软件均匀试验设计(软件均匀试验设计实验报告)

设计软件00

今天给各位分享软件均匀试验设计的知识,其中也会对软件均匀试验设计实验报告进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

随机变量X和Y在圆域x2+y2≤r2上服从联合均匀分布.(1)求X和Y的相关系数ρ;(2)问X和Y是否独立?

(1)ρ等于5。

这是个面积为πR^2的圆形,均布在圆内(dx dy)的概率值为1/πR^2。

如果求边缘分布的话,也就是求f(x)和f(y),由对称性可看出它俩形式一样

f(x) 的值域是-1到1,而对应一个确定x的y的值域是(-sqrt(1-x^2),sqrt(1-x^2))

所以f(x) = 2sqrt(1-x^2),其中-1

(2)独立。

扩展资料:

简单地说,随机变量是指随机事件的数量表现。例如一批注入某种毒物的动物,在一定时间内死亡的只数;某地若干名男性健康成人中,每人血红蛋白量的测定值;等等。另有一些现象并不直接表现为数量,例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等。

但我们可以规定男性为1,女性为0,则非数量标志也可以用数量来表示。这些例子中所提到的量,尽管它们的具体内容是各式各样的,但从数学观点来看,它们表现了同一种情况,这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值,而在进行试验或测量之前,我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。

参考资料来源:

正交实验怎么做?

正交试验设计法,就是使用已经造好了的表格--正交表--来安排试验并进行数据分析的一种方法。

它简单易行,计算表格化,使用者能够迅速掌握。下边通过一个例子来说明正交试验设计法的基本思想。  

[例1]为提高某化工产品的转化率,选择了三个有关因素进行条件试验,反应温度(A),反应时间(B),用碱量(C),并确定了它们的试验范围:  

A:80-90℃  

B:90-150分钟  

C:5-7%  

试验目的是搞清楚因子A、B、C对转化率有什么影响,哪些是主要的,哪些是次要的,从而确定最适生产条件,即温度、时间及用碱量各为多少才能使转化率高。试制定试验方案。  

这里,对因子A,在试验范围内选了三个水平;因子B和C也都取三个水平:  A:A1=80℃,A2=85℃,A3=90℃  B:B1=90分,B2=120分,B3=150分  C:C1=5%,C2=6%,C3=7% 

当然,在正交试验设计中,因子可以是定量的,也可以是定性的。而定量因子各水平间的距离可以相等,也可以不相等。

正交试验的一般流程包括以下几个步骤:

①确定研究因素;

②选择指标水平;

③制作成正交试验表格;

④进行试验;

⑤试验结果分析

正交试验正交试验设计(Orthogonal experimental design),是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。

工具/原料

计算机一台

方法/步骤

基本简介:

当分析因设计要求的实验次数太多时,一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中,选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)。

正交设计的基本特点是:用部分试验来代替全面试验,通过对部分试验结果的分析,了解全面试验的情况。

正交试验是用部分试验来代替全面试验,它不可能像全面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析;当交互作用存在时,有可能出现交互作用的混杂。

正交表:

正交表是一整套规则的设计表格。用L为正交表的代号,n为试验的次数,t为水平数,c为列数,也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34),它表示需作9次实验,最多可观察4个因素,每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等,称它为混合型正交表,如L8(4×24) ,此表的5列中,有1列为4水平,4列为2水平。根据正交表的数据结构看出,正交表是一个t行c列的表,其中第j列由数码1,2,… Sj 组成,这些数码均各出现N/S 次。

正交表具有两条性质:

(1)每一列中各数字出现的次数都一样多。

(2)任何两列所构成的各有序数对出现的次数都一样多。

所以称之谓正交表。

方案设计:

安排试验时,只要把所考察的每一个因子任意地对应于正交表的一列(一个因子对应一列,不能让两个因子对应同一列),然后把每列的数字\"翻译\"成所对应因子的水平。这样,每一行的各水平组合就构成了一个试验条件(不考虑没安排因子的列)。

例:

某矿物气体还原试验中,要考虑还原时间(A)、还原温度(B)、气体流速(C)、还原气体比例(D)这四个因子对全铁合量X〔越高越好)、金属化率Y(越高越好)、二氧化钛含量Z(越低越好)这三项指标的影响。希望通过试验找出主要影响因素,确定最适工艺条件。

  首先根据专业知以确定各因子的水平:

  时间:A1=3(小时),A2=4(小时),A3=5(小时)

  温度:B1=1000(℃),B2=1100(℃),B3=1200(℃)

  流速:Cl=600(毫升/分),

C2=400(毫升/分),

   C3=800(毫升/分)

   CO:H2:D1=1:2,D2=2:1,D3=1:1

  这是四因子3水平的多指标(X、Y、Z)问题,如果做全面试验需3^4=81次试验,而用L9( 34)来做只要9次。

数据分析—方差分析:

正交表的另一个好处是简化了试验数据的计算分折。还是以[例1]为例来说明。按照表2的试验方案进行试验,测得9个转化率数据。

由总平方和与各因素平方和即可求得误差平方和,亦称剩余平方和。是总平方和减各因素平方和所得。如正交表有一空列,则该列的平方和就是误差平方和。但在正交表饱和试验的情况下,即所有各列全部排满时,误差平方和一般用各因素平方和中几个最小的平方和之和来代替,同时,这几个因素不再作进一步的分析。

  自由度:φT=试验次数一1

  φA,B…=水平数一1

  φA×B=φA×φB

  φe=φT-φA-φB-……-φD

flexsim行进时间服从均匀分布怎么设置flexsim?

在FlexSim中,你可以使用随机模拟方法来实现行进时间的均匀分布。但是,由于时间通常不被视为随机变量,所以这需要一些额外的处理和计算。

以下是一种可能的实现方式:

1. 首先,你需要定义一个TimeStep,这个时间步长是你的模型中时间的基本单位。然后,你可以在模拟的任何阶段设定一个StepSim,这个步骤模拟时间的采样。

2. 然后,你需要定义一个TimeDistribution。在这个分布中,你可以定义在哪个时间步长之间有多少时间采样点。

3. 在你的模型中,你需要使用SamplingRate来定义在每个时间步长中采样的次数。

4. 最后,在模拟的每个时间步长中,FlexSim会按照你定义的TimeDistribution来随机选择一个时间点来采样。

以下是一个具体的例子:

```plaintext

TimeStep 1s

SamplingRate 10 // 在每个时间步长中采样10次

TimeDistribution [1s, 1.1s, 1.2s, 1.3s, 1.4s, 1.5s, 1.6s, 1.7s, 1.8s, 1.9s] // 定义采样的时间段

// 在模拟的过程中,每个时间步长都会随机选择一个时间段来采样

```

在这个例子中,TimeDistribution定义了在每个时间步长中可能的时间段。如果你想要使行进时间服从均匀分布,你需要定义一个在每个时间步长中都有相同数量时间点的时间段。

注意,在这种情况下,你可能需要调整你的模拟参数以确保在每个时间步长中都有一个时间点被选中。在理想情况下,这可能需要一些实验来找到最适合你的模型的参数设置。

你好,要设置FlexSim中的行进时间服从均匀分布,可以按照以下步骤操作:

1. 在模型中选择需要设置行进时间的对象,例如,一个运输车。

2. 右键单击对象并选择“Advanced Properties”。

3. 在“Advanced Properties”窗口中,选择“Travel Time”选项卡。

4. 在“Travel Time”选项卡中,选择“Uniform Distribution”选项。

5. 输入最小和最大的行进时间值,并选择时间单位。

6. 单击“Apply”按钮应用设置。

7. 重新运行模型,FlexSim将使用均匀分布生成行进时间,以模拟实际运输车的行进时间变化。

注意:在设置行进时间服从均匀分布时,应根据实际情况选择合适的最小和最大值。如果最小和最大值过大或过小,可能会影响模拟结果的准确性。

在加工时间触发器内输入:erlang(0, 2, 5, 0) 这样应该是均值为10的erlang(2)分布

关于软件均匀试验设计和软件均匀试验设计实验报告的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。