1.1. Методика предназначена для получения на основании экспериментальных данных математического описания (математической модели) технологического процесса массового производства продукции. Вид математической модели определяется нелинейной по параметрам функциональной зависимостью между входными (независимыми) и выходными (зависимыми) переменными величинами технологического процесса.
Такие зависимости получаются путем теоретического анализа аналитических выражений, описывающих исследуемые явления и процессы, а также при использовании сложных аппроксимирующих выражений.
При выборе математической модели предполагается заданным:
набор различных по своему виду математических функциональных моделей, которые могут быть использованы для описания данного технологического процесса;
вид распределения вероятностей случайной ошибки наблюдения;
предварительная априорная плотность вероятности значений параметров математической модели.
Определение эмпирических оценок параметров математической модели основано на использовании байесовских методов. Полученные оценки уточняются по результатам экспериментальных исследований нескольких однотипных технологических процессов одного класса, описываемых одинаковыми математическими моделями.
1.2. Нелинейные по параметрам регрессионные модели, полученные в результате обработки экспериментальных данных, могут быть использованы в задачах предсказания математического ожидания выходной величины технологического процесса при заданных значениях его входных величин, которые решаются при статистическом контроле качества продукции и оптимальном управлении технологическими процессами массового производства.
Предлагаемые в методике байесовские методы могут применяться для построения линейных и нелинейных регрессионных моделей при негауссовых законах распределения вероятностей случайных ошибок наблюдения. Рассматриваются непрерывные и дискретные технологические процессы, которые могут быть описаны
•(ffoxtroii
vaiDffoaeHOdu OJOSODOVW яоээаЛоеш хияэзьииоконхз! Hairaffow хмнноиээа<иас1 хмнианиган шинао<1хэо11 oil
экспериментально-статистическими моделями, статического и динамического типов.
1.3. Цель методики — дать описание вычислительных байесовских процедур и рекомендации для построения нелинейных регрессионных моделей технологических процессов по экспериментальным данным.
Методика рассчитана на научных и инженерно-технических работников, знакомых с основами математической статистики и методами решения задач на ЭЦВМ.
2. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА
2.1. Для постановки задачи необходимо:
выбрать объект исследования (технологический процесс);
определить контролируемые переменные величины технологического процесса;
определить контролируемые входные величины технологического процесса, влияющие, на выходные величины технологического процесса;
определить точность измерения и характер ошибок наблюдения контролируемых величин;
определить условия и сроки проведения экспериментов.
2.2. Задачей экспериментального исследования является построение математической модели технологического процесса.
Цена: 150руб.
