Результаты статистического анализа регрессионных моделей
целевой функции
| Коэффициенты регрессии в кодированном/натуральном масштабе | Статистические характеристики | ||||||||
| b 0/ a 0 | b 1/ a 1 | b 2/ a 2 | b 3/ a 3 | Sy 2 | Sост 2 | F | Fкр | Db | S 0 |
Полученные коэффициенты регрессии позволяют определить характер и степень влияния исследуемых факторов на функцию отклика (критерий оптимизации k). Достаточно высокая величина F -критерия свидетельствует о точном описании исследуемой области факторного пространства.
4.2. Определение моделей ограничений. Для установления вида зависимостей а) – е) в (3.19) можно, как и при определении вида целевой функции k, провести математический эксперимент, либо использовать фактические зависимости для 
, kT и Тр, но приведённые к линейному виду. Линеаризация фактических зависимостей для , kT и Тр необходима для того, чтобы было возможно применить для исследования ММО математический аппарат линейного программирования.
Ограничение по производительности. Теоретическую производительность одной авто-тонны в соответствии с формулой (3.3) и двумя первыми ограничениями в системе (3.18) можно записать в виде:
(4.1)
Линейную зависимость производительности 
от переменных Nдвуд и kT можно получить и без проведения математического эксперимента, если есть возможность эти переменные в разных частях (левой и правой) уравнения (3.17) разделить. В данном случае такая возможность имеется. Несложные преобразования зависимости (4.1) дадут следующее неравенство:
|
|
|
(4.2)
где в правой части уклон i max является функцией переменного kT (i max = ____ – _____ kT; r = ______; t = ______ > t 0,05; 18 = ______).
Линеаризация правой части неравенства (4.2) относительно показателя kT даёт зависимость:
³ ______ – ______ kT, (4.3)
статистические характеристики которой следующие: коэффициент корреляции r = ______, его надёжность t = _____ > t 0,05; 9 = _______; значимость данной линейной зависимости подтверждена по критерию Фишера F = _______ > F 0,05; 2; 9 = _______; стандартное отклонение для данного уравнения составляет S 0 ур = 0,041.
Для того чтобы учесть в как можно большей степени разброс значений относительно линейной модели (4.3), есть смысл ввести в эту зависимость ещё и отклонение S 0 ур.
Разложив неравенство (4.3) в соответствии с (3.17) на два и с учётом вышесказанного, получим:
³ ______ – _______ kT - S 0 ур; (4.4)
£ _______ – _______ kT - S 0 ур,
или, подставив значения 
и S 0 П из табл. 3.4, и имея в виду, что S 0 ур = 0,041, окончательно получим:
_____Nдвуд + _____ kT ³ _____; (4.5)
_____Nдвуд + _____ kT £ _____.
Эти ограничения составляют ограничения а) и б) в системе (3.19).
Ограничение по удельной массе kT. Исходной зависимостью для определения данного ограничения является зависимость (см. табл. 3.3):
|
|
|
kT = __________ тгр + ______. (4.6)
Связь между грузоподъёмностью автосамосвала тгр и оптимизируемыми параметрами Nдвуд и kT можно установить следующим образом. Из формулы (3.2) имеем:
(4.7)
из табл. 3.5 – Nдвуд = ______ тгр + ______ (r = ______; S 0 N = ______ кВт). Подставив эту зависимость в (4.7) и проведя преобразования, получим:
(4.8)
Подстановка зависимости (4.8) в формулу (4.6) приводит её к следующему виду:
(4.9)
где S 0 N 1 = ________. _________ = _______.
Разделить переменные Nдвуд и kT в зависимости (4.9) не удаётся, поэтому для её линеаризации проведём математический эксперимент по плану ПФЭ типа 23 (табл. 3.6). Для этого представим зависимость (4.9) в виде некой фиктивной функции:
(4.10)
значение которой в общем случае равно нулю.
Результаты математического эксперимента и статистического анализа полученной модели приведены в табл. 4.3 – 4.4.
Таблица 4.3
Дата добавления: 2016-01-05; просмотров: 11; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!