InŜynieria Rolnicza /005 Maja Jakubowska, Leon Kukiełka Katedra Maszyn Roboczych Politechnika Koszalińska ZASTOSOWANIE PROGRAMU KOMPUTEROWEGO EXPERIMENT PLANNER DO IDENTYFIKACJI PROCESÓW ROZRÓśNIANIA SKŁADNIKÓW MIESZANINY BULW ZIEMNIAKA I KAMIENI Streszczenie W artykule przedstawiono nowy program komputerowy do wspomagania eksperymentów. Opisano podstawowe jego moŝliwości na przykładzie sprawdzenia istotności wpływu czynników: cięŝaru właściwego, długości, kształtu i masy na współczynnik rozpoznawania kamieni w składnikach mieszaniny bulw ziemniaka i kamieni. Słowa kluczowe: planowanie eksperymentów, plany eksperymentów, analiza regresji, model matematyczny, model obiektu badań Wykaz oznaczeń: l długość γ cięŝar właściwy (ro), roz współczynnik prawidłowo rozdzielonych ziemniaków, o obtoczenie, m masa,,,, zmienne równania regresji (zmienne wejściowe l, γ, o, m), b i poszukiwane współczynniki równania regresji. Wprowadzenie Podczas identyfikacji obiektów badań naleŝy wykonać wiele skomplikowanych operacji takich jak: planowanie eksperymentu, opracowanie otrzymanych wyników badań oraz obliczenia współczynników w przyjętym modelu matematycznym. Proces ten moŝna znacznie przyspieszyć i ulepszyć wykorzystując specjalistyczne programy komputerowe, np. CADEX [Polański, Górecka 99] lub opracowane 7
Maja Jakubowska, Leon Kukiełka w Katedrze Maszyn Roboczych Politechniki Koszalińskiej programy PLANEKS- STAT [Kukiełka 00] i Eperiment Planner [Kukiełka 00]. Wykorzystuje się w nich statystyczne metody identyfikacji obiektów wielowymiarowych, rozpatrując rzeczywiste obiekty (tutaj proces rozróŝniania rys. ) jako procesy losowe (statystyczne). Rys.. Fig.. Stanowisko badawcze separatora akustycznego: zasilanie układu wykonawczego, zasilanie układu elektronicznego, rynna spustowa ziemniaków, rynna spustowa kamieni, 5 reduktor z bezstopniową regulacją prędkości, 6 silnik elektryczny, 7 akustyczne urządzenie rozróŝniające Eperimental setup for an acoustic separator: supplying the eecutive system, supplying the electronic system, conveyor trough for potatoes, conveyor trough for stones, 5 reducer with an infinitely variable adjustment, 6 electric motor, 7 acoustic discriminating device Wykorzystując cybernetyczną zasadę czarnej skrzynki (rys. ), tj. braku pełnej znajomości mechanizmów obiektu, poszukuje się związków pomiędzy zmiennymi wyjściowymi y, a zmiennymi wejściowymi (przy załoŝeniu występowania czynników stałych c oraz czynników zakłócających z, których wpływ jest ujmowany jako przedział ufności modelu). 8
Zastosowanie programu komputerowego... zakłócenia z zmienne sterujące (wejściowe) Badany obiekt c y zmienne wyjściowe czynniki stałe Rys.. Fig.. Model czarnej skrzynki Model of black bo Cel i zakres badań Celem badań jest opracowanie równania regresji opisującego zaleŝności współczynnika dokładności rozróŝniania w zaleŝności od cięŝaru właściwego, długości, kształtu i masy. W pracy przedstawiono najwaŝniejsze etapy identyfikacji obiektu badań przy wykorzystaniu programu EPlanner. Przyjęto następujące przedziały zmienności czynników wejściowych dla kamieni: l 0 0 mm γ, 0,57 kn/m o 6 m 8 50 g W programie moŝliwy jest wybór następujących modeli: wielomian, funkcja logarytmiczna, wykładnicza, potęgowa i ułamkowa. Współczynnik dokładności (jako stosunek prawidłowo rozpoznanych kamieni do całkowitej liczności próby - 00 powtórzeń w doświadczeniu) opisano funkcją kwadratową czterech zmiennych wejściowych o postaci: ŷ = b 0 + Badania zrealizowano według planu pięciopoziomowego rotatabilnego, którego ilustrację graficzną przedstawia rysunek [Kukiełka 00], natomiast wartości zmiennych zakodowanych i rzeczywistych tablica. + () 9
Maja Jakubowska, Leon Kukiełka Rys.. Schemat punktów pomiarowych w planie 5-cio poziomowym rotatabilnym dla trzech zmiennych Fig.. Diagram of measuring points in a five-level rotatable plan for three variables Tabela. Plan eksperymentu Table. Lp Zakodowane l γ o m Rzeczywiste l γ o m [mm] [kn/m ] [-] [g] - - - - 56,65 6 + - - - 06,65 6 - + - - 56 8,55 6 + + - - 06 8,55 6 5 - - + - 56,65 5 6 6 + - + - 06,65 5 6 7 - + + - 56 8,55 5 6 8 + + + - 06 8,55 5 6 9 - - - + 56,65 9 0 + - - + 06,65 9 - + - + 56 8,55 9 + + - + 06 8,55 9 - - + + 56,65 5 9 + - + + 06,65 5 9 5 - + + + 56 8,55 5 9 6 + + + + 06 8,55 5 9 7 + 0 0 0 0 5,9 6 8-0 0 0 0 5,9 6 9 0 + 0 0 80 0,57 6 0 0-0 0 80, 6 0 0 + 0 80 5,9 6 6 0 0-0 80 5,9 6 0 0 0 + 80 5,9 50 0 0 0-80 5,9 8 5... 0 0 0 0 80 5,9 6 50
Zastosowanie programu komputerowego... Przeprowadzono serię doświadczeń zgodnie z opracowanym planem eksperymentu a uzyskane wyniki wprowadzono do programu EPlanner. Program pozwala na wykrywanie błędów grubych w seriach pomiarowych z wykorzystaniem testów B (B-Grubbsa, B, B 6, B 7, B 8 ). Przeprowadzone testy nie wykazały błędów grubych. Następnie obliczono współczynniki oraz zbadano ich istotność (rys. ). Tylko liniowe składniki w równaniu () są istotne na przyjętym poziomie istotności α=0,05, natomiast składniki kwadratowe i interacji są nieistotne. Rys.. Fig.. Widok ekranowy programu Eperiment Planner.0. Okno postaci modelu statystycznego oraz obliczone współczynniki równania regresji wraz z testem istotności Screen image of the Eperiment Planner.0 program. The window of a statistical model form and calculated coefficients of a regression equation along with a significance test Następnie, wyznaczono współczynnik korelacji wielowymiarowej R będący miarą dopasowania funkcji regresji do wyników eksperymentu, a w opisywanym przypadku wynosi R=7%. Po czym moŝliwe jest testowanie adekwatności otrzymanego modelu matematycznego. Program umoŝliwia wyznaczenie przedziału ufności dla obliczonego równania regresji. Rysunek 5 przedstawia przykładowy jednoparametryczny wykres zaleŝności współczynnika dokładności od cięŝaru właściwego oraz przedział ufności, po przecięciu równania regresji trzema płaszczyznami stałymi (o=const, m=const, l=const). 5
Maja Jakubowska, Leon Kukiełka 0 0,5 Współ. dokład.[%] 0 00,5 00 99,5 99 98,5 98 0 6 8 0 γ [kn/m ] Rys. 5. Fig. 5. Wykres zaleŝności współczynnika dokładności rozróŝniania od cięŝaru właściwego kamienia (zmienna mająca najistotniejszy wpływ). Diagram of dependence between the accuracy and the specific gravity of the stone (variable with the most sigmificant effect). Poza opisanymi moŝliwościami program pozwala na przedstawienie wyników w postaci równania regresji w formacie Ecel, C++, moŝliwe jest równieŝ natychmiastowe uzyskanie wykresu przestrzennego funkcji regresji (rys. 6). Rys. 6. Fig. 6. Widoki ekranowe programu Eperiment Planner.0 wykresów funkcji regresji w zaleŝności od zmiennych, wykres lewy: l i γ, wykres prawy: o i m Screen image of the Eperiment Planner.0 program for diagrams of regression functions in relation to variable: l and γ, right-hand diagram: o and m 5
Zastosowanie programu komputerowego... Podsumowanie W przedstawionym przykładzie zbadano wpływ czterech zmiennych na obiekt. Wymagało to wykonania doświadczeń. W przypadku wykorzystania tradycyjnych metod dla wyznaczenia równania regresji postaci () konieczne byłoby przeprowadzenie przynajmniej =8 doświadczeń. Wykorzystanie metod statystycznych do planowania eksperymentu moŝe znacząco zwiększyć dokładność wyników bez ponoszenia kosztów dodatkowych badań. MoŜliwe jest jednoczesne zmniejszenie liczby koniecznych doświadczeń. Natomiast zastosowanie programów do komputerowego wspomagania planowania badań eksperymentalnych moŝe znacząco przyspieszyć prace związane z opracowaniem modelu statystycznego. Bibliografia Kukiełka, L. 00. Podstawy badań inŝynierskich. Koszalin, Politechnika Koszalińska, 000, PWN, Warszawa. Kukiełka, S. 00. Eperiment Planner.0. komputerowy program planowania eksperymentów.praca magisterska, Politechnika Koszalińska. Polański Z., Górecka R. 99. Opis programu komputerowego CADEX, ESDET, IDEF, PROFES, SPECTRA. Podręczniki uŝytkowania programów komputerowych, Wyd. Cermet, Kraków. 5
Maja Jakubowska, Leon Kukiełka APPLICATION OF THE EXPERIMENT PLANNER COMPUTER PROGRAM TO THE PROCESS IDENTIFICATION FOR DISCRIMINATION OF COMPONENTS IN BULBS AND STONES MIXTURE Summary The paper presents a new computer program assisting the eperiments. Its fundamental possibilities were described by an eample of checking the influence significance of factors. Key words: eperiment-planning, plans of eperiments, regression analysis, mathematical model, model of eperimental object 5