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.