Actual Problems in Machine Building 2019 Vol. 6 No. 1-4

Актуальные проблемы в машиностроении. Том 6. № 1-4. 2019 Инновационные технологии в машиностроении ____________________________________________________________________ 75   ,1 ln ln ln ln2 min max max     j j j j j x x x x X (5) где j X – кодированный уровень j -го фактора; j x – натуральный уровень j -го фактора; max j x , min j x – соответственно максимальный и минимальный натуральные уровни j -го фактора.   1 ln 8856 ,21 0 6931 ,0 6931 ,0 ln2       д д j X   Коэффициенты регрессии уравнения (4) определяются по зависимости    1 1 1 0 ; N i i N y b     1 1 1 . N i i ij j N yx b (6) и для расчета шероховатости будут o b = (-1,1394) + (-0,4620) + (-0,6931) + (-0,6120) + (-1,2039 + (-1,4271) + (-0,7765) + (-1,8326) / 8 = -1,0188; 1 b = 0,0392; 2 b = 0,1792; 3 b = 0,2912; 4 b = -0,2542. Для проведения анализа полученных уравнений (4) определяют ошибку воспроизводимости эксперимента, значимость коэффициентов регрессии и адекватность модели. При определении y i число повторных опытов n было принято равным двум. Отклонение результата любого опыта y ni от среднего арифметического y можно представить в виде разности y ni - y . Для определения величины изменения значений повторных опытов используют дисперсию 2 i S :    n i in i y y S 1 2 2 ) ( . (7) Качество принимаемой модели уравнения (4) оценивается дисперсией 2 y S определяется суммированием 2 i S по числу опытов 1 N в матрице и делением на число степеней свободы N 1 ( n - 1) )1 ( ) ( 1 1 1 2 2 1      nN y y S N i n i n y i , (8) где i = 1, 2, 3, … N 1 ; n = 1, 2, … для 2 y a S R  = 0,1406 / 8 ( 2- 1) = 0,0176. Проверка значимости коэффициентов уравнений регрессии производится независимо для каждого коэффициента с помощью критерия Стьюдента [1]. Для этого необходимо вычислить доверительный интервал , 1 2 N S t b y T j   ) где t T - табличное значение критерия Стьюдента при числе степеней свободы )1 ( 1  nN и требуемого уровня значимости.