Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Оптимизация процессов технологии металлов методами планирования экспериментов

..pdf
Скачиваний:
6
Добавлен:
12.11.2023
Размер:
21.7 Mб
Скачать

Т а б л и ц а 3.27. Способ построения насыщенных планов

Рехтшафнера

Номер

 

 

Точки

множества

Число опытов множества

множества

 

 

I

(— 1,

..., — 1)

для всех

к

1

II

(— 1,1,

1)

для

всех

k

к

III

(— 1,

— 1,1) для

k = 3

k > 3

— 1)6

 

(1,1,

— 1,

 

— 1) для

2

IV

(1,0,

0)

для всех к

 

к

 

 

Т а б л и ц а

3.28. План Рехтшафнера для k = 5

 

 

 

Номер

 

*2

*3

*4

*5

Примечания

 

опыта

 

 

1

Множество I из табл. 3.27

 

 

 

 

 

 

2

_

+

+

+

+

Множество

II

из табл.

3

+

+

+

+

4

+

+

+

+

3.27

 

 

 

5

+

+

+

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

+

+

+

+

 

 

 

 

7

+

+

 

 

 

 

 

 

 

8

+

+

 

 

 

 

9

Л-

+

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

10

1

 

+

 

 

 

 

+

Множество

III

из

табл.

11

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

+

 

+

3.27

 

 

 

13

+

+

 

 

 

 

14

+

+

 

 

 

 

15

+

+

 

 

 

 

16

+

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17

+

0

0

0

0

Множество

IV

из

табл.

18

0

 

0

0

0

19

0

0

+

0

0

3.27

 

 

 

20

0

0

0

+

0

 

 

 

 

21

0

0

0

0

+

 

 

 

 

251

 

Т а б л и ц а

3.29. Значения

| М 1 1 для

планов

Хартли,

 

 

Рехтшафнера и непрерывных D -оптимальных на кубе

 

Число факторов

2

3

4

5

6

7

Непрерывные D -опти-

1,45

1,45

1,43

1,40

1,38

1,35

мальные планы

1,81

1,87

 

1,53

 

 

Планы

Хартли

1,85

1,98

1,90

Планы

Рехтшафнера

1,58

1,60

1,49

1,53

1,61

в табл, 3.29 они сравниваются между собой по приведенной ве­

личине определителя | М-11, минимум которого имеет место для идеальных D -оптимальных планов [28].

Хорошо видно, что во всех случаях

D -оптимальность планов

Рехтшафнера по сравнению с планами

Хартли выше.

Структура

планов Рехтшафнера была использована Боксом

и Дрейпером

[128] для построения насыщенных D -оптимальных

планов на кубе. Эти планы выбирают из множеств точек, указан­ ных в табл. 3.30.

Т а б л и ц а 3.30. Способ

построения

насыщенных

 

D -оптимальных планов Бокса и Дрейпера

Номер множества

Точки множества

 

Число опытов множества

I

( - 1 ........- 1 )

1

II

( + 1 ,

— 1,

...,

— 1)

k

III

(К К

- 1

........- 1 )

(k — \)k

2

 

 

 

 

 

IV

(р,

+ 1 ,

..., +1)*

k

Значения %и р для планов разных размерностей Бокс и Дрей­

пер получили из критерия D -оптимальности, максимизируя опре­ делитель информационной матрицы | ХТХ |. Полученные величины

указаны

в

табл.

3.31.

 

 

 

Т а б л и ц а 3.31. Величины

X и р, в планах

Бокса и Дрейпера

Ч и с л о

k

%

ц

Ч и с л о

X

 

ф акто р о в

ф акто р о в k

 

2

 

—0,1315

0,3944

9

0,7544

—0,9602

3

 

0,1925

— 0,2912

10

0,7808

—0,9693

4

 

0,4114

—0,6502

11

0,8022

—0,9757

5

 

0,5355

— 0,8108

12

0,8198

—0,9802

6

 

0,6183

— 0,8854

13

0,8346

—0,9836

7

 

0,6772

—0,9242

14

0,8471

— 0,9862

8

 

0,7208

—0,9464

15

0,8579

—0,9882

252

 

Т а б л и ц а

 

3.32. План

Бокса и Дрейпера для

k = 5

 

 

Номер

 

xt

х 2

 

х»

Х4

 

 

П римечание

 

опыта

 

 

Х Ь

 

 

1

— 1

1

 

1

1

— 1

 

Множество

I

из

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

табл.

3.30

 

 

2

+ 1

1

— 1

1

— 1

 

 

 

 

 

3

— 1

+

1

1

1

— 1

 

Множество

11

из

4

— 1

1

 

+

1

1

— 1

 

табл.

3.30

 

 

5

— 1

1

1

+ 1

— 1

 

 

 

 

 

6

— 1

1

1

— 1

+ 1

 

 

 

 

 

7

0,5355

0,5355

1

1

— 1

 

 

 

 

 

8

0,5355

— 1

 

0,5355

1

— 1

 

 

 

 

 

9

0,5355

— 1

 

— 1

0,5355

— 1

 

 

 

 

 

10

0,5355

1

 

— 1

— 1

0,5355

 

 

 

 

 

11

— 1

0,5355

0,5355

— 1

— 1

 

Множество

III

из

12

— 1

0,5355

— 1

0,5355

— 1

 

табл.

3.30

 

 

13

— 1

0,5355

— 1

— 1

0,5355

 

 

 

 

 

14

— 1

— 1

 

0,5355

0,5355

— 1

 

 

 

 

 

15

— 1

— 1

 

0,5355

— 1

0,5355

 

 

 

 

 

16

— 1

— 1

 

— 1

0,5355

0,5355

 

 

 

 

 

17

—0,8108

+ i

 

+ i

+ i

+ i

 

 

 

 

 

18

+

1

—0,8108

+ i

+ i

+ i

 

Множество

IV

из

19

+

1

+

1

—0,8108

+ 1

+ i

 

табл.

3.30

 

 

20

+ 1

+ 1

 

+ 1

—0,8108

+ 1

 

 

 

 

 

21

+

1

+ 1

 

+

1

+ 1

—0,8108

 

 

 

 

 

Пример

плана

Бокса

и

Дрейпера

для

k

— 5

приведен

в табл. 3.32.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Отметим,

что

насыщенные

£>-оптимальные планы на кубе

для двух, трех и четырех

факторов построены

и

в работе

[39]

(там же и в каталоге

[28]

приведены для этих планов вспомога­

тельные матрицы для расчета коэффициентов). Планы для двух и трех факторов практически совпадают с планами Бокса и Дрей­

пера.

Однако план

для

6 = 4, полученный в [39], по мнению

Бокса

и Дрейпера,

[128]

хуже.

Расчет коэффициентов моделей после реализации насыщенных D -оптимальных планов в общем случае ведут по формуле (2.16).

В заключение приведем пример применения плана Хартли. Изучали влияние режимов термомагнитной обработки на магнит­ ные свойства магнитомягкого никельмолибденового сплава 68НМП. Особенностью сплава является наличие у него прямо­ угольной петли гистерезиса. Прямоугольность петли связана с кристаллографической текстурой и обеспечивается специальной технологией прокатки и термической обработки ленты. После прокатки, проведенной во всех случаях по одинаковому режиму, ленту толщиной 0,10 мм подвергали термической обработке, вклю-

263

чающей два отжига. Первый отжиг проводили в атмосфере водо­ рода, второй — в магнитном поле. Факторами являлись темпе­ ратура первого отжига (Хх), напряженность магнитного поля во время второго отжига (Х2), температура (Х3) и время (Х4) второго отжига.

От сплава требовался комплекс магнитных свойств. Поэтому после каждого режима обработки измеряли разнообразные ма­ гнитные свойства, а затем по методике, описанной в п. 1.1.2, составляли комплексный показатель качества — обобщенную функ­ цию желательности, включающую коэффициент прямоугольности петли гистерезиса, магнитную проницаемость и индукцию насы­ щения. Эта функция желательности D и служила в данном слу­ чае зависимой переменной у . Напомним, комплекс свойств тем

выше, чем больше D. Выбранные факторы и уровни их варьирова­ ния указаны в табл. 3.33.

 

 

Т а б л и ц а

3.33. Уровни варьирования факторов

 

 

 

 

 

Температура

Напряжен­

Температура

Время вто­

 

Факторы

 

первого

ность

маг­

второго

 

 

с-тжнга °С

нитного

отжига,

рого отжига,

 

 

 

 

(X,)

поля

А/м

°С <*,)

« ( * 4 >

 

 

 

 

 

О ) ( Х 2)

 

 

Основной

уровень

(Х>0)

1200

1591,5

(20)

625

1

Интервалы варьирова­

50

397,9

(5)

25

0,5

ния (АХ/)

 

 

 

 

 

 

Верхний

уровень

(дг/ =

1250

1989,4 (25)

650

1.5

=

+ 1 )

уровень

(дг/ ==

1150

1193,6

(15)

600

0,5

Нижний

=

- 1 )

 

 

 

 

 

 

 

Было решено провести эксперимент вблизи известного режима термической обработки сплава 68НМП. Именно этот режим, по данным [69], и выбрали в качестве основного уровня (табл. 3.33). В связи с этим следовало ожидать нелинейного характера функции отклика в изучаемой области факторного пространства. Поэтому решили строить сразу квадратичную модель (3.3) и воспользо­ ваться для этого почти насыщенным планом Хартли. Выбрали план Хартли на кубе (план 5, табл. 3.25) со звездным плечом а — ± 1 . В этом случае требовалось варьировать факторы на трех

уровнях (0; ^-1). План Хартли на сфере (например, план 3, табл. 3.25) имеет а = ZL2, а следовательно, требует пяти уровней

варьирования факторов (0; =£1; ^ 2).-В данной задаче иметь много уровней факторов с технологической точки зрения было не­ удобно. Этим, собственно, и объяснялся выбор плана на кубе.

Ядром выбранного плана Хартли является полуреплика 24-1 с определяющим контрастом 1 = хгх2х9. Поэтому оценки коэф­ фициентов Ьъ Ь2, b3f b12, Ь13, Ь23 модели (3.3) будут закоррелированы между собой. Оценки коэффициентов Ь4, Ь14, Ь%4 и Ьи будут

264

оцениваться независимо не только друг от друга, но и от осталь­ ных коэффициентов. Коэффициенты bQ и Ьи также коррелируют

между собой. Матрица выбранного плана приведена в табл. 3.34. Заданные планом опыты были выполнены. Кроме варьируемых факторов, все остальные поддерживали на постоянных уровнях. В частности, скорость охлаждения образцов после первого от­ жига всегда выдерживали 100—200°С/ч до температуры 600° С, а затем 400° С/ч; после второго отжига — до температуры 200° С

охлаждали

 

не

быстрее

80° С/ч.

 

 

 

 

 

 

 

 

Опыты не дублировали. В качестве оценки дисперсии опыта

использовали известную ранее дисперсию

~

1 -10-4 при

числе

степеней

 

свободы

 

=

8.

Результаты

опытов

приведены

в табл. 3.34.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а

3.34. План

Хартли

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

*4

п

ч

*

*

ч

 

 

 

 

 

 

 

 

м

 

 

*

н

ч

ч

IN PH

 

 

 

 

* ч Ч ч

 

ч

ч

н

ч

ч

н

ч

ч

ч

ч

т

 

 

1

+

+

+

 

+

+

+

+

+

+

+

+

 

+

+

+

0,17

2

+

+

 

+

 

+

■—

+

 

 

+

+

+

0,27

3

+

+

 

+

 

+

 

 

+

+

+

0,22

4

+

 

+

+

+

.—

+

 

+

+

+

0,31

5

+

+

+

 

+

 

+

+

+

 

 

+

+

+

0,21

6

+

+

 

 

+

+

+

 

+

+

+

0,34

7

 

+

 

+

+

+

 

+

+

+

0,40

8

+

 

Т|------

+

 

+

+

 

+

 

+

+

+

0,43

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

+

+

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0

0

0

0,25

10

+

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

- ь

0

0

0

0,33

11

 

0

+

 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0

0

0,23

12

 

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0

0

0,34

13

+

0

0

 

+

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0

0,31

14

+

0

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0

0,33

15

+

0

0

 

+

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0,23

16

+

0

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

+

0,34

17

+

0

0

 

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

: 0

0,29

По результатам опытов коэффициенты регрессии считали следующим образом. Оценки коэффициентов Ь0 и Ьи получили по

формулам (3.65):

Ь0 = 0,294;

Ьп =

—0,005;

Ь22 = —0,010;

Ь33 =

0,025;

Ьи =

—0,010;

оценки коэффициентов для фактора х4, не входящего в трех­ буквенный определяющий контраст, по формулам (3.66):

Ь4 = —0,041; Ьи = —0,004; Ь2А = 0,024; Ьи = 0,011;

265

оценки коэффициентов для факторов х ъ х 2, х 3, образующих трех­ буквенный определяющий контраст, по формулам (3.67):

= —0,040; Ь2 =

—0,055;

Ь3 =

0; Ь12 = —0,014;

Ь13 =

0,009;

Ь23 =

—0,004.

Дисперсии, среднеквадратичные ошибки и ковариации опре­ деляли также для разных групп коэффициентов по формулам (3.68):

S.* ьп

я

-

1,91 • 10+

я = 4,37-10-3;

Я ,= = 3,99-10+

 

 

= 6,32-10~:1.» ^>ЬЛ02

=

1-10’5;

Я =

3,16-10+

со

4-1 ■

4

 

 

 

 

 

II

1,25-10"5;

я , - == 3,54

-10”3;

для t =

l, 2, 3:

 

S U

= 5-10-5;

 

7,07-10"3;

S;» ==6,25-10+

 

ьс

 

 

 

 

 

 

 

=7,91 • 10-3; covb ib ji

- 5 - 1

0 '5;

covV,.1 =

-5,62-10

 

 

 

c o v b . . b . . =

1 * 1 0 3 .

 

 

 

 

 

ии°11

 

 

 

 

 

Рассчитанные затем по формуле (2.90) доверительные интер­

валы

оценок

коэффициентов при 5%-ном

уровне значимости

=

0,05; f i = 8; fo,os:8 = 2,3)

оказались

 

 

 

Д*

=0,0101;

Дй

=

0,0146;

Д*

=

0,0073;

 

U

 

Ы

 

 

4

 

 

 

 

= 0,0082;

А„*( =

0,0163;

Дь;, =

0,0183.

Сравнение доверительных

интервалов

с

абсолютными значе­

ниями коэффициентов регрессии показало, что многие из коэф­ фициентов статистически незначимы. Однако исключить из мо­ дели в данном случае можно только коэффициенты, связанные с фактором *4 (кроме Ь44). Только он не входит в определяющий контраст. Исключение остальных коэффициентов требует пере­ счета оставшихся. Поэтому из модели исключили только стати­

стически

незначимый коэффициент

Ьи

и,

разумеется,

Ь3 = 0.

В результате было получено

следующее

уравнение

регрессии:

 

у =

0,294 — 0,040*! — 0,055*2 — 0,041*4 — 0,014*J*2 +

+

0,009*!*з -

0,004*2*з + 0,024*2*4 +- 0,011*3*4 - 0,005*? -

 

 

 

 

-0 ,0 1 0 * ? + 0,025*?-0,010*?,

 

 

 

(3.69)

где *,• — в

кодированном

масштабе,

связанные

со

значениями

факторов

в

натуральном

масштабе

(X,)

соотношениями

(1.24):

„ __ X i — 1 2 0 0 .

„ _ Х 2 - 2 0 .

„ _

+ > - 6 2 5 .

X t- \

1 ~~

 

5 0

2

5

 

3

 

 

2 5

Х * ------------'

Для проверки адекватности модели (3.69) по формуле (2.96)

определили дисперсию неадекватности 5неад =

3,44 -10+

по фор­

муле (2.97) — число степеней свободы f2

=

17— 13 =

4;

по фор­

муле

(2.95) — расчетное

значение

f -критерия

Fpac4 =

3,44 X

256

X 10-4/ 1 *10 4 = 3,44. Оно оказалось меньше табличного при

5%-ном уровне значимости /?оГо5?4 ;8 = 3,84. Таким образом, ги­

потеза об адекватности модели (3.69) не отвергается. Результаты оптимизации режима обработки сплава 6 8 НМП

приведены в разделе 3.8.

3.8. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ВТОРОГО ПОРЯДКА

Планирование второго порядка заканчивается отысканием адекватного квадратичного уравнения типа (3.3):

у = Ьо~\~ bLXi + 2 J bijX[Xj "p \ j baxj.

Часть членов, признанных статистически незначимыми, может в этом уравнении отсутствовать. Естественно далее проанализи­ ровать полученную модель, т. е. представить себе характер из­ менения отклика в изученной области, а при решении экстремаль­ ной задачи — попытаться выяснить, существует ли экстремум, и если он есть, найти его координаты. Однако анализировать урав­ нение второй степени в форме (3.3) хотя и можно, но сложно. Обычно его преобразовывают к так называемому каноническому (стандартному) виду.

Каноническое преобразование заключается в выборе новой системы координат, в которой значительно облегчается геометри­ ческий анализ уравнения. Такого рода преобразование сводится к определению центра поверхности второго порядка (разумеется, если он существует), переносу начала координат в новый центр

[при этом в уравнении (3,3) исчезают линейные члены

11

к повороту координатных осей

[при этом в (3.3) исчезают члены

bfjXjXj ].

канонической форме имеет вид

Квадратичное уравнение в

У - У , = ВиХ\ + В22Хаа+ " . - \ - В ккх 1

(3.70)

где у5 — значение отклика в новом начале координат (свободный член канонического уравнения); X t — новые оси координат, по­

вернутые в факторном пространстве на некоторый угол относи­ тельно старых осей (х;) и линейно связанные с ними; Ви — коэф­

фициенты уравнения в канонической форме (их часто называют каноническими коэффициентами).

Удобство формы (3.70) для анализа и оптимизации определяется тем, что все Х ( входят в нее в квадратах. Следовательно,

изменение значений отклика зависит только от знака коэффици­ ента и не зависит от направления движения по оси X t от центра s.

В частности, у будет возрастать всегда, когда изменяется X h имеющий при себе коэффициент B it > 0, и уменьшаться в случае,

когда у Х ( стоит коэффициент В и < 0 .

9 Новик Ф. С., Арсов Я. Б.

2 5 7

Рис. 3.1. Поверхности о т к л и к а , описываемые к в а д р а т и ч н о й

моделью для & = 2

Если все коэффициенты В и отличны от нуля

и центр поверх­

ности s лежит в области эксперимента, то возможны следующие

случаи:

тогда движение в любую сторону от центра

1) все В и < 0,

только уменьшает

отклик;

2)все В п > 0, тогда движение в любую сторону от центра

увеличивает отклик;

3)часть Вн < 0, часть В п > 0, тогда для увеличения отклика

следует осуществлять движение из центра таким образом, чтобы

значения X t для коэффициентов с отрицательным знаком равня­ лись нулю, т. е. искать экстремум вдоль осей с В и > 0; наоборот,

для уменьшения параметра оптимизации следует двигаться только вдоль осей с В И < 0 .

Геометрический образ квадратичного уравнения в канониче­ ской форме можно представить себе в виде изолиний поверхности

отклика при числе факторов к

2 или в виде изоповерхностей

при числе факторов к — 3 .

 

В случае к - 2 изолинии для

уравнения у ys — Вп Х * +

+В22Х* могут представлять собой следующие фигуры:

Эл л и п с ы (рис. 3.1, а). Оба коэффициента В п и В22 имеют

одинаковые знаки. Центр эллипсов s является максимумом, если Вп и В22 отрицательны, и минимумом, если Вп и В22 положи­ тельны. Если В22 по абсолютной величине меньше В1Ъ то эллипсы

вытянуты по оси Х 2, и наоборот. Поверхность отклика является

эллиптическим параболоидом. В этом случае для поиска экстре­ мума достаточно поставить эксперименты в центре фигуры s и проверить, насколько хорошо значение отклика, предсказанное уравнением регрессии, совпадает с экспериментом.

Г и п е р б о л ы (рис. 3.1, б). Коэффициенты Вп и В22 имеют

разные знаки. Гиперболы вытянуты по той оси, которой соответ­ ствует меньшее по абсолютной величине значение коэффициента в каноническом уравнении. В этом случае значение отклика уве­ личивается при движении из центра фигуры по одной оси и умень­

шается — при движении по другой.

Если, например,

Вп > 0,

а В22 < 0 уъ = В иХ\ — В22Х1),

то отклик будет

увеличи­

268

ваться при движении из центра s в направлении + Х г и — Хг

и уменьшаться при движении в направлении + Х 2 и —Х 2. Центр 5 фигуры называется седлом или минимаксом. Поверхность от­

клика является гиперболическим параболоидом. Здесь направле­ ние движения выбирают в зависимости от того, чего необходимо достичь — максимума или минимума. Как и при крутом восхо­ ждении, можно наметить серию мысленных опытов, часть из ко­ торых можно реализовать.

П а р а л л е л ь н ы е п р я м ы е (рис. 3.1, в). Один из коэф­

фициентов канонического уравнения равен нулю, при этом нет одного центра с экстремальным значением отклика. Под определе­ ние центра здесь подходит любая точка на оси, соответствующей незначимому коэффициенту канонического уравнения. Поверх­ ность отклика является стационарным возвышением.

П а р а б о л ы (рис. 3.1, г). Один из коэффициентов канони­ ческого уравнения равен нулю, при этом центр фигуры находится в бесконечности. Поверхность отклика является возрастающим возвышением (гребнем). В этом случае можно поместить начало координат в какую-либо точку (обычно вблизи центра экспери­ мента) на оси, соответствующей незначимому коэффициенту ка­ нонического уравнения, и ^получить таким образом уравнение параболы. Например, если равен нулю В22, то выбрав новый

центр s', можно получить уравнение параболы у yS' = ВиХ* +

+ В2Х 2, где В2 — коэффициент, определяющий крутизну наклона

возвышения, т. е. скорость увеличения параметра оптимизации по оси Х 2. В практических задачах часто центр фигуры s удален за

пределы той области, где проводился эксперимент, и тогда один

из коэффициентов (Вп или

В22) близок к нулю. В этом случае

в зависимости от наклона,

поверхность отклика будет аппрокси­

мироваться либо стационарным, либо возрастающим возвыше­ нием.

Аналогично можно проводить анализ канонических уравне-

ний типа у ys = ВиХ{ + В22Х\ + ВгъХ\ при числе факторов к 3 (рис. 3.2). Например, если все коэффициенты имеют одина­

ковые знаки, поверхность отклика представляет собой эллипсоид вращения (рис. 3.2, а) и имеет экстремум в центре эллипсоида.

Если знак одного из коэффициентов противоположен знаку двух других, имеет место одноили двухполостной гиперболоид (соот­ ветственно рис. 3,2, б и б). При близости одного из коэффициентов

канонического уравнения к нулю поверхность отклика может быть либо эллиптическим цилиндром (рис. 3 .2 , г), если остальные

два коэффициента имеют одинаковые знаки, либо гиперболиче­ ским цилиндром (рис..3.2, д), если знаки оставшихся коэффициен­

тов разные. В случае эллиптического цилиндра ось, соответствую­ щая незначимому коэффициенту, является линией максимума, удаление от которой в любом направлении связано с уменьшением

9*

2 6 9

k = 3

параметра оптимизации (стационарное возвышение). В этом же случае близости нулю одного из коэффициентов канонического уравнения поверхность отклика может также являться эллипти­ ческим или гиперболическим параболоидом (соответственно рис. 3.2, е и ж). В случае эллиптического параболоида (рис. 3.2, ё)

центр фигуры находится в бесконечности. Помещая начало коор­ динат в какую-либо новую точку s' на оси, соответствующей не­ значимому коэффициенту (например, если В22 0, то новый центр

выбирают на оси Х2), можно получить уравнение

У Us' = В\\Х2\-f- 633X3 -f- 62X2,

коэффициент 6 2 которого является мерой наклона возрастающего

возвышения по оси Х2. Наконец, если два коэффициента канониче­ ского уравнения равны нулю, то поверхность отклика представ­ ляет собой либо серию параллельных плоскостей (рис. 3.2, з), причем одна из этих плоскостей отвечает наибольшей величине параметра оптимизации и с удалением от нее параметр снижается, либо имеет вид параболического цилиндра (рис. 3.2, и).

Итак, все многомерные поверхности отклика можно грубо раз­ бить на три класса:

1 ) поверхности, имеющие экстремум — максимум или мини­ мум (рис. 3.1, а\ 3,2, а)\ в этом случае все коэффициенты канони­

ческого уравнения имеют одинаковые знаки, центр фигуры на­ ходится вблизи центра эксперимента;

2)поверхности типа минимакса (рис. 3.1, б, 3.2, б, в)\ коэф­

фициенты канонического уравнения имеют разные знаки, центр фигуры находится вблизи центра эксперимента;

3)поверхности типа возрастающего возвышения или гребня (рис. 3.1, в, г; 3,2, г — и)\ часть коэффициентов канонического

уравнения близка к нулю, центр фигуры удален от центра экспе­ римента.

260

Соседние файлы в папке книги