Проверяемый текст
Пашков, Павел Игоревич. Разработка методики статистического управления технологическими процессами на основе исследования взаимодействия показателей качества (Диссертация 2008)
[стр. 118]

Таблица 2.1.5.
Регистрация уровней ПК управляющих воздействий Обозначение Наименование
управляющею воздействии Значении для уровни 1 2 3 А Температура пайки 660°С 700°С 740°С .
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Планирование эксперимента в робастном проектировании проводится с помощью ортогональной матрицы, что позволяет существенно снизить количество экспериментов без потери точности.
Число строк в матрице определяется минимально необходимым числом испытаний (N), которое определятся по формуле:
п N= У к/.г 7 где kj число степеней свободы для i-ro ПК управляющего воздействия.
Для оценки трехуровневых ПК управляющих воздействий имеются 2 степени свободы, для двухуровневых ПК управляющих воздействий 1 степень свободы, для общего среднего значения 1 степень свободы.
Для повышения точности эксперимента число строк может быть увеличено.

В Таблице 2.1.6 приведен план эксперимента на основе ортогональной матрицы {Lis) Для семи трехуровневых и двух двухуровневых ПК управляющих воздействий1.
Таблица
2.1.6.
Ортогональный матричный план/,/5 Испытание Фашор А В С D Е F G Н 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1 1 3 3 3 3 3 3 4 1 2 1 1 2 2 3 3 5 1 2 2 2 3 3 1 1 б 1 2 3 3 1 1 2 2 7 1 3 1 2 1 3 2 3 8 1 3 2 2 2 1 3 1 1 С помощью плана эксперимента, приведенного в Таблице 3.1.5, число испытаний снижается по сравнению с полным факторным экспериментом с 2191 до 18.
118
[стр. 98]

98 коэффициентом прироста, то можно применять более точные методы исследования.
В рамках методики статистического управления сложными технологическими процессами рекомендуется применять робастное проектирование.
Робастное проектирование применительно к сложному технологическому процессу включает в себя следующие этапы [81]: 1.
Выбор уровней ПК управляющих воздействий; 2.
Планирование эксперимента с помощью ортогональной матрицы; 3.
Анализ отношений сигнал/шум (s/n) и выбор КПК сложного технологического процесса Определение уровней ПК управляющих воздействий проводится на основе результатов реализации этапа 2.
Затем межфункциональная команда совместно с привлекаемыми техническими экспертами должна выделить значения уровней для каждого ПК управляющего воздействия.
Количество уровней обычно равняется 2 или 3, чтобы не увеличивать трудоемкость работ.
Уровни могут быть выделены как на основе непрерывных величин, так и дискретных величин.
Результаты этой работы регистрируются в таблице, шаблон и пример которой приведен в Таблице 3.4.
Таблица 3.4.
Регистрация уровней ПК управляющих воздействий Обозначение Наименование
управляющего воздействия Значения для уровня 1 2 3 А Температура пайки 660°С 700°С 740°С Планирование эксперимента в робастном проектировании проводится с помощью ортогональной матрицы, что позволяет существенно снизить количество экспериментов без потери точности.
Число строк в матрице определяется минимально необходимым числом испытаний (N), которое определятся по формуле:


[стр.,99]

99 n N = ^\, №11) i=l где kj число степеней свободы для i-ro ПК управляющего воздействия.
Для оценки трехуровневых ПК управляющих воздействий имеются 2 степени свободы, для двухуровневых ПК управляющих воздействий 1 степень свободы, для общего среднего значения 1 степень свободы.
Для повышения точности эксперимента число строк может быть увеличено.

Столбцы матрицы попарно ортогональны, т.е.
в любой паре столбцов присутствуют все комбинации уровней, и они встречаются одинаковое количество раз [81].
В Таблице 3.5 приведен план эксперимента на основе ортогональной матрицы (Lis) Для семи трехуровневых и двух двухуровневых ПК управляющих воздействий*.
Таблица
3.5.
Ортогональный матричный план L18 Испытание Фактор А В С D Е F G Н 1 1 1 I 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1 1 3 3 3 3 3 3 4 1 2 1 1 2 2 3 3 5 1 2 2 2 3 3 1 1 6 1 2 3 3 1 1 2 2 7 1 3 1 2 1 3 2 3 8 1 3 2 2 2 1 3 1 9 1 3 3 1 3 2 1 2 10 2 1 1 3 3 2 2 1 11 2 1 2 1 1 3 3 2 12 2 1 3 2 2 1 1 3 13 2 2 1 2 3 1 3 2 14 2 2 2 3 1 2 1 3 15 2 2 3 1 2 3 2 1 16 2 3 1 3 2 3 1 2 17 2 3 2 1 3 1 2 3 18 2 3 3 2 1 2 3 1 1 С помощью плана эксперимента, приведенного в Таблице 3.5, число испытаний снижается по сравнению с полным факторным экспериментом с 2191 до 18.

[Back]