Статистичні методи при дослідженні температурної деформації інструменту
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Виконано моделювання по дослідженню величини температурної деформації інструменту Dm від часу охолодження T і величини подачі S. Побудовані регресійні моделі для опису процесу.
Встановлено.
1. Факторний простір процесів, які відбуваються при механічній обробці матеріалів має значну неоднорідність: зміна закономірностей, які пов’язують показники і фактори в різних його частинах.
2. Опис процесів, пов’язаних з технологічними процесами обробки виконати однією простою моделлю з достатніми для практичного використання характеристиками не завжди можливо.
3. Моделі, які цілком задовільні з точки зору математичної статистики, можуть бути непридатні до використання. В зв’язку з чим адекватність моделі повинна оцінюватись з точки зору придатності для практичного використання в предметній галузі її застосування відповідно до мети дослідження. Статистичні характеристики є допоміжними для оцінювання вірогідності і надійності побудованої моделі.
4. Необхідно використовувати сукупність моделей, які діють в окремих частинах простору і дають можливість розв’язувати різні задачі по моделюванні процесів.
Блок інформації про статтю
Автори зберігають авторське право на цю роботу. Публікація виконана за умовами ліценхії CC Attribution-NonCommercial 4.0.
Посилання
Артамонов Е.В. Резание металлов и температурный фактор / Е.В. Артамонов, Д.В. Васильев, М.Х. Утешев. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2012. – С. 68–101.
Дрейпер Норманн, Смит Гарри Прикладной регрессионный анализ, 3-е изд. –М.: Вильямс, 2007. –912с.
Карлсберг К. Регрессионный анализ в Microsoft Excel –СПб.: Альфа книга, 2017. –400с.
Лапач С.Н., Радченко С.Г., Бабич П.Н. Планирование, регрессия и анализ моделей PRIAM (ПРИАМ) // Каталог программные продукты Украины. –К.: 1993. С. 24-27.
С.М. Лапач Проблеми побудови регресійних моделей процесів різання металів // Вісник НТУУ «КПІ». Серія «Машинобудування». –2014, –№3(72). –С.40–47.
Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. –М.: Горячая линия – Телеком, 2007. –288с.
С.Н. Лапач, С.Г. Радченко Регрессионный анализ в условиях неоднородности факторного пространства // Математичні машини і системи, –2016, –№ 3. –C.55–63.
Лапач С.М. Визначення оптимальної кількості кластерів // Математичне та імітаційне моделювання систем МОДС 2014: ІХ міжнародна науково – практична конференція (м. Київ – с. Жукін, 23 – 27 червня 2014). – С. 272 – 275.
Лапач С.М. Кластерний аналіз при визначенні однорідних областей факторного простору в регресійному аналізі // П`ятнадцята міжнародна конференція ім. акад. Михайла Кравчука 15-17 травня 2014р. Київ: Матеріали конф. Т.3. Теорія ймовірностей та математична статистика. –К.: НТУУ «КПІ», 2014. –С.82–84.
Кузьмін В.М., Лапач С.М. «Полігональна регресія при наявності гетероскедастичності», «Економіка і управління» –2007, –№1. –C.81–86.