счет проведения опытов по многофакторной схеме, однако, при этом
требуется решить самостоятельную задачу по выявлению структуры
моделей, наиболее точно описывающей экспериментальные зависимости.
Выбор лучших моделей из общей совокупности возможных непосредственно
связан с выбором плана проведения и числом опытов и в достаточной
степени не формализован [46].
На базе использования полиномиальных моделей могут решаться
задачи по разработке новых методов математического обобщения
функциональных экспериментальных зависимостей. Актуальность этих задач
также возрастает в связи с качественно новыми возможностями по
разработке сложных математических моделей и автоматизации процессов
обработки результатов экспериментальных исследований на современных
ПЭВМ. Причем сложность итоговых математических уравнений не имеет
принципиального значения, а сокращение времени и упрощение
процедур
аппроксимации достигается за счет совершенствования математического и
программного аппарата.
В качестве основы многофакторной аппроксимации были рассмотрены
полиномиальные модели в рамках общей функции, аппроксимирующей
экспериментальное значение в i-й точке факторного пространства:
yxebfx
iii j
j
k
ij i i
=+=⋅+
=
∑
η
() ()
1
e;
i = 1,2,…N (2.40)
или в матричном виде
yBfx=
(), где N - общее число точек, k – число
коэффициентов (членов) модели,
- матрица-столбец входных переменных,
-
функции (полиномы), b
x
i
fx
ij i
()
j
– неизвестные коэффициенты, e
i
– суммарная ошибка, -
матрица коэффициентов. Принято также, что ошибки в отдельных опытах имеют
нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и одинаковой
дисперсией и не коррелированны между собой.
B
Стандартный подход в использовании полиномиальных моделей предусматривает
проведение опытов по многофакторной схеме в соответствии с положениями
математической теории планирования экспериментов. Возможно также сочетание
однофакторной и многофакторной
схем проведения опытов. Такой подход был применен
при исследовании режущих свойств сборных твердосплавных резцов при обработке
сталей. На рис. 2.34 показано расположение опытных точек в факторном пространстве
при измерении составляющих сил резания, а на рис. 2.35 показана геометрическая
интерпретация планов проведения опытов в стойкостных экспериментах (планы: ПФЭ 2
3
,
Бокса-Бенкена, Бокса В
3
, ПФЭ 3
3
; D- G- оптимальный, симметричный; композиционный,
симметричный, локально- ортогональный III порядка и др.) [22]. При выборе планов
проведения