ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
РЕГРЕССИОННЫЕ МОДЕЛИНормальные 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
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
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
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
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
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
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:
|