Вход

Построение математических моделей процессов

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 356182
Дата создания 06 июля 2013
Страниц 10
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 29 марта в 18:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
1 310руб.
КУПИТЬ

Содержание

Построение математических моделей процессов
Курсовой расчет
Вариант 10

Введение

Построение математических моделей процессов

Фрагмент работы для ознакомления

18.7
0.00085
8
1
3.3
18.23
18.27
18.12
18.18
18.2
18.2
0.00315
9
1.6
2.44
19.73
19.71
19.68
19.64
19.74
19.7
0.00165
10
1.21
3.19
19.39
19.35
19.28
19.27
19.21
19.3
0.005
Sum d
0.02923
Max d
0.00805
G
0.275402
Gp(10,4)
0.331
Видим, что G=0.275, Gp=0.331, т.е. G<Gp, а значит, различия дисперсий незначительны, и можно а дальнейшем использовать среднее значение. Вычислим среднюю дисперсию воспроизводимости:
dср=
0.002923
Расчет параметров линейного приближения
Матрица независимых переменных для линейной модели имеет вид:
X
1
1.4
3
1
1.25
3.27
1
1.1
3.4
1
0.8
3.71
1
1.3
2.96
1
1.58
2.32
1
1.13
3.2
1
1
3.3
1
1.6
2.44
1
1.21
3.19
Транспонируем матрицу:
XT
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1.4
1.25
1.1
0.8
1.3
1.58
1.13
1
1.6
1.21
3
3.27
3.4
3.71
2.96
2.32
3.2
3.3
2.44
3.19
Находим произведение xTx:
XTX
10
12.37
30.79
12.4
15.8599
37.189
30.8
37.189
96.421
Обращаем данное произведение ((xTx)-1)
(XTX)обратная
151.4588
-49.389
-29.316
-49.3893
16.7649
9.30533
-29.3161
9.30533
5.78285
Находим произведение xTyср
XTYср
192.284
238.534
591.447
Находим матрицу коэффициентов A как произведение последних двух матриц: A=(xTx)-1(xTyср).
A=(XTX)^-1* XTYср
3.158957
5.83933
2.873073
Используя полученную матрицу коэффициентов, рассчитываем Yрасч=xA:
Y1расч
19.95324
19.85307
19.35067
18.48952
19.25438
19.05063
18.95123
18.47943
19.51218
19.38965
Копируем столбец Y1расч в таблицу исходных данных (дополняя ее). На основе столбцов № испытания, Yср и Y1расч строим графики среднего значения и линейного приближения:
Проверим адекватность полученной модели. Для этого рассчитываем квадраты неувязок:
(Yср-Y1расч)^2
0.001105
0.002203
0.011953
0.168492
0.062691
0.022312
0.063118
0.07808
0.035275
0.008037
и дисперсию адекватности:
Dад=
0.064752
Вычислим критерий Фишера и сравним с табличным значением:
F=
22.1527
Fp(7,40)=
2.25
Видим, что F>Fp, значит, построенная модель не соответствует данным эксперимента, и следует воспользоваться нелинейной моделью.
Расчет параметров нелинейного приближения
Матрица независимых переменных для линейной модели, в соответствии с заданным шаблоном , имеет вид:
X
1
1.4
3
1.96
4.2
1
1.25
3.27
1.5625
4.0875
1
1.1
3.4
1.21
3.74
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00478
© Рефератбанк, 2002 - 2024