8. Bố cục của luận án
3.6. Tính toán kết quả thực nghiệm
3.6.2. Xác định hàm hồi quy hệ số hình dạng
Kết quả phân tích ảnh hưởng của các thông số công nghệ đến hệ số hình dạng thể hiện trên bảng 3.5. Tương tự như trong bảng 3.4, giá trị F của mô hình tìm được là 108,21 rất lớn, giá trị P của mô hình là rất nhỏ, nhỏ hơn 0,0001 trong khi giá trị lack-of-fit là không có ý nghĩa. Trong mô hình này các giá trị x1 - nhiệt độ rót và x3 - góc nghiêng của máng đã được loại bỏ khỏi mô hình để tăng độ chính xác của mô hình.
Mức độ phù hợp của mô hình cũng được đánh giá thông qua giá trị F của Lack of fit. Mô hình tương quan tốt cần có sự phù hợp giữa số liệu thực tế và số liệu lý thuyết, vì vậy mô hình thu được với kiểm định Lack of fit (kiểm định sự không tương hợp) không có ý nghĩa thống kê là điều mong muốn. Từ bảng 3.5 phân tích số liệu cho thấy giá trị của kiểm định Lack of fit không thể hiện
ýnghĩa thống kê, nên khả năng phù hợp của mô hình là rất cao. Mô hình hồi quy cho hệ số hình dạng của hạt cũng có ý nghĩa về mặt thống kê. Cũng theo Paskevich [93], một mô hình hồi quy tốt cần hệ số xác định R2 lớn hơn 0,8 và hệ số chính xác Adeq R2 lớn hơn 4. Mô hình hồi quy thu được từ thực nghiệm đã thỏa mãn các điều kiện trên với tham số R2 cao (R2 = 0,98 có nghĩa là 98 % tổng độ biến thiên quan sát được trong mô hình này) và Adeq Precision là 33,31 cho thấy mô hình đủ chính xác để dự đoán kích thước hạt trung bình.
Phương trình hồi quy xác định hệ số hình dạng có dạng như sau:
Bảng 3.5. Phân tích ANOVA cho hệ số hình dạng
Nguồn biến thiên
Mô hình hồi quy
x2-Chiều dài rót x1x2 x2x3 x1² x2² x3² Residual (Số dư) Lack of Fit (Không tương hợp) Pure Error (Sai số thuần) Cor Total (Tổng) Hệ số R² Adjusted R² Predicted R² Adeq Precision