Имитационное моделирование производственных и технологических процессов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 02 Мая 2013 в 15:37, курсовая работа

Краткое описание

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Скачать полностью (576.48 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Прикрепленные файлы: 1 файл

Курсовая работа(решение1).doc

— 1.97 Мб (Скачать документ)

0,932961635≤ 2,022691

-0,119050729≤ 2,022691

0,675150969≤ 2,022691

0,687174053≤ 2,022691

-0,252807525≤ 2,022691

Следовательно, гипотеза о равенстве математического  ожидания подтверждается для всех выборок  Хi.

Проверим гипотезу о  справедливости нормального закона распределения для смоделированных величин Х1, Х2, Х3, Х4, Х5,используя оценки коэффициентов асимметрии и эксцесса. Проверку проведем с помощью следующих формул:

= (24*40*(40-1)^2)/((40-3)*(40-2)*(40+3)*(40+5)) = 0,53670317;

= =(6*40*(40-1))/((40-2)*(40+1)*(40+3)) = 0,139714004.

= 3,663001399   

= 1,12135008

Для выборок Хi ассиметричность и эксцесс возмем из ранее полученных расчетов. Ассиметрия:

0,126723377≤1,12135008 -верно

-0,238040032 1,12135008-верно

-0,349170705≤1,12135008-верно

-0,334171521≤1,12135008-верно

-0,241265044≤1,12135008-верно

                   Эксцесс:

|-0,059789428| ≤ 3,663001399    – верно;

|-0,642413318| ≤ 3,663001399    – верно;

|-0,571987566| ≤ 3,663001399    – верно;

|-0,148940311|≤ 3,663001399    – верно;

0,305048466 ≤ 3,663001399    – верно;

Гипотеза о нормальном распределении для всех выборок  Хi подтверждена

3. Построение  статистических моделей технологического  процесса.

Проверим влияние входных факторов X1, X2, X3, X4, X5 на выходные величины Y1, Y2. В качестве уровней варьирования входных факторов выбрать следующие значения: m-2*σ, m-σ, m, m+σ, m+2*σ.

При каждом уровне варьирования входного фактора выбираем серию  экспериментальных данных, объемом  10 экспериментов.

Y1

  

X1

  
 

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

  

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

 

0,925

11,28

12,00

12,72

13,08

  

10,92

11,28

12,00

12,72

13,08

1

1,407355

2,46767

2,60989

3,31730

3,47938

1

2,76591

2,596465

2,71868

3,51096

3,682831

2

1,741709

2,58722

2,56549

3,69932

3,58845

2

3,36194

2,73473

2,68731

3,94123

3,791382

3

1,494886

2,59766

2,95026

4,42479

3,10031

3

2,42571

2,72190

3,10463

4,77832

3,290858

4

1,396459

2,74138

2,99062

2,88178

3,36045

4

2,81937

2,88800

3,16962

3,02493

3,562607

5

1,301339

2,62434

2,90026

3,81537

3,82746

5

2,58761

2,761284

3,03318

4,05022

4,098505

6

1,269536

2,40148

2,89241

3,82745

3,57868

6

2,72410

2,498233

3,05704

4,06688

3,779735

7

1,849893

2,73026

3,02659

2,69210

2,95932

7

2,59754

2,889726

3,19525

2,80587

3,100127

8

1,583238

2,70793

3,09730

3,38726

3,48344

8

2,17124

2,854489

3,27761

3,59241

3,653282

9

1,579080

2,56001

2,67485

3,65756

5,107

9

2,30095

2,679293

2,79904

3,90766

5,572893

10

1,525614

2,68038

2,83021

3,15433

3,27452

10

2,64149

2,823822

2,96532

3,32778

3,447345

X2

  
 

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

  

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

 

1,925

9,40

10,00

10,60

10,90

  

9,10

9,40

10,00

10,60

10,90

1

1,453236

3,04229

3,10291

1,85755

2,76454

1

4,03537

3,251359

3,29426

1,92646

2,903198

2

1,363047

3,38758

2,66690

2,46550

3,31232

2

3,89121

3,576083

2,81938

2,58761

3,518716

3

1,719704

3,57967

2,72520

3,58396

3,45753

3

2,99427

3,781157

2,87302

3,78839

3,704393

4

1,403388

2,98178

2,44913

2,93800

2,56549

4

3,37413

3,149464

2,59213

3,09011

2,687312

5

1,643163

3,10273

3,89838

2,99668

3,77867

5

3,15488

3,282892

4,16963

3,18088

4,091108

6

1,441227

3,30466

2,92298

2,86196

3,27237

6

3,06606

3,520396

3,07441

3,03617

3,447142

7

1,847461

3,46605

2,64412

3,31762

2,97971

7

3,90223

3,740384

2,78384

3,47374

3,129482

8

1,332233

3,00196

3,00639

3,50037

3,44757

8

3,89189

3,157895

3,14793

3,71858

3,695453

9

1,287536

2,85804

2,67474

2,66455

3,01417

9

2,87590

2,988921

2,81072

2,82425

3,215409

10

1,645018

3,14442

2,50521

3,02343

2,54501

10

3,44674

3,318479

2,62897

3,1922

2,657213

X3

  
 

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

  

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

 

2,925

7,52

8,00

8,48

8,72

  

7,28

7,52

8,00

8,48

8,72

1

1,315331

2,71442

3,06499

2,74825

2,64267

1

3,83064

2,883562

3,24355

2,87997

2,759397

2

1,464450

3,45554

3,42768

2,96836

2,76641

2

4,68900

3,681286

3,63852

3,1154

2,88349

3

1,632528

3,36771

2,94671

2,67417

2,56549

3

3,72839

3,549748

3,11401

2,80155

2,687312

4

1,255600

3,5855

3,58844

2,61607

2,2404

4

4,51919

3,813187

3,79138

2,74264

2,330533

5

1,733973

3,28024

3,22915

2,40930

2,01999

5

4,11390

3,509416

3,396

2,52262

2,113042

6

1,573632

3,60746

3,28572

2,52939

2,9363

6

3,22285

3,830467

3,50163

2,64789

3,066067

7

1,570469

3,09825

3,22089

2,47487

2,40411

7

4,47484

3,307178

3,41048

2,58564

2,506348

8

1,667089

3,18912

2,75910

3,17651

2,69642

8

3,75882

3,389945

2,90511

3,34305

2,823926

9

1,437057

3,28287

3,18200

2,20112

2,40859

9

3,84222

3,53166

3,34963

2,30399

2,528941

10

1,490903

3,50718

3,09108

2,37757

2,50236

10

3,92968

3,748965

3,25354

2,48757

2,633192

X4

  
 

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

  

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

 

3,925

5,64

6,00

6,36

6,54

  

5,46

5,64

6,00

6,36

6,54

1

1,756234

2,61657

3,52221

2,84534

3,18777

1

2,80932

2,726407

3,76065

3,01058

3,407138

2

1,686828

2,85051

3,13589

3,63044

2,97843

2

2,88349

2,994278

3,36194

3,90153

3,174544

3

1,534301

2,70069

3,08151

3,39248

2,68153

3

3,36438

2,82963

3,2612

3,61678

2,83927

4

1,557964

3,97509

2,40342

3,41715

3,37468

4

2,69269

4,232957

2,5175

3,63045

3,620876

5

1,575708

3,25756

4,27482

2,52872

2,80769

5

4,08608

3,46567

4,61838

2,67105

2,975382

6

1,657552

3,00471

2,57692

3,04557

3,40552

6

3,47948

3,165538

2,72288

3,20661

3,626575

7

1,191796

2,96497

2,39968

3,89838

2,53326

7

3,91312

3,110116

2,53149

4,16963

2,655442

8

1,460132

3,2153

2,83091

3,20535

3,52527

8

3,47891

3,376772

2,97901

3,40204

3,768279

9

1,343041

3,06332

2,94291

4,12388

3,14995

9

2,87457

3,222499

3,08595

4,47837

3,3397

10

1,30242

3,19226

2,77286

2,96323

3,5632

10

2,65721

3,36655

2,92461

3,15882

3,815714

X5

  
 

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

  

m-1,5σ

m-σ

m

m+σ

m+1,5σ

 

4,925

1,88

2,00

2,12

2,18

  

1,82

1,88

2,00

2,12

2,18

1

1,425296

2,54564

3,12654

3,27373

2,6496

1

2,98231

2,679449

3,3319

3,47474

2,758629

2

1,567363

4,03907

3,41161

2,81451

3,06499

2

4,51006

4,290474

3,66107

2,95443

3,243548

3

1,508515

2,76641

3,56629

3,14663

3,31232

3

3,29425

2,88349

3,77987

3,326

3,518716

4

1,469542

3,21431

3,53605

3,47169

2,97197

4

3,14254

3,429034

3,7556

3,65078

3,125763

5

1,411962

2,91037

2,98419

3,58843

2,84488

5

3,62087

3,069964

3,14399

3,79984

3,01086

6

1,678459

4,0768

2,75288

4,20339

3,11341

6

4,09110

4,371797

2,88574

4,52041

3,307135

7

1,228211

3,62621

3,80012

2,56152

1,9703

7

2,98480

3,914884

4,03098

2,71634

2,06022

8

1,774285

2,88553

3,00577

3,40523

2,46029

8

3,47667

3,041182

3,18128

3,63381

2,580387

9

1,381310

2,76025

3,83408

2,77478

2,47909

9

4,28251

2,895836

4,09118

2,90264

2,578508

10

1,317851

2,61977

3,15561

3,02343

3,27697

10

3,89937

2,783733

3,3424

3,1922

3,432915




Однофакторный дисперсионный  анализ Y1:

x1y1

        

Однофакторный дисперсионный анализ

ИТОГИ

        

Группы

Счет

Сумма

Среднее

Дисперсия

m-1,5σ

10

15,14911364

1,514911364

0,03381921

m-σ

10

14,89038003

1,489038003

0,01644397

m

10

15,2090399

1,52090399

0,029811826

m+σ

10

15,61543568

1,561543568

0,022901471

Дисперсионный анализ

 

Источник вариации

 

SS

 

df

 

MS

 

F

 

P-Значение

F критическое

 

Между группами

 

0,0276526

 

4

 

0,0069131

 

0,29064885

 

0,8825225

 

2,5787391

 

Внутри групп

 

1,0703386

 

45

 

0,0237853

      

Итого

1,097991324

49

  

Fкрит>F, фактор не оказывает влияние

Двухвыборочный F-тест для дисперсии

 

m

m+σ

Среднее

1,52090399

1,561543568

Дисперсия

0,029811826

0,022901471

Наблюдения

10

10

df

9

9

F

1,301742845

  

P(F<=f) одностороннее

0,35041429

  

<span class="dash041e_0431_044b_0447_043d_044b_0439__Char" st



Информация о работе Имитационное моделирование производственных и технологических процессов