ученым Р. Фишером в 30-х годах, однако современные методы широко применяемого экстремального планирования эксперимента связаны с работой американских ученых Бокса и Уилсона [8]. Несмотря на недостатки пассивного эксперимента и классического регрессионного анализа [2], этот метод широко применяется в производственных условиях, поскольку при этом информацию о свойствах объекта получают без нарушений технологического режима. В настоящее время методы планирования эксперимента, широко применяемые для изучения процессов в лабораторных и полузаводских условиях [9, 10, 11], в промышленных условиях применяются редко [12]. Однако развитие методов планирования эксперимента применительно к промышленным условиям и технический прогресс производства несомненно создадут предпосылки оптимизации эксперимента на всех стадиях изучения процесса. [c.8]

Для уменьшения числа многофакторных лабораторных и промысловых экспериментальных работ необходимо применять статистические методы планирования эксперимента. Наиболее простым считается метод Бокса-Уилсона -планирование экстремального эксперимента с целью оптимизации процессов. Сущность метода в следующем. Предлагается проводить последовательные небольшие серии опытов, в каждом из которьгх по определенньш правилам изменяются все факторы. По результатам каждой серии выбирается математическая модель и оцениваются численные значения констант (коэффициентов) этого уравнения. Анализ коэффициентов уравнения позволяет определрггь направление движения по градиент функции к оптимальной области. Если оптимум не достигнут с первой попытки, проводится следующая серия экспериментов. Так, шаг за шагом, достигается цель эксперимента при значительном сокращении числа опытов. [c.190]

Оптимизация процесса была проведена по Боксу — Уилсону, в результате чего определены оптимальные условия, обеспечи- [c.121]

Оптимизация процесса была проведена по Боксу—Уилсону, в результате чего определены оптимальные условия, обеспечиваюшие высокую механическую прочность и наибольшую набухаемость — отношение асфальтит СНгО = = 1 0,48, концентрация асфальтита в толуоле 50,5%, 78 °С, концентрация H2SO4 53,5%, при соотношении H2SO4 асфаль-тит=2,2 1 [104]. [c.35]

Такой подход к решению задач оптимизации оказывается весьма эффективным при неполном знании механизма процесса. Родоначальником статистического планирования экспери ментов является английский ученый Р. Фишер . В современной форме планирование экстремальных экспериментов начало развиваться после выхода в свет в 1951 г. первой работы Бокса и Уилсона. В Советском Союзе методы статистического планирования экспериментов с целью оптимизации технологических процессов начали применяться после опубликования в 1960 г. работы В. В. Налимова — первого отечественного труда, посвященного этому вопросу. [c.8]