OBRABOTKAMETALLOV Vol. 27 No. 2 2025 69 TECHNOLOGY Т а б л и ц а 4 Ta b l e 4 Смешанная ортогональная матрица L18 (61 × 34) Mixed L18 (6 1 × 34) orthogonal array Эксперимент № / Trail No. Параметр / Parameter A B C D E 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 1 3 3 3 3 4 2 1 1 2 2 5 2 2 2 3 3 6 2 3 3 1 1 7 3 1 2 1 3 8 3 2 3 2 1 9 3 3 1 3 2 10 4 1 3 3 2 11 4 2 1 1 3 12 4 3 2 2 1 13 5 1 2 3 1 14 5 2 3 1 2 15 5 3 1 2 3 16 6 1 3 2 3 17 6 2 1 3 1 18 6 3 2 1 2 значимости параметров процесса путем сравнения графиков главных эффектов, построенных на основе данных S/N и исходных данных. Теория полезности Оптимизация на основе теории полезности позволяет количественно оценить ценность продукта, рассматривая ее как совокупность уровней полезности, соответствующих различным качественным характеристикам. Задача оптимизации продукта сводится к максимизации общей полезности за счет оптимизации индивидуальной полезности каждой характеристики. Первым шагом является определение оптимальных уровней параметров процесса с использованием метода Тагучи, что позволяет повысить показатели производительности. Затем для каждого отклика (MRR, SR, TWR) устанавливается шкала предпочтений, учитывающая оптимальные и минимальные значения, полученные в ходе экспериментов. Шкала предпочтений строится на основе следующего уравнения: log i i i x P A x = ′ , (6) где Pi – значение предпочтения для i-го отклика; xi – исходные данные, полученные в результате эксперимента для i-го отклика; x’i – наименьшее допустимое значение i-го отклика; A – константа, определяемая как 9 log i i A x x = ′ (при оптимальных условиях). После определения значений предпочтений для каждого отклика необходимо определить весовой коэффициент Wi, i = 1, 2, ..., n, для каждого показателя производительности, удовлетворяющий условию 1 1 n i W = = ∑ . (7) Впоследствии для каждого условия испытания и повторения вычисляется значение полезности U(n, R) на основе уравнения ( , ) 1 ( , ) n n R i i i U P n R xW = = ∑ , (8) где n – номер испытания (1, 2, 3, ..., 18); R – номер повторения (1, 2, 3). После расчета значений полезности для определения идеальных конфигураций параметров процесса вычисляется отношение сигнал/шум (S/N); полезность рассматривается как характеристика типа «Больше – лучше». Затем вычисляется среднее значение отклика и доверительный интервал с использованием значений значимых параметров. При расчете 95%-х доверительных интервалов для подтверждающих экспериментов CICE и совокупностей CIpop используются следующие уравнения: ( ) 1 1 1, Þ CE e e eff CI F f V n R α ⎛ ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ = ⎝ ⎠ + ⎟ ; (9) 1,Þ ( ) e e pop eff F f V CI n α = . (10) Здесь Fα(1, fe) – F-критерий Фишера при уровне значимости α (обычно 0,05) и степенях свободы 1 и fe; Ve – дисперсия ошибки; R – объем выборки для подтверждающих испытаний; neff – эффективный размер выборки, рассчитываемый как N/(1 + DoF), где N – общее количество результатов; DoF – суммарное количество степеней свободы, связанных с оценкой среднего отклика.
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1