Учебник. — М.: Изд-во Московского государственного университета леса, 2005. — 305 с.: ил. — ISBN 5-8135-0256-4 . — Для студентов ВУЗов, обучающихся по дневной и заочной форме специальностей 250403 (260200) — Технология деревообработки и 150405 (170400) — Машины и оборудование лесного комплекса.В учебнике изложены основные понятия и классификация научно-исследовательских работ, кибернетический подход к исследованию систем, основные процедуры математической обработки результатов наблюдений для оценки параметров совокупностей, проверки статистических гипотез, выявления статистической связи между явлениями применительно к исследованию объектов деревообработки. Рассмотрены вопросы планирования эксперимента с целью математического описания и оптимизации объектов, выявления важнейших факторов, воздействующих на объекты исследований в деревообработке, а также методы планирования и обработки результатов эксперимента с качественными факторами. Изложены методы экспериментальной оптимизации и имитационного моделирования.Оформление оцифровки среднее, но качество текста хорошее.Содержание:Введение.
О науке и научных исследованиях
Основные сведения о науке.
Классификация научно-исследовательских работ.
Этапы научно-исследовательских работ.О кибернетическом подходе к исследованию систем
Система как объект исследований.
Классификация систем.
Сущность управления и понятие обратной связи.
«Черный ящик».
Методы научных исследований в деревообработке.Основные понятия, задачи и этапы планирования эксперимента
Общие понятия и определения.
Классический (традиционный) подход к эксперименту.
Сущность математического подхода к эксперименту.
Основные задачи планирования эксперимента.
Этапы экспериментальных работ.
Планирование многофакторных экспериментов.Первичная обработка результатов экспериментов при исследованиях процессов деревообработки
Общие сведения.
Статистические оценки результатов наблюдений.
Расчет доверительного интервала для математического ожидания.
Определение необходимого объема выборки.
Классификация ошибок опытов и их учет.
Проверка гипотезы об однородности двух дисперсий.
Проверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам одинакового объема.
Проверка однородности нескольких дисперсий, найденных по выборкам различного объема.
Проверка однородности средних.
Проверка нормальности распределения.
Коэффициент корреляции.
Применение таблиц сопряженности для оценки взаимосвязи признаков.
Ранговая корреляция.
Использование коэффициента конкордации для обработки экспертных оценок при ранжировании.Обработка результатов эксперимента для получения математических моделей
Основные предпосылки применения регрессионного анализа.
Основные виды математических моделей, применяемых при исследованиях в деревообработке.
Применение метода наименьших квадратов для моделей с одной переменной.
Применение метода наименьших квадратов (МНК) для многофакторных экспериментов.
б интервале съема данных и продолжительности пассивного эксперимента.
Статистический анализ уравнения регрессии.
Пример обработки результатов экспериментального исследования.
Пример применения многошагового регрессионного анализа для обработки результатов пассивного эксперимента.Полные и дробные факторные планы
Построение и геометрическая интерпретация полного факторного плана.
Свойства полных факторных планов.
Расчет коэффициентов регрессии линейной модели по результатам ПФП.
Эффекты взаимодействий факторов ПФП.
Статистический анализ регрессионной модели, полученной по результатам ПФП.
Пример применения ПФП 23 для исследования влияния факторов гидролиза древесной массы на прочность древесноволокнистых плит (ДВП).
Дробные факторные планы и их построение.
Реализация полных и дробных факторных планов при отклонениях уровней факторов от заданных значений.
Рандомизация.
Разбиение матрицы плана на ортогональные блоки.Экспериментальные планы второго порядка и их применение в деревообработке
В-планы второго порядка.
Применение В-планов второго порядка для исследования силовых характеристик процесса пиления древесины цепными моторными пилами.
Униформ-ротатабельные и некоторые другие симметричные планы второго порядка.
Определение числа дублированных опытов исходя из заданной точности регрессионной модели.
Методы исследования регрессионных моделей второго порядка для решения задач оптимизации.Планирование отсеивающих экспериментов в деревообработке
Применение насыщенных дробных реплик в роли планов отсеивающего эксперимента.
Применение плана Плакетта-Бермана при выявлении доминирующих факторов, влияющих на процесс шлифования древесностружечных плит (ДСтП).
Метод случайного баланса.
Методы последовательного отсеивания.
Применение методов теории размерностей для сокращения числа варьируемых переменных.Методы экспериментальной оптимизации в деревообработке
Планирование однофакторных экспериментов при поиске оптимальных условий.
Метод крутого восхождения и его применение для оптимизации процессов деревообработки.
Последовательный симплекс-метод.Планирование эксперимента с качественными факторами
Однофакторный дисперсионный анализ.
Применение двухфакторного дисперсионного анализа для исследования прочности клеевого соединения пропитанной древесины.
Применение латинских планов для исследований в деревообработке.Имитационное моделирование и оптимизация процессов раскроя хлыстов и бревен
О методах имитационного моделирования в деревообработке.
Математические модели поверхности хлыстов и бревен.
Математическое описание основных пороков древесины.
Описание имитационной модели формирования и раскроя хлыстов и бревен.
Исследования на имитационной модели.
Построение оптимизационной модели продольного раскроя бревен.
Библиографический список
Приложение. Таблицы математической статистики
