Описание программного комплекса
Для обработки данных, полученных в ходе двухфакторных экспериментов, был разработан специализированный программный комплекс. Он включает в себя два основных приложения, которые эффективно взаимодействуют друг с другом. Оба программных продукта были созданы с использованием среды разработки Borland Delphi 5.0 и полностью совместимы с операционными системами семейства Windows, такими как Windows 9x и Windows XP. Важной функциональной особенностью является возможность сохранения всех полученных результатов в файлы, а также их вывод на печать для дальнейшего анализа и документирования.
Взаимодействие и назначение программ
Программы спроектированы для совместной работы с данными двухфакторных экспериментов, хотя каждая из них может функционировать и автономно. Их совместное использование создает целостный аналитический конвейер: от первичной обработки сырых данных до визуализации результатов.
Программа для расчета коэффициентов модели (OCCP2F)
Первое приложение предназначено для математической обработки результатов активного эксперимента, проведенного по ортогональному центральному композиционному плану (ОЦКП). Его ключевые задачи включают:
- Расчет коэффициентов для двухфакторной математической модели.
- Оценку точности модели путем вычисления невязки между экспериментальными данными и значениями, предсказанными моделью.
- Сохранение результатов в универсальном формате, что обеспечивает легкий обмен данными с другими программами комплекса.
- Вывод итоговых отчетов на печать.
Программа также оснащена элементами управления, которые позволяют пользователю быстро переключаться на модули построения графиков и пересчета моделей. Объем исходного кода этого приложения составляет 7.5 КБ. Важно отметить, что программа способна работать не только с двухфакторными, но и с однофакторными моделями, что расширяет область ее применения.
Программа для визуализации данных (Grapher2F)
Второе приложение отвечает за графическое представление результатов. Оно строит кривые для полиномиальной модели вида Y = f(X1, X2), используя итерационный метод. Пользователь может самостоятельно задавать требуемую точность вычислений, что обеспечивает оптимальный баланс между скоростью работы и качеством результата. Программа поддерживает одновременное построение до 10 кривых на одном графике.
Если Grapher2F запускается непосредственно из программы расчета OCCP2F, то рассчитанные коэффициенты модели автоматически подставляются в соответствующие поля ввода. Эта интеграция значительно ускоряет рабочий процесс и минимизирует риск ошибок при ручном вводе данных. Объем кода этой программы — 9.2 КБ.
Функциональные возможности Grapher2F
Программа построения графиков обладает широкими возможностями для анализа:
- Построение одиночных кривых и целых семейств кривых в пределах заданного диапазона измерений.
- Проведение интерполяции (оценки значений внутри диапазона) и экстраполяции (прогнозирования значений за пределами изученного диапазона). Эта функция является ключевой для прогнозирования состояния исследуемого объекта.
Например, на рисунке 1 представлены графики линейной модели K = f(T, r).
В данном случае была задана 5%-ная погрешность эксперимента. Стоит отметить, что если задать более строгую погрешность (например, 2%), все коэффициенты модели могут стать статистически значимыми, что приведет к необходимости использования более сложной, нелинейной модели для адекватного описания данных.
Полученный в результате интерполяционный полином можно напрямую применять для определения значений прогнозируемого параметра, например, Ky.
Расширенные возможности и важность метода
Программный комплекс также позволяет строить прогнозирующие полиномы и работать с однофакторными кривыми, которые рассматриваются как частный случай двухфакторной модели (когда коэффициенты b2, b22 и b12 равны нулю). Пример такого расчета приведен в соответствующем приложении к документации.
Главное преимущество применения метода планирования активного эксперимента для прогнозирования технического состояния объектов, зависящих от двух факторов, заключается в возможности выявить и количественно оценить эффекты взаимодействия параметров (коэффициенты bij). Эти взаимосвязи принципиально невозможно обнаружить при традиционном однофакторном подходе к анализу, что делает двухфакторный метод и данный программный комплекс особенно ценными для комплексных инженерных и научных исследований.