Отсеивающий эксперимент

Таблица 60 Сводная таблица результатов отсеивающего эксперимента

Отсеивающие эксперименты. Метод случайного баланса. Для уменьшения числа опытов часто без достаточных оснований стабилизируют зиа-шуи чения некоторых факторов в [c.234]

Отсеивающие эксперименты. Метод случайного баланса. Для уменьшения числа опытов часто без достаточных оснований стабилизируют значения некоторых факторов в процессе исследования. При решении задачи оптимизации это приводит к определению Рис. 42. Диаграмма ранжирования эф- ТОЛЬКО локальных экстремумов [c.234]

Отсеивающий эксперимент 3/1107 Отстаивание 1/770, 773, 1105, 1106 2/226, 515, 819-822, 857-859, 1169 4/272 5/193, 831, 832 Отунит 5/281 [c.673]

Попятно, ЧТО к данным априорного ранжирования следует подходить с известной осторожностью, так как только эксперимент может дать исчерпывающую информацию о степени влияния различных факторов (или их взаимодействий) на выбранный параметр оптимизации. В тех случаях, когда значимость факторов, выделенных в результате априорного ранжирования, целесообразно оценивать экспериментально, ставятся так называемые отсеивающие эксперименты. Наиболее распространено планирование отсеивающих экспериментов методом случайного баланса [1, 2, 11, 12]. [c.222]

На следующем этапе работы данные априорного ранжирования для искрового разряда сопоставлялись с результатами отсеивающего эксперимента, поставленного методом последовательного факторного планирования [2]. Из десяти факторов, исследованных в отсеивающем эксперименте, только один оказался незначимым этот фактор, по данным априорного ранжирования, занял предпоследнее место, в то время как остальные (значимые) вошли в первую ранжировочную десятку. Таким образом, данные физико-химического эксперимента подтвердили правильность априорного ранжирования. [c.225]

В настоящее время круг методов планирования эксперимента расширяется с каждым годом, если не с каждым днем. За последние 20 лет только на русском языке появилось несколько тысяч публикаций в этой области, значительная часть которых посвящена методологии планирования эксперимента. И в этом направлении лидируют советские ученые, в частности В. В. Кафаров, Е. В. Марков, В. В. Налимов, М. Г. Слинько, Р. А. Буянов, В. В. Федоров и др. [4]. Соответственно классификации экспериментов, решающих задачи 1) поиска оптимальных условий процесса (экстремальный эксперимент) 2) выбора одной из конкурирующих гипотез (дискриминирующий эксперимент) 3) выделения доминирующих факторов (отсеивающий эксперимент) 4) сравнения эффективности ряда показателей (сравнительный эксперимент) и т. д.— теперь разработаны различные специфические методы их планирования. Наиболее распространенными в хи.мии стали методы планирования экспериментов, связанных с решением экстремальных задач поиска оптимальных условий химических процессов. Большое распространение в химической кинетике получили уточняющие и, особеи[)о, дискриминирующие эксперименты. [c.159]

Выделение значимых факторов осуществляется в ходе т. иаз. отсеивающего эксперимента. Число опытов в нем м.б. больше, равно или меньше числа проверяемых факторов. Планы, отвечающие таким экспериментам, иаз. соотв. ненасыщенными, насыщенными или сверхнасыщенными. [c.558]

Выбирают число существенных факторов, их средние значения и интервалы варьирования-эта информация м.б. получена после проведения отсеивающего эксперимента или на основании знаний и интуиции исследователя. [c.559]

Отсеивающие эксперименты. Метод случайного баланса. Для уменьшения числа опытов часто без достаточных оснований стабилизируют значения некоторых факторов в процессе исследования. При решении задачи оптимизации это приводит к определению только локальных экстремумов процесса. Для многофакторных задач на первой стадии исследования проводят отсеивающие эксперименты. Поскольку интенсивность влияния фактора связана с диапазоном его изменения, многие факторы, подозреваемые как существенные на основании априорной информации, могут оказаться незначимыми. Поэтому отсеивающие эксперименты эффективны не только при исследовании новых процессов, но и как первая стадия изучения многофакторных процессов с достаточной априорной информацией, если число факторов слишком велико, чтобы сразу планировать эксперимент, направленный на поиск оптимальных условий процесса. Для отсеивания количественных и качественных факторов при числе уровней, равном двум, можно использовать дробные реплики от факторного эксперимента достаточно высокой степени дробности, а также насыщенные ортогональные планы Плакетта — Бермана. Эти планы позволяют получать раздельные оценки линейных эффектов всех факторов с максимально возможной при данном числе опытов точностью, одинаковой для всех эффектов. Последнее особенно ценно на этапе отсеивания, так как неизвестно, какие эффекты окажутся значимыми. К недостаткам указанных планов относится требование отсутствия значимых эффектов взаимодействия. [c.241]

Попытка применения строботахометра и скоростных методов съемки для записи траектории частицы при работе питателя также не дали результатов. Все пред- варительные исследования показали невозможность использования классических методов и привели к идее разработки конструкции такого стенда, который бы наиболее полно имитировал действительные процессы, происходящие во время работы РТМ. Примем в качестве, критерия оптимальности функционирования питателя- дозатора скорость заполнения матрицы. Для выявления факторов, определяющих эту величину, была поставлена, серия отсеивающих экспериментов. В результате уста-, новлены 12 факторов, различным образом влияющих на [c.62]

На третьем этапе планирования в эксперимент по поиску области оптимальных значений выходного параметра включаются факторы, выделенные в отсеивающем экоперименте (или занявшие первые места при априорном ранжировании, если отсеивающий эксперимент не проводился). Для отыскания оптимальных областей применяют метод крутого восхождения [1, 2], предложенный Боксом и Уилсоном. [c.223]

Существует и еще одна возможность, связанная с так называемыми отсеивающими экспериментами. Обычно отсеивающий эксперимент реализуется в несколько более определенной ситуации, чем комбинаторный перебор. При отсеивании из каких-то априорных соображений уже известен некоторый класс объектов, среди которых и надо выбрать наилучший (или наилучшие) в некотором заданном смысле, причем так, чтобы минимизировались затраты времени и средств на проведение самого отсеивания. Стоит еще иметь в виду, что объектами отсеивания могут быть как некоторые вещества или изделия, так и переменные (факторы), с помощью которых описываются некоторые объекты. [c.6]

После постановки отсеивающих экспериментов и окончательного выбора числа факторов, подлежащих изучению, в районе наилучшей точки ставят эксперимент по плану дробной реплики, причем выбирают относительно узкий интервал варьирования переменными, в расчете на получение адекватного линейного уравнения регрессии. [c.111]

Конечно, универсальный рецепт планирования эксперимента дать невозможно. Тем не менее для многих задач, связанных с выбором оптимальных условий реализации изучаемых процессов, можно рекомендовать следующую последовательность этапов исследования а) формализация априорных сведений б) проведение отсеивающего эксперимента в) отыскание оптимальной области г) описание оптимальной области. [c.221]

При большем количестве факторов для проведения отсеивающих экспериментов (в целях исключения из исследования переменных, не оказывающих влияния на процесс) матрицы строят с помощью специально разработанных строк-комбинаций уровней (- -1 и —1). Приведем некоторые из них. заменив - -1 и —J на -j- и — (табл. VI.5). [c.281]

Для многофакторных задач на первом этапе исследования проводят отсеивающие эксперименты. Для решения этой задачи могут быть использованы дробные реплики от факторного эксперимента высокой степени дробности, планы Плакетта —Бермана и метод случайного баланса. [c.267]

Е. И. Перлов. К ввпросу проведения отсеивающего эксперимента при изучении действующего химического производа ва. Труды НИИ Автоматика , вып. XVH, Кировокан, 1964. [c.187]

Реализация отсеивающего эксперимента методом случайного баланса при исследовании некоторых факторов, влияющих на процесс электросинтеза недокиси углерода, позволила нам из 45 подозреваемых эффектов (9 линейных и 36 парных взаимодействий) выделить 6 долю газа-разбавителя (Не), частоту тока, взаимодействия продолжительности разряда с долей разбавителя, велишшы разрядного промежутка с температурой озонатора, общего давления с долей разбавителя и частоты с линейной скоростью потока. Эти данные удалось получить путем реализации матрицы планирования, состоящей лишь из 16 опытов. [c.223]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология