54
Таблица 3.10
Результаты дисперсионного анализа переменных модели
Источник
Сумма
квадратов
Степени
свободы
Средний
квадрат
Критерий
Фишера F
P – значение
Х
1
0,00697225 1 0,0069723 38,26 0,1007
Х
2
0,04473225 1 0,0447322 245,44 0,04
Так как полученное значение множественного коэффициента корреляции
R =0,9947 > 0,51, то существует тесная корреляционная связь между
экспериментальными и расчетными значениями коэффициента
Кпр, и
регрессионная модель позволяет объяснить на 99% (в 99 случаях из 100)
общий разброс данных относительно среднего значения
Кпр.
Таблица 3.11
Результаты расчета по регрессионной модели
№
опыта
Экспериментальное
значение
Значение,
рассчитанное
по модели
Остатки
Стандартизованные
остатки
1 1,091 1,08425 0,00675 0,50000
2 1,161 1,16775 0,00675 -0,50000
3 1,289 1,29575 0,00675 -0,50000
4 1,386 1,37925 0,00675 0,50000
Представлен график полученной регрессионной модели. Как видно из
графика (рис. 3.12), с увеличением
0
0
1
d
S
x
и
выт
A
d
x
0
2
значение коэффициента
0
d
d
Kпр
к
возрастает.
Полученные зависимости характеризуют предельные параметры процесса,
поэтому для их практического применения необходимо уменьшить на 10 -15%
коэффициент предельного деформирования К
пр
(т. е. увеличить размер пробиваемого
отверстия перед вытяжкой-отбортовкой) [8; 33]. Проведенные экспериментальные