-Mô hình hồi qui:
Qnl = -10270,858 + 66,075X1 – 0,081X12 + 381,468X2 + 2,260X2X1
-19,366X22 + 1260,116X3 – 6,304X3X1 – 23,375X3X2 + 3,759X32 ( 4.31) - Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai:
Giá trị chuẩn Kokhren tính theo công thức (4.10) Gtt = 0.2701, với m = 17; n-1 = 2;
α =0,05, tra bảng VIII [11], ta được tiêu chuẩn Kokhren : Gb = 0.3760. So sánh với giá trị tính toán ta được Gtt = 0.2701< Gb = 0.3760, phương sai của thí nghiệm là đồng nhất.
-Kiểm tra mức ý nghĩa của các hệ số mô hình toán:
89
t22 = -0.6108; t30 = 1.7008; t31 = -3.4359; t32 = -1.2740; t33= 0.1186.
Giá trị tiêu chuẩn Student tra bảng ( tb) được tra ở bảng 9 tài liệu [11], với mức độ tin cậy của thí nghiệm 0,95, số bậc tự do Kb =54 ta tìm được tb =1,68. So với giá trị tính toán ta thấy hệ số t00, t10, t11, t20, t21, t22, t32, t33. không thoả mãn tiêu chuẩn Student (4.20) nhưng theo [11], không bỏ hệ số nào để nhằm mục đích tìm giá trị tối ưu ở phần sau.
- Kiểm tra tính tương thích của mô hình:
Giá trị tiêu chuẩn Fisher tính theo công thức (4.21): Ftt = 2.1983, giá trị tiêu chuẩn Fisher tra bảng 3 tài liệu [11], với bậc tư do γ1 = 12; γ2 = 54; α =0,05 tìm đựơc Fb = 3,21, so sánh với giá trị tính toán Ftt < Fb, mô hình (4.31) coi là tương thích.
- Kiểm tra khả năng làm việc của mô hình: hệ số đơn định (R2) được xác định theo công thức (4.22), sau khi tính toán được R2 = 0,810, mô hình coi là hữu ích trong sử dụng.
4.15.3.3. Chuyển phương trình hồi qui về dạng thực
Mô hình (4.29), (4.31) là phương trình hồi qui dạng mã, để chuyển phương trình trên về dạng thực thay các giá trị X1; X2 ; X3 bằng các biến F; t ; RH, theo công thức sau: i io i i Δx x x X = − (4 .32) ở đây: X1 - Giá trị thực của biến Xi
Xio - Giá trị thực của biến Xi ở mức “ 0 ”
xi
∆ - số gia của biến Xi
Từ (4.32) ta có: X1 =0,05.F -8,5; X2 = 0,5t – 6;X3 =RH-10 ( 4.32a)
Thay giá trị X1; X2; X3 vào (4.29) và (4.31) sau khi tính toán được phương hồi qui dạng thực:
Ar = -1184,29825 + 0,16315F - 0,0000225F2 + 23,024125t – 0,25425t2 + 38,467RH - 0,814RH2 – 0,0000625Ft - 0,033RHt - 0,001RHF. (4.33)
Qnl = - 27872,6718 + 7,2026F - 0,0002025F2 + 414,2t - 4,8415t2 + 1378,77RH + 3.759RH2 + 0,0565Ft – 11,6875RHt – 0,3152RHF (4.34)
90
4.16. Xác định giá trị tối ưu của tham số ảnh hưởng
4.16.1. Lựa chọn phương pháp giải bài toán tối ưu
Việc xác định các giá trị F, t và RH để hàm mục tiêu (4.33) và (4.34) đạt cực tiểu, chúng tôi sử dụng phương pháp lập và giải bài toán tối ưu đa mục tiêu
Sau khi xác định được các hàm mục tiêu, các hàm mục tiêu này có thứ nguyên khác nhau, tính chất cực trị khác nhau trong đó hàm chi phí năng lượng càng nhỏ càng tốt, còn hàm nhiệt lượng càng lớn càng tốt. Để giả bài toán này chúng tôi sử dụng phương pháp tìm lời giải tối ưu tổng quát khi có mặt nhiều hàm mục tiêu, nội dung của phương pháp này tóm tắt như sau:
- Trước hết là đưa hai hàm mục tiêu về cùng một cực trị, trong bài toán này chúng tôi biến đổi để hai hàm cùng tiến đến giá trị Min
- Bước tiếp theo chúng tôi biến đổi hàm nhiệt lượng Qnl tiến đến giá trị Min bằng một phiếm hàm Y như sau:
Y= Qmax- Qnl trong đó Qmax là giá trị nhiệt lượng lớn nhất mong muốn - Xác định giá trị cực đại của từng hàm mục tiêu: Armax; Ymax
- Lập hàm tỷ lệ tối ưu: max . 1 Ar Ar = φ max . 2 Y Y = φ ; (4.35)
- Lập hàm tỷ lệ tối ưu tổng quát: φ = φ1+ φ2 (4.36) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Xác định giá trị F, t và RH để tối ưu hàm tổng quát đạt giá trị cực tiểu - Thay các giá trị F, t và RH vào các hàm tỷ lệ tối ưu φ1; φ2
- Nếu φ1+ φ2 = φmin thì giá trị F, t và RH là các giá trị cực trị cần tìm.
- Thay F, t và RH vào hàm Ar và Qnl tìm được giá trị tối ưu của hàm mục tiêu. - Nếu φ1+ φ2 ≠φmin thì cần tính toán lại.
4.16.2. Xác định giá trị tối ưu của máy ép vỏ đậu phộng dùng làm chất đốt