Образовательный стандарт дисциплины "Системное моделирование"

.

Для проверки адекватности модели определим предсказанные этой моделью значения ; ; ; . Согласно зависимости (14) мера неадекватности модели оценивается дисперсией

.

Тогда определяемое по (15) расчетное значение статистики критерия

.

При , , находим , что позволяет принять гипотезу об адекватности модели изучаемому процессу и использовать ее в дальнейшем для настройки двигателя.

1.5 Оптимальные планы

Если целью испытаний является изучение характера процесса, то с получением адекватной модели они могут быть завершены. При доводочных испытаниях, когда – параметры конструкции, работа продолжается для получения координат точки в которой соответствует заданному (или экстремальному) значению. Рассмотрим два основных подхода к отысканию области оптимума : крутое восхождение и симплексный метод.

Крутое восхождение (метод Бокса-Уилсона) выгодно отличается от традиционной организации многофакторного эксперимента, при проведении которого последовательно отыскивается экстремум по каждому из факторов. Сущность крутого восхождения заключается в шаговом движении в направлении наибольшего изменения функции (направлении градиента)

, (16)

с корректировкой этого направления после достижения частного экстремума функции. На пути движения к экстремуму производится регулярный статистический анализ. В (16) – единичные векторы в направлении координатных осей.

Определению служит реализация ПФП (ДФП), обеспечивающая получение адекватной модели чаще всего в виде линейного уравнения регрессии. Дальнейшие операции сводятся к следующему.

Вычисляются произведения . Фактор, для которого имеет место принимается за базовый . Для базового фактора исходя из анализа физической сущности процесса устанавливается шаг варьирования (в направлении экстремума), после чего для других шаг рассчитывается пропорционально наклону поверхности отклика, характеризующемуся величиной :

. (17)

Рис. 2. Графическое представление проведения испытаний по схеме крутого восхождения

Затем производятся «мысленные опыты», которые заключаются в вычислении предсказываемых уравнением регрессии значений в точках факторного пространства. Через несколько (обычно два – пять) шагов проводятся реальные испытания. Сравнивая опытные значения с расчетными, определяют наиболее близкие к экстремальным значения , где и проводится новая серия испытаний, после чего при необходимости крутое восхождение продолжается. Испытания прекращаются, когда все или почти все значения незначимы или близки к нулю.

Пример проведения испытаний по схеме крутого восхождения содержится в табл. 10.

В качестве параметра оптимизации рассматривалась удельная тяга ЖРД – , максимума которой добивались подбором форсунок окислителя разного диаметра сопла – фактор и изменением выходного сечения сопла – фактор . Предварительно по ПФП получена модель, с помощью которой определено градиентное направление .

Таблица 10