Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Товароведение arrow Планирование и организация эксперимента в легкой промышленности

ОБОСНОВАНИЕ И ВЫБОР ПАРАМЕТРОВ ОПТИМИЗАЦИИ

Цель исследования должна быть сформулирована очень четко и допускать количественную оценку, она называется характеристикой цели или параметром оптимизации. При планировании эксперимента очень важно определить параметр у, который нужно оптимизировать. Сделать это не так просто, как кажется на первый взгляд.

Параметр оптимизации является реакцией, т.е. откликом на воздействие факторов, которые определяют поведение выбранной системы.

Множество значений, которые может принимать параметр оптимизации, называется областью его определения.

Области определения параметров оптимизации могут быть непрерывными и дискретными, ограниченными и неограниченными.

Например, выход процесса дубления кожи — этот параметр оптимизации с непрерывной ограниченной областью определения. Он может изменяться в интервале 0—100%. Либо число дефектов в одежде или обуви, этот параметр оптимизации дискретный, ограниченный снизу нормативными требованиями стандартов.

Уметь измерять параметр оптимизации — значит располагать подходящим прибором. Однако если нет способа количественного измерения результата, то используют метод ранжирования.

При этом параметрам оптимизации присваиваются оценки — ранги по заранее выбранной шкале: двухбалльной, пятибалльной и т.п. Ранговый параметр имеет дискретную ограниченную область определения. В простейшем случае область содержит два значения (да, нет; хорошо, плохо). Это может соответствовать, например, годной продукции и браку.

Ранг — это количественная оценка параметра оптимизации, но она носит условный (субъективный) характер. В соответствие качественному признаку ставят некоторое число — ранг. Однако надо помнить, что при прочих равных условиях всегда нужно отдавать предпочтение физическому измерению, так как ранговый подход менее чувствителен и с его помощью трудно изучать тонкие эффекты.

Часто система состоит из ряда подсистем, каждая из которых может оцениваться своим локальным параметром оптимизации. В зависимости от объекта и цели исследования параметры оптимизации могут быть весьма разнообразными и классифицируются на виды (рис. 3.6). Реальные ситуации, как правило, сложны и часто требуют одновременного учета нескольких параметров. В принципе, каждый объект может характеризоваться сразу всей совокупностью параметров, приведенных в классификации (см. рис. 3.6), или любым подмножеством из этой совокупности. Движение к оптимуму возможно, даже если выбран один-единственный параметр оптимизации. Тогда прочие характеристики процесса уже не выступают в качестве параметров оптимизации, а служат ограничениями. Таким образом, параметр оптимизации — это признак, по которому хотят оптимизировать процесс.

Параметр оптимизации должен отвечать следующим требованиям:

  • 1) должен измеряться при любом изменении (комбинации) факторов;
  • 2) быть статистически эффективным, т.е. измеряться с наибольшей точностью. Если эта точность недостаточна, то приходится обращаться к увеличению числа повторных опытов. Например, интересует исследование прочностных характеристик некоторой ткани. В качестве меры прочности можно использовать как прочность на разрыв, так и прочность на продавливание. Поскольку эти характеристики функционально связаны, то с точки зрения эффективности они эквивалентны. Однако точность измерения первой характеристики существенно выше второй. Поэтому требование статистической эффективности заставляет отдать предпочтение прочности на разрыв;
  • 3) быть информационным и универсальным, т.е. всесторонне характеризовать объект исследования. Под универсальностью параметра оптимизации понимается его способность всесторонне характеризовать объект. Например, технологические параметры оптимизации недостаточно универсальны: они не учитывают экономику. Универсальностью обладают, например, обобщенные параметры оптимизации, которые строятся как функции от нескольких частных параметров;
  • 4) иметь физический смысл, т.е. должна быть возможность достижения полезных результатов при соответствующих условиях процесса. Требование физического смысла связано с последующей интерпретацией результатов эксперимента. Не представляет труда объяснить, что значит максимум извлечения, максимум содержания ценного компонента. Эти и подобные им технологические параметры оптимизации имеют ясный физический смысл, но иногда для них может не выполняться, например, требование статистической эффективности. Тогда рекомендуется переходить к преобразованию параметра оптимизации с помощью кодирования.
Виды параметров оптимизации

Рис. 3.6. Виды параметров оптимизации

  • 5) быть однозначным, т.е. минимизируется или максимизируется только одно свойство объекта. Заданному набору значений факторов должно соответствовать одно, с точностью до ошибки эксперимента, значение параметра оптимизации. Для достижения цели исследования необходимо, чтобы параметр оптимизации действительно оценивал эффективность функционирования системы в заранее выбранном смысле. Это требование является главным, определяющим корректность постановки задачи эксперимента.
  • 6) быть количественным, задаваться числом. Иногда это получается естественно, как регистрация показания прибора, например показания шкалы усилия разрывной машины. Однако нередко приходится производить некоторые вычисления. Так бывает при расчете волокнистого состава смесовых полотен. Требуется получить ткань с заданным отношением компонентов, например А:В = 3:2. Один из возможных вариантов решения подобных задач состоит в том, чтобы выразить отношение одним числом (1,5) и в качестве параметра оптимизации пользоваться значениями отклонений (или квадратов отклонений) от этого числа.

Кроме рассмотренных требований, при выборе параметра оптимизации нужно помнить, что параметр оптимизации в некоторой степени оказывает влияние на вид математической модели исследуемого объекта.

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 

Популярные страницы