КАМЫШИНСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ)1. Приказ МЗ СССР «Об утверждении инструкции о санитарно – противоэпидемическом режиме, больниц и о порядке осуществления органами и учреждениями санэпид. службы государственного санитарного надзора за санитарным состоянием ЛПУ» №288 от 23.03.76 г. 2. Приказ МЗ СССР «Об улучшении медицинской помощи больным гнойными хирургическими заболеваниями и усиления мероприятий по борьбе с внутрибольничной инфекцией» №720 от 31.07.78 г. 3. Приказ МЗ СССР «О дальнейшем усилении и совершенствовании мероприятий по профилактике сыпного тифа и борьбе с педикулезом» №342 от 05.03.88 г. 4. Приказ МЗ СССР «О мерах по снижению заболеваемости вирусными гепатитами в стране» №408 от 12.07.89 г. 5. Приказ МЗ СССР «О мерах по предупреждению профессионального заражения медицинских работников ВИЧ и гепатитом В» №806 от 7.10.92 г. 6. ОСТ 42-21-2-85 «Стерилизация и дезинфекция изделий медицинского назначения (методы, средства, режимы)». Закреплен приказом №770 МЗ СССР «О дезинфекции и стерилизации изделий мед. назначения» от 10.06.85 г. 7. Методические указания по контролю паровых и воздушных стерилизаторов. МЗ СССР №15 – 6/5 от 28.08.91 г. 8. Приказ МЗ СССР №916 от 05.08.83 г. «Санитарно-противоэпидемический режим и охрана труда персонала инфекционных больниц». 9. Приказ №170 от 16.08.94 г. «О мерах по совершенствованию профилактики и лечения ВИЧ инфекции в РФ». 10. Приказ МЗ РФ №345 от 26.11.97 г. «О совершенствовании мероприятий по профилактике ВБИ в акушерских стационарах». 11. «СанПин» - санитарные правила и нормы СП 3. 1/3.2.558 – 96. 12. Приказ МЗ РФ от 22.11.95 г. №324 «О совершенствовании противотуберкулезной помощи населению Российской Федерации». 13. Закон РФ от 1995 г. «О профилактике инфекции ВИЧ». 14. Закон РФ от 17.09.98 г. «Об иммунопрофилактике инфекционных болезней». 15. Закон РФ №52 – ФЗ от 30.03.99 г. «О санитарно-эпидемическом благополучии населения». КАМЫШИНСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ) Федерального ГОСУДАРСТВЕННОго бюджетного ОБРАЗОВАТЕЛЬНОго учреждения высшего ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
КАФЕДРА “ТЕХНОЛОГИЯ ТЕКСТИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА”
ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ Методические указания к практической работе № 3
Волгоград УДК 677.024(07) И 88
ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ТКАЦКОГО ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДАМИ АКТИВНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА: методические указания к практической работе № 3 / Сост. М. В. Назарова, В. Ю. Романов; Волгоград. гос. техн. ун-т. – Волгоград, 2012. – 40 с.
Содержатся основные сведения, определяющие алгоритм исследования процессов текстильного производства, методами активного эксперимента, необходимые для выполнения практических и самостоятельных работ, семестровых заданий, курсовых проектов и работ, а также при дипломном проектировании. Приводится пример проведения экспериментов по матрице планирования Бокс-3. Предназначены для студентов высшего профессионального образования по направлению подготовки 261100 «Технологии и проектирование текстильных изделий» Ил. 1. Табл. 8. Библиогр.: 11 назв. Рецензент: декан факультета «Промышленные технологии», к.т.н., доцент Н.Г. Неумоина Печатается по решению редакционно-издательского совета Волгоградского государственного технического университета
Составители: Маргарита Владимировна Назарова Владимир Юрьевич Романов ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ТКАЦКОГО ПРОИЗВОДСТВА МЕТОДАМИ АКТИВНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
Методические указания к практической работе № 3 Под редакцией авторов Темплан 2012 г., поз. № 7К. Подписано в печать ___________ г. Формат 60×84 1/16. Бумага листовая. Печать офсетная. Усл. печ. л. _______. Усл. авт. л. ________. Тираж 100 экз. Заказ № Волгоградский государственный технический университет 400131, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 1. Отпечатано в КТИ 403874, г. Камышин, ул. Ленина, 5, каб. 4.5
Ó Волгоградский государственный технический
Практическая работа №3 Наименование: Исследование технологических процессов ткацкого производства методами активного эксперимента (матрицы планирования Коно-2 и Бокс-3)
Время на проведение практической работы №3 – 4 часа
Цель работы: - научиться планировать и проводить эксперимент, используя математико-статистические методы планирования эксперимента; - научиться проводить статистическую обработку данных активного эксперимента с целью получения двух- и трёхфакторных полиномиальных моделей второго порядка; - осуществлять аналитическое исследование математических моделей; - освоить методы проведения активного эксперимента.
Порядок проведения работы: 1. Описать особенности исследуемого технологического процесса. 2. Описать технологические параметры, определяющие исследуемый технологический процесс. 3. Провести анализ работ, посвящённых исследованию данного технологического процесса. 4. Определить цель исследования, для этого необходимо выбрать выходной параметр исследуемого технологического процесса и дать его обоснование. 5. На основе анализа ранее проведенных исследований и опыта работы текстильных предприятий, а также в соответствии с выбранным выходным параметром определить основные входные технологические параметры, оказывающие на него влияние. 6. В соответствии с выбранными входными и выходными параметрами исследуемого технологического процесса выбрать средства исследования, используемые при проведении эксперимента и описать их назначение, принцип действия и методику измерений. 7. Дать характеристику объектов исследования. 8. Выбрать и описать алгоритм метода исследования технологического процесса. 9. Провести предварительный эксперимент с занесением в таблицу 7 результатов эксперимента. 10. Провести основной эксперимент с занесением в таблицу 8 результатов эксперимента. 11. Обработать полученные экспериментальные данные в соответствии с описанным ниже алгоритмом метода исследования. 12. Сделать общие выводы по работе. Основные понятия При любом методе планирования эксперимента исследователь должен установить выходные параметры процесса и входные параметры, т.е. факторы, которые подлежат измерению и исследованию. Выходные параметры, характеризующие объект и свойства получаемого продукта, могут быть: технико-технологические, технико-экономические, экономические, статистические и др. К технико-технологическим параметрам относятся: физические, механические, физико-химические и другие характеристики продукта, а также выход продукта; к технико-экономическим параметрам – производительность, коэффициент полезного времени, надежность и долговечность объекта, стабильность процесса (например, обрывность) и др.; к экономическим – производительность труда и машины, себестоимость продукции, прибыль, рентабельность, затраты на эксперимент и др.; к статистическим – дисперсия, коэффициент вариации и др. Выходной параметр процесса должен быть простым, легко определяемым или рассчитываемым и иметь единственную числовую оценку с учетом ошибки его определения. Любой технологический объект или процесс текстильной промышленности характеризуется многими выходными параметрами (например, различные свойства пряжи, вырабатываемой на прядильной машине). Но при оптимизации технологического процесса или работы объекта выходным параметром, или параметром оптимизации, может быть только один, наиболее универсальный (полный) и чувствительный к изменению значений факторов. Другие выходные параметры в этом случае служат ограничениями. В качестве параметра оптимизации может быть принят обобщенный (комплексный) параметр, функционально связанный с другими параметрами. Определив парные коэффициенты корреляции между выходными параметрами по данным эксперимента,. исключают один из пары сильнокоррелируемых параметров, так как он не дает дополнительной информации о процессе. Выделение одного или нескольких параметров процесса, полностью описывающих процесс, а также выбор наиболее сильных параметров, учитывающих в максимальной степени особенности данного процесса, можно произвести, применяя теорию графов. Входные параметры (факторы) – переменные величины, соответствующие способам воздействия внешней среды на объект. Они определяют характеристики самого объекта и свойства входящего продукта. Факторы могут быть количественные и качественные. Количественные факторы можно измерять, взвешивать и т.п., качественные факторы – это разные технологические процессы производства, сырье разного вида, разные машины и т. п. При планировании эксперимента нужно включать все существенные факторы, определяющие процесс. Если неучтенный фактор принимает случайные значения и не контролируется, то это приводит к увеличению ошибки опыта. Любой фактор должен быть управляемым, т.е. таким, чтобы его значения можно было изменять, поддерживать на постоянном уровне или изменять но заданной программе. Планирование эксперимента можно осуществить только при условии возможности изменения значений факторов. Кроме того, фактор должен быть однозначным, и точность замеров его должна быть достаточно высокой. В многофакторном эксперименте факторы должны быть независимыми (некоррелируемыми), т е. такими, чтобы можно было устанавливать любой фактор на разных уровнях независимо от уровней других факторов. В факторном эксперименте все комбинации уровней факторов должны быть осуществимыми, т. е. факторы должны обладать свойством совместимости. Независимость и совместимость являются важнейшими требованиями к совокупности исследуемых факторов. Коэффициент регрессии (в0, в1, в2, … в11, в22, …в12, …) – коэффициент уравнения регрессии (полиномиального уравнения). Значимость – условие, что некоторые статистики, найденные из двух и более частичных совокупностей, отличаются друг от друга или от других выбранных значений больше, чем можно было бы ожидать в связи со случайными колебаниями в частичных совокупностях. Свойство ротатабельности обеспечивает постоянство дисперсии выходного параметра на равных расстояниях от центра эксперимента. Свойство униформности обеспечивает постоянство дисперсии выходного параметра в некоторой области вокруг центра эксперимента. Методы получения математических моделей Методы получения математических моделей оптимизации технологических процессов подразделяются на: теоретические и экспериментальные. Теоретические методы заключаются в аналитическом исследовании физической сущности микропроцессов с использованием общих законов физики, справедливых для данного технологического процесса, или с использованием уравнений материального или энергетического баланса. Экспериментальные методы заключаются в обработке экспериментальных данных, полученных непосредственно на объекте. Экспериментальные методы получения математической модели могут быть пассивные и активные. При пассивном эксперименте информацию о параметрах процесса или объекта получают при нормальной эксплуатации объекта получают при нормальной эксплуатации объекта, без внесения каких-либо искусственных возмущений. При активном эксперименте информацию о параметрах процесса получают путем искусственного внесения возмущений, т.е. изменяют входные параметры в соответствии с заранее спланированной программой (матрицей планирования). Активные методы исследования в настоящее время разработаны значительно лучше, чем пассивные, и являются, в известном смысле, более универсальными, поскольку предполагают некоторую свободу в выборе диапазона изменения уровней факторов и получения более надежных результатов. Недостатком обоих методов заключается в том, что полученные с их помощью модели приемлемы лишь в диапазоне варьирования параметров, в пределах которого были собраны экспериментальные данные. Планирование эксперимента – это постановка опытов, но некоторой заранее составленной схеме, обладающей какими-то оптимальными свойствами. В задачу планирования эксперимента входит: выбор необходимых для эксперимента опытов, т.е. построение матрицы планирования, и выбор методов математической обработки результатов эксперимента. Матрица планирования эксперимента представляет собой таблицу, в которой указаны значения уровней факторов в различных сериях опытов. Число опытов определяется задачами исследования и методами планирования эксперимента. В последнее время появились матрицы планирования эксперимента, которые удовлетворяют требованиям оптимальности оценок коэффициентов модели и выходного параметра при уменьшенном числе опытов в матрице. Матрицу, которая обеспечивает получение минимума обобщенной дисперсии, т.е. минимума дисперсий всех коэффициентов регрессии (критерий S2{b}®min) называют D-оптимальной. Этому классу матриц уделено большое внимание в теории и практике математического планирования эксперимента. Существует два вида планирования активного эксперимента: традиционное (классическое) однофакторное и многофакторное (факторное). В традиционном однофакторном планировании влияние входных параметров (факторов) на выходной параметр изучается постепенно, причем в каждой серии опытов меняется уровень лишь одного фактора, а все остальные остаются неизменными. Факторным планирование эксперимента называется такое планирование, при котором одновременно варьируются все факторы. Такое планирование обеспечивает достаточную точность эксперимента при меньшем числе опытов. В математической модели, получаемой на основании эксперимента с факторным планированием, каждый коэффициент регрессии определяется по результатам всех N опытов, поэтому дисперсия его в N раз меньше дисперсии ошибки опыта. Одним из экспериментов, относящихся к этому виду планирования является полный факторный эксперимент. Метод проведения эксперимента по матрице планирования Коно-2 Метод Коно-2 позволяет получать статические математические модели процессов, используя факторное планирование, регрессионный анализ и движение по градиенту. При этом предполагается, что множество определяющих факторов задано, каждый из факторов управляем, результаты опытов воспроизводятся, опыты равноценны, решается задача поиска оптимальных условий, математическая модель процесса заранее неизвестна. Применяемая матрица планирования Коно-2, близкая к D–оптимальным, обладает свойствами униформности и ротатабельности, имеет малое число опытов. Меньшее число опытов по сравнению с матрицами ротатабельного центрального композиционного эксперимента (РЦКЭ) достигается за счет уменьшения числа опытов, имеющих равные дисперсии выходного параметра. Кроме того, данный метод широко используется в ткачестве, т.к. он дает хорошие результаты. Исследование любого технологического процесса начинается с проведения предварительного эксперимента, в результате которого определяются значения основных уровней факторов Хо, интервалы варьирования факторов I, верхние и нижние уровни варьирования – ХВ и ХН. Полученные данные заносятся в таблицу 1. Таблица 1 – Значения варьируемых факторов
Для проведения данного эксперимента будем использовать матрицу планирования Коно – 2 (табл. 2). Далее необходимо построить план эксперимента, т.е. заполнить таблицу 2 натуральными значениями факторов в соответствии с данной матрицей, используя таблицу 1. Таблица 2 – Матрица планирования эксперимента с кодированными и натуральными значениями факторов
Эксперимент, проведенный по выбранной матрице, позволяет получить математическую модель второго порядка, описывающую влияние факторов Х1; Х2 на выбранный параметр оптимизации Y следующего вида:
Результаты проведения эксперимента обрабатывают в следующей последовательности: 1) Исключение резко выделяющихся экспериментальных данных. 2) Проверка гипотезы об однородности дисперсии в опытах матрицы. 3) Определение коэффициентов регрессии. 4) Проверка значимости коэффициентов регрессии. 5) Проверка гипотезы об адекватности полученной модели. 6) Анализ полученной математической модели. Рекомендуется производить обработку экспериментальных данных по следующим формулам.
|
университет, 2012
