Файл: Контрольная работа дисциплина (модуль) наименование учебной дисциплины (модуля).docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 10.01.2024

Просмотров: 28

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.



МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ДОНСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»


(ДГТУ)
Факультет «_______________________________________________________»

наименование факультета

Кафедра «_________________________________________________________»

наименование кафедры
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
Дисциплина (модуль) «________________________________________________________________

наименование учебной дисциплины (модуля)

______________________________________________________________________________________________________________________»
Направление подготовки/специальность ___________ ______________________________________

код наименование направления подготовки/специальности

_____________________________________________________________________________________
Направленность (профиль) _____________________________________________________________

______________________________________________________________________________________________________

Номер зачетной книжки ______________ Номер варианта ___1____ Группа _______________

Обучающийся _______________________ _____________________________

подпись, дата И.О. Фамилия


Контрольную работу проверил _____________________ _________________________________

подпись, дата должность, И.О. Фамилия

Ростов-на-Дону

2023

ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА № 3. ОДНОФАКТОРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ


Исследуется влияние скорости подачи на шероховатость поверхности при обработке стальной заготовки на токарном станке. В качестве постоянных параметров эксперимента используются: глубина резания t = 0,5 мм, диаметр обрабатываемой поверхности d = 50 мм, частота вращения шпинделя n = 1000 мин-1, Материал инструмента — Т15К6, материал детали — Сталь 20. Выполнить однофакторный регрессионный анализ по полученным экспериментальным данным. Форма регрессионной зависимости Y=1 /( B0+B1*X)



Рисунок 1. Исходные зависимости

Введем эти данные в электронную таблицу



Рисунок 2. Исходные данные в электронной таблице

В результате замены переменных



функция
преобразовывается в линейную модель первого порядка .

Решаем следующую систему линейных алгебраических уравнений для определения неизвестныех коэффициентов уравнения регрессии B’0 и B’1:



Для этого найдем , , , в соответствующих столбцах



Рисунок 3. Промежуточные вычисления

Найдем коэффициенты



Рисунок 4. Вычисление коэффициентов

Подставим и найдем значения коэффициентов





Рисунок 5 - Вычисление коэффициентов

Подставим найденные значения коэффициентов в уравнение модели

Получаем



Вычислим значения этих функций



Рисунок 6 – Вычисление значений

Проверку адекватности полученной модели произведем путем сравнения двух дисперсий, одна из которых характеризует влияние на Y случайных факторов, а вторая, дисперсия адекватности

, оценивает разброс опытных значений Y относительно линии регрессии.



Рисунок 7. Вычисление дисперсий

Получаем и . значительно меньше , т. е. постулированная модель статистически значимо описывает процесс и может быть признана адекватной.

ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА № 4. МНОГОФАКТОРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ


Исследуется влияние диаметра обработки d, скорости резания V, подачи S на шероховатость поверхности при обработке стальной заготовки на сверлильном станке. В качестве постоянных параметров эксперимента используются: материал детали — сталь 40, материал инструмента Р6М5.

Построить модель процесса с помощью многофакторного регрессионного анализа.

Вид модели: Y=B0+B1*X1+B2*X2+B3*X3+B12*X1*X2

Экспериментальные данные представлены в таблице.



Рисунок 8. Исходные зависимости

Введем эти данные в электронную таблицу



Рисунок 9. Исходные данные в электронной таблице

Имеем функцию полинома первого порядка с учетом взаимного влияния факторов .

Найдем матрицу оценок коэффициентов регрессии



Имеем матрицу X с дополнительным единичным столбцом и матрицу Y



Рисунок 10. Матрица Х и Y

Найдем



Рисунок 11. Транспонированная матрица Х

Найдем




Рисунок 12. Произведение транспонированной матрицы Х на матрицу Х

Найдем



Рисунок 13. Обратная матрица матрице произведения

Найдем



Рисунок 14. Произведение обратной матрицы на транспонированную матрицу Х

Найдем



Рисунок 15. Итоговая матрица коэффициентов В

Получили

Получаем модель



Вычислим значения этих функций



Рисунок 16 – Вычисление значений

Проверку адекватности полученной модели произведем путем сравнения двух дисперсий, одна из которых характеризует влияние на Y случайных факторов, а вторая, дисперсия адекватности , оценивает разброс опытных значений Y относительно линии регрессии.



Рисунок 17. Вычисление дисперсий

Получаем меньше , т. е. постулированная модель статистически значимо описывает процесс и может быть признана адекватной.