Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИ




Нормальные уравнения регрессии составляются по виду (1.3.4.) в количестве, соответствующему количеству неизвестных коэффициентов bi. Полученная система уравнений ре­шается обычными математическими методами (метод исклю­чения, метод наименьших квадратов — МНК).

Определение эмпирической формулы линейного вида.

Если числовые данные испытаний укладываются графи­чески достаточно близко от проведенной некоторым образом прямой, то можно предположить существующую здесь линей­ную зависимость:

у=ах+b.

Пример.

При испытаниях на стенде системы управления поворот­ным соплом двигательной установки ракеты [4] были получе­ны данные, определяющие зависимость усилия на штоке руле­вой машинки (Р) от перепада давления между двигательным отсеком и средой, разделяемых защитной мембраной ( р):

Таблица 5

р,[кПа] —20,0 —15,0 10,0 —5,0   +5,0 + 10,0 + 15,0 +20
P, [H] — 101 —77 —81 —57 —21 —29 — 13 — 11 + 29

 

На рис. 2 точки расположились сравнительно близко к проведенной прямой. Следовательно, можно считать зависи­мость P=f( p) линейной.

Этот же вопрос можно решить аналитически.

Допустим сначала, что точки графика точно удовлетворя­ют формуле линейной зависимости,

т. е.

 

 

Вычтем из каждого равенства (начиная со второго) преды­дущее:

 

или

=

 

где — первые разделенные разности [27];

i= 1; 2;...; (n-1)

. (34)

 


Рис. 2. Экспериментальная зависимость Р = f( p).

 

Таким образом, для линейной формулы должно выполнять­ся условие (17). Но при наличии эмпирической формулы (16) равенства (17) будут приближенными, но мало отличающи­мися (колеблющимися) друг от друга.

По табл. 6 вычислим разности по формулам (16).

Из табл. 6 видно, что разности колеблются в сравни­тельно небольших пределах от +8,0 до —1,6, исключая выпа­дающее значение . Следовательно, искомая эмпирическая формула имеет вид линейной зависимости.

В нашем примере значения , расположенные в поряд­ке возрастания, образуют арифметическую прогрессию. Обоз­начим = h — шаг аргумента.

Тогда формула (16) примет вид:

 

, откуда .

Таблица 6

 

р Р Pi+1  
1. —20,0 — 101 — 15-(—20) = +5,0 —77—(—101) = +24 (+ 24): (+5,0) = +4,8
2. — 15,0 —77 — 10—(—15) = +5,0 —81—(—77) = —4 (-4): (+ 5,0) = —0,8
3. 10,0 —81 —5—(—10) = +5,0 —57—(-81) = +24 + 1,8
4. —5,0 —57 + 5,0 —21 —(—57) = +36 + 7,2
5.   —21 + 5,0 —29— (—21) = —8 —1,6
6. +5,0 —29 + 5,0 — 13—(—29) = +16 + 3,2
7. +10,0 — 13 + 5,0 — 11—(—13) = +2 +0,4
8. +15,0 — 11 + 5,0 +29—(—11) = +40 + 8,0
9. +20,0 +29  

 

Обозначим и получим

 

(18)

Величины называются первыми неразделенными разностя­ми. Условие (17) перепишем:

 

=…= . (19)

 

Т. е. первые неразделенные разности должны мало отличать­ся друг от друга, что мы отмечаем в табл. 6.

В результате подстановки значении переменных р и Р в уравнении линейной зависимости появляются уклонения:

 

.

Используя МНК, находим такие значения параметров а и b, при которых сумма квадратов уклонений была бы мини­мальной, т. е.:

 

2+

min. (20)

Для этого определим частные производные

 

 

Приравняв частные производные нулю, получим нормаль­ные уравнения:

 

;

. (21)

 

Следует убедиться в том, что уравнения (21) определят значения параметров при минимуме функции (20). Для этого берем частные производные 2-го порядка:

 

;

; (22)

 

и составляем дискриминант (определитель) D:

 

=

или D > 0 тогда, когда

или n

Выведенная разность не может равняться нулю, поскольку определитель системы (22)

 

 

отличен от нуля, т. к. система имеет решение.

Следовательно, D>0 и >0, что указывает на наличие минимума функции (37).

Проведем расчет параметров а и b методом МНК соглас­но формулам (22) по данным из табл. 7.

 

Таблица 7

р, [кПа] P,[H] р2 Р. р Р
1. —20,0 —101 + 400,00 + 2020.0 —98,9 + 2,1 + 4,41
2. — 5,0 —77 + 225,00 + 1155.0 —84,2 —7,2 +50.9
3. —10,0 —81 + 100,00 + 810,0 —69,5 + 11,5 + 132,1
4. —5,0 —57 + 25,00 +285,0 —54,8 +2,2 + 4,84
5.   —21     —40,1 — 19.1 +366,4
6. + 5,0 —29 + 25.00 — 145.0 —25,4 + 3.6 + 10,29
  + 10,0 — 13 + 100.00 — 130.0 — 10,7 + 2,3 + 5,29
8. + 15.0 — 11 + 225.00 — 165.0 + 4,0 + 15,0 +225
9. + 20,0 + 29 + 400,00 +580,0 + 18,7 — 10.3 + 103.1
  —361 + 1500,00 + 4410,0 —360,9 + 0,1 + 902,03

Нормальные уравнения по данным табл. 7 будут иметь вид:

 

 

Откуда

a= =-2,94; b=- ≈-40,1

Таким образом, искомая эмпирическая формула будет:

 

Р = 2,94∆р —40,1.

 

Подставим сюда значения ∆р для определения значении в таблице 11, затем рассчитаем уклонения . Здесь сумма квадратов уклонений будет минимальная, причем = 0 (в табл. 11 = 0,1, что объясняется округлениями), т. к. сумма равенств, определяющих уклонение:

 

 

Но левая часть уравнения совпадает с левой частью второ­го нормального уравнения (21) после переноса . Определение эмпирических формул, приводящихся к параболическому виду. В этом случае экспериментальные данные должны удовлет­ворять формуле (или могут быть средние значения функции отклика из плана однофакторного эксперимента или двух­факторного при постоянном значении одного из факторов):

 

у = а + bх + с. (23)

 

При определении параметров параболической формулы методом МНК используется система нормальных уравнений, выведенных из условия = min:

(24)

 

Эмпирические формулы, приводящиеся к линейном виду.

Расчет подобных формул производится, если не выполняются условия принадлежности исследуемых характеристик к линейной или параболической.

 

Рассмотрим 6 формул, наиболее часто встречаемых в фор­мализованных описаниях процессов испытаний (см. 1.4.2).

Для каждой формулы установим свойство, которому удов­летворяют два крайних значения зависимой переменной (т. е. и ) и некоторое промежуточное значение .

 

1. у = аlgx+b (25)

 

Подставим крайние значения и аргумента

 

 

Возьмем среднее геометрическое из двух крайних значений аргумента

, этому значению будет соответство­вать следующее значение зависимой переменной

 

или

 

 

Итак, для функции (25) должно выполняться условие

где — значение функции при .

 

2. у = а .

 

Также, как и в предыдущем случае, подставляем крайние значения переменных

;

 

или , откуда это есть условие, которому удовлетворяет рассматривае­мая формула.

 

3. у = а .

 

Подстановка крайних значений дает:

 

, .

Берем среднее арифметическое аргумента:

 

, для которого или , откуда — свойство функции у = а .

 

Сводные данные по аналогичным расчетам для других формул приведены в табл. 8.

Вид эмпирической формулы выбираем, пользуясь таблицей 8. По данным измерений находим и . Затем для этого же значения определим , используя дан­ные испытаний. Если будет равно какому-нибудь , то .

 

Таблица 8

№ формулы Формула
1.
2.
 
4.
5. y-a+
6.

 

 

Причем xi соответствует ; откуда,

применяя линейную интерполяцию,

(26)

Таким образом, для получим 2 значения функции и . Если они мало отличаются друг от друга, то выбранная формула подтверждается, в противном случае нужно испы­тывать следующую за исследованной формулу таблицы 8. Из испытанных формул выбирается та, для которой разность () будет меньше.

Вид зависимостей и их параметры можно определить по формулам, выведенным по МНК, из приложения 3 к ГОСТ 16.305—74.

Пример.

Определить вид эмпирической формулы, выражающей за­висимость между усилием на штоке рулевой машинки Р и углом отклонения а поворотного сопла двигательной установ­ки летательного аппарата по эмпирическим данным в таблице 9.

 

Таблица 9

  Р, [Н] + 500   +74   + 95   +22, +6   -148   -138   -178 -141   -607
, [град]   — 10 —8 —6 —4 —2 +2 +4 +6 +8 +10
                 

 

По виду экспериментальной кривой на рис. 3 можно пред­положить, что мы получили график степенной функции типа 2 (см. табл. 8), т. е.

у = — а или Р = —a

 

 

 


Рис. 3. Экспериментальная зависимость Р = f( ).

 

По предложенной выше методике определяем: . Поскольку график экспериментальной кривой расположен во 2 и 4 квадрантах, а определение парамет­ров а и b связано с вычислением логарифмов, поэтому мы ус­ловно отразим обе ветви графика в 1-ый квадрант и проведем все расчеты для функции Р=+a При этом нужно учесть для удобства расчетов смещение графика по ординате на +6 при = 0, вычтя 6 из взятых значений функции (см. табл. 10).

 

Таблица 10

Ветвь из 4-го квадранта Р   147 | 184      
Ветвь из 2-го квадранта Р   68 89      
    8 6      
  2 3      

 

 

Тогда , откуда при в табл. 10 , т.е. а cледовательно выбор форму­лы сделан верно.

 

Расчеты параметров а и b проведем по формулам, выве­денным при помощи МНК (ГОСТ 16.305—74)

6 6 6

6 6 6

 

Для удобства можно составить таблицу почленного расчета формул. Окончательно:

 

lgα=

b=

Получили следующее аналитическое выражение экспери­ментальной зависимости (Р—b)= — 16,2* . Для первого приближения такое выражение достаточно адекватно отража­ет зависимость P=f(a) за исключением концов графика. По­следнее говорит о более сложной зависимости типа у = (x)* (x) и о проведении дополнительных расчетов либо по усложненной эмпирической формуле, либо по системе нор­мальных уравнений. В нашей работе ограничимся первой мо­делью.

 






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных