4.3.2. Barcha X kirish va Y chiqish bo’yicha determinatsiya koeffisiyentini aniqlash
Barcha X kirish va Y chiqish bo’yicha determinatsiya koeffisiyentlarini aniqlab quyidagi jadvalni tuzamiz (2.12-jadval).
2.12-jadval.
|
|
|
|
|
|
| |
|
0,7014847
|
0,957279
|
0,803968
|
0,857741
|
0,850661
|
0,984204
| |
|
4,67
|
4,67
|
4,67
|
4,67
|
4,60
|
4,60
| |
|
175,87361
|
36,36069
|
0,444955
|
1,694539
|
77,26003
|
57,88866
|
3-bosqich bo’yicha xulosalar
1) har bir kirish faktori bo’yicha aniqlangan regressiya koeffisiyentlarining standart xatoliklari hisoblandi. Bu regressiya koeffisiyentlarini ahamiyatlilkga tekshirish uchun asos bo’ladi;
2) 1-kirish va 2-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida ozod koeffisyenti ahamiyatsiz
3) 2-kirish va 1-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida erksiz koeffisyenti ahamiyatsiz
4) 2-kirish va 2-chiqishning chiziqli regressiya koeffisiyentlari orasida erksiz koeffisyenti ahamiyatsiz
5) 2-kirish faktori bilan 1- va 2-chiqish kattaliklari bo’yicha determinatsiya koeffisiyenti statistika koeffisiyenti bo’lmaydi.
7.2. Obyektning dinamik modelini tuzish
Dinamik model differensial teglama ko’rinishida tasvirlanadi, ya’ni kirishlar va o’zgarmas kattaliklar ta’sirida vaqtga bog’liq chiqish parametrining o’zgarishidan aniqlanadi.
Bizning obyektimiz – bu sanoat separatori bo’lib, o’z parametrlariga ega sodda obyekt hisoblanadi. Separator parametrlari bo’yicha umumiy dinamik tenglamasi quyidagi ko’rinishda bo’ladi:
Bu yerda
,
Boshlang’ich ma’lumotlar sifatida quyidagi parametrlar berilgan bo’lsin:
- separatorga kirishdagi aralashma bosimi
- o’tish chizig’idagi gaz bosimi
- separator ichki bosimi
- kirishdagi klapanning o’tish kesimimning yuzasi
- chiqishdagi klapanning o’tish kesimimning yuzasi
- separator doimiysini hisoblashda olinadigian o’zgarmas son
- separator doimiysini hisoblashda olinadigian o’zgarmas son
- aralashma zichligi
Bu parametrlarning qiymatlari:
Hisoblaymiz:
,
|
|
|
|
|
| |
2,784181
|
3,263945
|
3,024063
|
0,05
|
0,08
|
688
|
Jadvaldagi qiymatlardan foydalanib koeffisiyentlarni topamiz:
|
|
| |
0,672536
|
86018,06
|
74990,1
|
Yuqoridagi hisoblashlardan umumiy dinamik tenglama ko’rinishi aniqlaymiz:
.
\
\
XULOSA
Xulosam shundan iboratki: menga berilgan 60 ta tajriba uchun ma'lumotlar asosida 60 ta tajribani o'tkazdim. Bunda ko'rinib turibdiki 60 ta tajribani 6 ta guruhga bo'linib o'rgandik. Bu 6 ta guruhlar quyidagilar. X₁Y₁, X₁Y₂, X₂Y₁, X₂Y₂, X3Y₁, X3Y2 Bu 6 ta guruh ketma ketlikda amalga oshirildi. Bu aslida x va y lar kirish va chish faktorlari hisoblanadi. Tanlanmani biz EXCEL dasturidan danni bo'limiga murojat qilish orqali, uning filtir konstruksiyasi orqali filtirlanib keyin o'siah tartibida joylashtirib 0.5 intervalda tanlanma qilamiz. SHu tanlanmani amalga oshirganimizdan sung x ning kvadrati, kubi, to'rtinchi darajasini hamda x va y bog'liqlik ko'paytmalarini va x ning kvadrati hamda y ning ko'paytmasini amalga oshirib olamiz. Chunki bu bizga tanlanmamizning ya'ni kirish faktori = x ni, hamda chiqish faktori = y, to'g'risida grafik orqali ma'lumotga ega bo'lishimiz mumkin. Shu hisoblashlardan so'ng x va y ning birbiriga bog'liqlik garafigi kelib chiqadi.
Bu grafik asosan chiziqli, parabolik, polinom, logarifmik, integralli bo'lishi mumkin. Biz e-chetlanishlar asosida regressiya koefsentlarini aniqlaymiz. Regressiya koeffisiyentlari asosan chiziqli uchun bo hamda b, ni tashkil etadi. Parabolik uchun esa a, b, c- lar topiladi. Yuqori darajali bo'lsa agar regressiya koeffisiyentlar soni ko'payib boraveradi. Bizga buning ahamiyati ham bor bo'lib, biz uning natijasi kuchiga teng parabolikni ishlaymiz. Bu qismini qilib bo'lganimizdan so'ng biz determenatsiya koeffisiyentini aniqlab olamiz, huddi mana bunga o'xshab,
Qolganlari ham huddi shu jkabi amalga oshiroladi. Bunda fesher mezoni, student mezoni, F statik taxlili, monandlikka tekshirdik, kodlashgan kanbenatsiyalsh ham qilib o'tdik. Undan sung ketma ketlikda bajarilib kelib eng oxida dinamik modeluni qurdik.
Shu tariqa 60 ta tajriba asosida kerakli ma'lumotlarga ega bo'ldik. Hamma ma'lumotlar ma'lum yo'l yuriqlar asosida nomoyon bo'ldi. Keling ozgina ma'lumot berib o'tsak. Giperbola 2. Parabola 3. Polinom 4. Ko'rsatkichli 5. Ekspontsional 6. Ekstremal 1. Maksimal 2. Simmetrik 3. Normal 4. Logarifmik 5. Korrelyatsiya indeksi 6. Dispertsiya. Y va 12nxxx lar orasidagi analitik munosabat regressiya tenglamasi deyiladi. Bir va ko'p omilli regressiya Regressiya tenglamasiga kiritilgan o'zgaruvchilarning soniga bog'liq ravishda juft (oddiy) va ko'p omilli (o'lchovli) regressiya bo'lishi mumkin. Y va x ikki o'zgaruvchi orasidagi regressiya juft (oddiy) regressiya deyiladi, ya'ni model ko'rinishga ega bo'ladi, bu erda: y- natijaviy belgi (erksiz o'zgaruvchi); x -erkli o'zgaruvchi (omil). Natijaviy belgining ikki va undan ortiq crkli o'zgaruvchilar bilan regressiyasi ko'p omilli regressiya deyiladi. y = f (x) bu bir va ko'p omilli regressiyadir. Har qanday ekonometrik tadqiqot o'zgaruvchilar oralaridagi bog'lanishlar nazariyasidan kelib chiqib modellarni shakllantirishdan boshlanadi. Avvalo natijaga ta'sir etuvchi omillar to'plamidan muxumlarini, ko'proq ta'sir etuvchilarini ajratib olinadi.
Agarda iqtisodiy jarayonni belgilovchi asosiy omil ma'lum bo'lsa, u holda jarayonni o'rganish uchun juft regressiyaning o'zi etarli. Xulosa qiladigan bo'lsam tajriba natijalari sifatli, anniq, qiymatlarini to'liq ishlab topildi. Tajriba kerakli natijani bergandan biz uning amaliy ishlar uchun shu tarzda qo'llashimiz mumkin. Gaz separarorida kirishda mahsulot ma'lum tezlikda, aralashma holatida holatlaridan tozalydigan qurilma hisoblanadi. Undan keyin separator ajratgan maxsulotni 2 ta chiqish orqali ikkixil jarayonga junatadi. Bu maxsulotlar gaz tarkibidan ajralgandan so'ng, keyingi bosqichga o'tadi.Keyingi bosqichda yana qandaydir jarayonlar amalga oshiriladi. Gaz tarkibidan 15 ga yaqin maxsulotlar olsa bo'ladi. Bu maxsulotlar inson uchu 8n ishlatiladigan maxsulotlar bo'lishi aniq. Shu maxsulotlarni raqobat bardosh bo'lishi uchun ham gazdan ajraladigan maxsulotlar qanday qiymatlar orqali olinishi, shu jarayonni inson o'z ko'zi bilan ko'rib turadigan daraja takkomillashtirishi uchun ham uni avtomatlashtiradi va avtomashtirilgan jarayonni optimallashtiradi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Yusupbekov N.R., Muxitdinov D.P. Texnologik jarayonlarni modellashtirish va optimallashtirish asoslari. Darslik. –T.: Fanvatexnologiya, 2015.
2. Кафаров В.В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производство. – М.: Высшая школа, 1991. – 400 с.
3. Дворетский С.И., Эгоров А.Ф., Дворетский Д.С. Компьютерное моделирование и оптимизация технологических процессов и оборудования: Учеб. пособия. Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2003. 224 с
4. Мухачёв В.А. Планирование и обработка результатов эксперимента: Учебное пособие. — Томск:, 2007. — 118 с.
5. R.S.Usmanova, A.N.Raximov “Texnologikjarayonlarnimodellashtirishvaoptimallashtirishasoslari” fаnibo’yichа ma’ruzalarto’plami.- QARSHI 2018
6. R.Usmanova, F.D.Jo’rayev. “Texnologikjarayonlarnimodellashtirishvaoptimallashtirishasoslari” fanidankursishinibajarishbo’yichausubiyko’rsatma. QMII-2019y
Internet manzillari:
Google.uz
Ziyonet.uz
©F.D.Jo’rayev
|
