Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Контрольная работа: Методика эксперимента и расчет технологического режима получения антифрикционного покрытия

Название: Методика эксперимента и расчет технологического режима получения антифрикционного покрытия
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: контрольная работа Добавлен 23:50:26 23 января 2011 Похожие работы
Просмотров: 177 Комментариев: 2 Оценило: 0 человек Средний балл: 0 Оценка: неизвестно     Скачать

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СПЛАВОВ

(ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ТЕМА: « МЕТОДИКА ЭКСПЕРИМЕНТА И РАСЧЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РЕЖИМА ПОЛУЧЕНИЯ АНТИФРИКЦИОННОГО ПОКРЫТИЯ »


Постановка задачи

Предложить оптимальный режим получения антифрикционного покрытия на твердой подложке с максимально возможной толщиной (Y1 ) при наибольшей твердости (Y2 ).

Из девяти факторов методом априорного ранжирования надо выбрать три наиболее значимых.

На процесс оказывают влияние следующие факторы:

Х1 – давление паров селена, мм.рт. ст.;

Х2 – температура нагрева пластины, С;

X3 – время термообработки, мин.;

X4 – чистота молибденового покрытия, %;

X5 – наличие защитной атмосферы, %;

Х6 – толщина молибденового покрытия, % ;

Х7 – габариты пластины, см ;

Х8 – чистота селена, %;

Х9 – предварительный отжиг пластины.

Анализируем опубликованную информацию о влиянии факторов на данный объект исследования, или получаем необходимые сведения путем независимого опроса пяти специалистов, предлагая им расположить факторы по степени их влияния на процесс получения покрытия (см. табл. 2.1).

Таблица 1 - Результаты ранжирования факторов

Специалисты Ранги
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9
1 1 2 4 4 6 5 7 5 8
2 2 3 3 7 9 5 8 6 7
3 1 1 4 5 8 6 9 7 9
4 2 2 3 6 7 5 7 5 6
5 1 2 2 8 7 6 8 6 7

Обрабатываем результаты, приведенные в таблице 1 Определяем сумму рангов в каждом столбце. Например, в столбце Х1

, где с - число специалистов.

Определяем среднюю сумму рангов:

Находим отклонение суммы рангов от среднего значения, например для Х1 :

Результаты такой обработки данных приведены ниже:

Сумма рангов 7 10 16 30 37 27 39 29 37
Отклонение суммы рангов от средней (∆i) -19 -3 -9 -23 -30 -20 -32 -22 -30
∆i2 361 9 81 529 900 400 1024 484 900

Определяем согласованность мнений специалистов по χ2 -критерию.

Мнения специалистов согласуются, если χ2 расч ≥ χ2 табл ;

здесь ; tU - число групп, образованных факторами одинакового ранга;

По табл. П. 1 [1] при определенном уровне значимости α и числе степеней свободы f=k-1 выбираем табличное значение χ2 табл = 15,51 для α = 0,05 и f=(9-1) = 8. Поскольку χ2 расч ≥ χ2 табл , мнения специалистов согласуются.

Графически сумму рангов представляем в виде диаграммы

Рисунок 1 - Диаграмма суммы рангов

По диаграмме выбираем наиболее значимые факторы. Как видно из рисунка 1, эксперты отдали предпочтение следующим трем факторам:

Х1 – давление паров селена, мм.рт. ст.;

Х2 – температура нагрева пластины, С;

X3 – время термообработки, мин.;

Используя результаты ПФЭ и обобщенный параметр оптимизации, составляем уравнение регрессии.

Выбираем параметр оптимизации,:

Y1 – толщина антифрикционного слоя, мкм;

Y2 – твердость, кг/мм2

Выбираем основной уровень и интервал варьирования факторов:

Х1 = (140 ± 100, мм.рт.ст.),

Х2 = (600 ± 100, С ),

X3 = (40 ± 20, мин.).

Таблица 2 – Матрица планирования ПФЭ

№ опыта Х0 Х1 Х2 Х3 Y1 Y2 d1 d2 d1 d2
1 + 240 500 20 18 94 0,92 0,89 0,819 0,904
2 + 40 700 20 8 56 0,37 0,48 0,177 0,421
3 + 40 500 60 5 54 0,12 0,44 0,052 0,223
4 + 240 700 20 12 29 0,69 0,06 0,041 0,202
5 + 240 500 60 5 80 0,12 0,80 0,096 0,309
6 + 40 700 60 5 50 0,12 0,37 0,044 0,209
7 + 240 700 60 15 80 0,84 0,80 0,672 0,819
8 + 40 500 20 4 36 0,07 0,13 0,009 0,094
9 + 140 600 40 8,5 83 0,41 0,83 0,340 0,583
10 + 140 600 40 8,3 81 0,40 0,81 0,324 0,569
11 + 140 600 40 8,4 82 0,40 0,82 0,328 0,572
12 + 140 600 40 8,4 84 0,40 0,84 0,336 0,579

Рисунок 2 Функция желательности


Y1 –степень извлечения циркония;

Y2 –содержание гафния в цирконии

По табл. П2 [1] строим график функции Харрингтона. По осям откладываем натуральные значения обобщаемых параметров. Числовые значения границ желательности, согласно техническим условиям, следующие:

d Y1 Y2
0,95 25 130
0,37 8 50

Находим по графику формальные значения (d1 и d2 ) обобщаемых параметров оптимизации и вычисляем обобщенный параметр оптимизации по формуле Полученные данные, т.е. значения d1 , d2 и D, заносим в таблицу 2.

Вычисляем коэффициенты уравнения

D= bo + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + bl 2 X1 X2 + bl 3 X1 X3 + b23 X2 X3 + bl 23 X1 X2 X3 для обобщенного параметра оптимизации (таблица 3).

Таблица 3 - Расчет коэффициентов уравнения

номер опыта Х0 Х1 Х2 Х3 X1 X2 X1 X3 X2 X3 X1 X2 X3 D
1 + + - - - - + + 0,904
2 + - + - - + - + 0,421
3 + - - + + - - + 0,223
4 + + + - + - - - 0,202
5 + + - + - + - - 0,309
6 + - + + - - + - 0,209
7 + + + + + + + + 0,819
8 + - - - + + + - 0,094
3,181 1,287 0,121 -0,061 -0,505 0,105 0,871 1,553
bi 0,397 0,160 0,015 -0,007 -0,063 0,013 0,108 0,194

Коэффициенты bi уравнения регрессии рассчитываем по формуле:

Уравнение регрессии для обобщенного параметра оптимизации имеет вид:

D= 0,397 + 0,160X1 + 0,015X2 - 0,007X3 - 0,063 X1 X2 + 0,013X1 X3 + 0,108X2 X3 + 0,194X1 X2 X3

Для проверки значимости коэффициентов регрессии выполняем четыре параллельных опыта на основном уровне (таблица 2 опыты 9...12).

Статистическая обработка результатов.

Рассчитываем дисперсию параметра оптимизации и доверительный интервал для коэффициентов уравнения. По параллельным опытам (9... 12 в задании) подсчитываем дисперсию параметра оптимизации и доверительный интервал для коэффициентов уравнения.

Дисперсию параметра оптимизации вычисляем по формуле:

где т = 4 – число опытов на основном уровне;

Dn – значение D, получаемое в каждом из четырех параллельных опытов;

D – среднее арифметическое значение D.

Значение S2 D =0,42. 10-4 .

Доверительный интервал для коэффициентов регрессии определяем по формуле:


где t - критерий Стьюдента;

α - уровень значимости;

- дисперсия, характеризующая погрешность в определения коэффициентов (здесь S2 D - дисперсия параметра оптимизации, N - число опытов матрицы планирования).

Подставляя в эту формулу значения S'D =0,42. 10-4 и N = 8, получаем S^ = 0,52-10-5 . Доверительный интервал для коэффициентов регрессии

∆bi = ±3,18 (0,52. 10-5 )1/2 = 0,007

Величину t = 3,18 (при α = 0,05 и f = m–1 = 3) выбираем из табл. ПЗ [1].

Все абсолютные величины коэффициентов регрессии, кроме коэффициентов при Х3 , больше доверительного интервала, и поэтому они являются статистически значимыми. Окончательно уравнение регрессии имеет вид:

D= 0,397 + 0,160X1 + 0,015X2 – 0,063 X1 X2 + 0,013X1 X3 + 0,0108X2 X3 + 0,194X1 X2 X3

Рассчитываем дисперсию адекватности модели. Схема расчета дисперсии адекватности модели приведена в таблице 4.

Таблица 4 - Расчет дисперсии адекватности

№опыта Dэксп Dрасч Dэксп – Dрасч (Dэксп – Dрасч) 2 . 104
1 0,904 0,894 0,01 1
2 0,421 0,414 0,007 0,49
3 0,223 0,232 -0,009 0,81
4 0,202 0,194 0,008 0,64
5 0,309 0,316 -0,007 0,49
6 0,209 0,216 -0,007 0,49
7 0,819 0,824 -0,005 0,25
8 0,094 0,086 0,008 0,64

Примечание. Dрасч – арифметическая сумма членов уравнения регрессии, умноженных на знаки строк (таблица 3).

Дисперсию адекватности определяем по формуле:

где Dэксп иDрасч – значение Dрасч , рассчитанное соответственно по экспериментальным данным и по уравнению регрессии;
N = 8 – число опытов матрицы;
k= 6 – число статистически значимых коэффициентов;
1 – учитывает свободный член в уравнении регрессии.

Получаем S2 ад = 4,81. 10-4 .

Проверяем гипотезу адекватности модели по критерию Фишера.

Расчетное значение критерия Фишера:

Табличное значение Fra =10,1 при fз = m – 1=3, fч = N – k – 1=1 и α=0,05

Поскольку Fpac ч < Fтабл , гипотеза об адекватности уравнения не отвергается и им можно пользоваться для следующих этапов планирования, например, использовать метод «крутого восхождения».

Интерпретация уравнения регрессии.

Анализ уравнения регрессии показывает, что на формирование покрытия с заданными свойствами наиболее сильное влияние оказывает соотношение водной и органической фаз (Х1 ), затем концентрация трибутилфосфата (Х2 ) и в меньшей степени соотношение циркония и гафния в растворе (Хз), межфакторные взаимодействия повышают величины всех трех факторов.

Таким образом, уже из первых восьми опытов извлекаем значительную информацию об изучаемом объекте.

Метод «крутого восхождения».

После получения адекватного линейного уравнения осуществляем движение по его градиенту в область оптимума («крутое восхождение»). На этом этапе используем основные факторы со статистически значимыми коэффициентами; межфакторные взаимодействия не учитываем. Если коэффициент регрессии при факторе статистически незначим, то в опытах крутого восхождения номинал этого фактора поддерживаем постоянным.

При определении направления движения рекомендуется изменять значения факторов пропорционально величинам произведений коэффициентов регрессии с учетом их знаков на соответствующий интервал варьирования. В нашем примере при Х2 коэффициент положителен (+0,015), поэтому, двигаясь в область оптимума, образец следует нагревать.

В заданиях рекомендуется сделать не менее 5 шагов, путь ограничен масштабами координат контурных карт. При этом использовать координаты [Х1 ; Х3 ] Для нахождения толщины покрытия и [Х2 ; Х3 ] Для нахождения его твердости. В целях сокращения числа реальных опытов и увеличения шага намечается серия «мысленных опытов», результаты которых можно определить по контурным картам и графику функции желательности.

После нахождения обобщенного параметра оптимизации для соответствующего режима, по графику функции желательности определяются натуральные параметры оптимизации.

«Крутое восхождение» прекращается, когда натуральные параметры оптимизации удовлетворяют исследователя, либо когда достигнута область оптимума, т. е. движение в любую сторону от максимально полученного обобщенного параметра оптимизации приводит к худшимпоказателям качества.

Таблица 5 - Результаты и расчет крутого восхождения

Факторы

Соотноше

ние водной и органической фаз, Х1

Концентрация трибутилфосфата, (%), С, Х2 Соотношение циркония и гафния в растворе, X3 Степень извлечения церкония, ηZr Содержание гафния в цирконии, ηHf / Zr d1 d2 D=( d1 . d1 )1/2
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Основной уровень 140 600 40
Интервал варьирования (I) 100 100 20
Коэффициент регрессии bi +0,160 +0,015 -0,007
Произведение I. bi +16 +1,5 -0,7
Округелние, z +16 +2 -1
Шаг,z. 3 16 2 -3
1 опыт (реализован-ный) 156 602 37 5 75 0,16 0,69 0,33
2 опыт (мысленный) 172 604 34
3 опыт (мысленный) 188 606 31
4 опыт (реализован-ный) 204 608 28 18 90 0,86 0,82 0,84
5 опыт (мысленный) 220 610 25
6 опыт (реализован-ный) 236 612 22 25 100 0,97 0,87 0,92
7 опыт (мысленный) 252 614 19
8 опыт (реализован-ный) 268 616 16 22 110 0,94 0,92 0,93
9 опыт (мысленный) 284 618 13
10 опыт (реализован-ный) 300 620 10 15 100 0,78 0,87 0,82
11 опыт (мысленный) 316 622 7
12 опыт (реализован-ный) 332 624 4 5 85 0,16 0,78 0,35

Примечание. Увеличение шага в 3 раза вызвано погрешностью в измерении температуры и давления.

Определяем наилучшее значение качества по максимальной величине D.

Лучшие показатели качества, которые оцениваются по максимальному значению обобщенного параметра оптимизации (D = 0,93), получены в опыте № 8 при давлении паров селена 268 мм. рт. ст., температуре образца 616°С и времени селенирования 16 минут. При этом толщина самосмазывающегося покрытия диселенида молибдена составила 22 мкм, а микротвердость H= 110 кг/мм2 . Этот режим и был рекомендован для получения антифрикционных покрытий на изделиях, работающих в настоящее время в различных областях промышленности.

Список использованных источников

[1] Колчин Ю.О., Егорычев К.Н., Миклушевский В.В. Организация и планирование эксперимента // Учебное пособие для практических занятий. – М.: МИСиС, 1997

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений08:06:17 19 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
09:27:44 29 ноября 2015

Работы, похожие на Контрольная работа: Методика эксперимента и расчет технологического режима получения антифрикционного покрытия

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(150512)
Комментарии (1836)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru