TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐỒNG NAI KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG – SỨC KHỎE *** SÁCH BÀI TẬP XỬ LÝ SỐ LIỆU VÀ QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM TÀI LIỆU LƢU HÀNH NỘI BỘ 2020 1 MỤC LỤC CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU. Khái niệm thiết kế thí nghiệm. Ba nguyên tắc thiết kế thí nghiệm. Các loại thí nghiệm.
Các dạng thiết kế thí nghiệm. Tiến trình nghiên cứu thực nghiệm. Thiết kế và xử lý số liệu thí nghiệm bằng máy tính. Kết luận chƣơng.
18 CHƢƠNG 2: THỰC NGHIỆM SO SÁNH. So sánh trung bình. BÀI TẬP ỨNG DỤNG THỰC NGHIỆM SO SÁNH .1 Bảng số liệu:. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu: .1 Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. BÀI TẬP ỨNG DỤNG HỒI QUY TUYẾN TÍNH. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:. Bảng số liệu:.
Bảng số liệu:. ỨNG DỤNG QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM TRONG CÁC QUÁ TRÌNH HÓA HỌC VÀ THỰC PHẨM. 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 93 6 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.Giới thiệu Trong kỹ thuật, có hai chức năng nghiên cứu chủ yếu là nghiên cứu sáng tạo và nghiên cứu thực nghiệm.
Nghiên cứu sáng tạo (Creative research) là các nghiên cứu nhằm phát triển các lý thuyết mới, quá trình mới hay thiết kế các sản phẩm mới. Nghiên cứu sáng tạo bao gồm cả nghiên cứu sáng tạo lý thuyết (Creative theoretical research) và nghiên cứu sáng tạo thực tế (Creative practical research). Nghiên cứu sáng tạo lý thuyết nhằm khám phá hay tạo ra các mô hình mô tả, lý thuyết hay giải thuật mới. Nghiên cứu sáng tạo thực tế bao gồm các nghiên cứu nhằm thiết kế những sản phẩm, quá trình mới đáp ứng đòi hỏi thực tế của xã hội, của kỹ thuật.
Nghiên cứu thực nghiệm (Experimental research) là dạng nghiên cứu về mối quan hệ “Nguyên nhân - kết quả”. Trƣớc hết, nhà nghiên cứu xác định các thông số (hay các biến) cần và có thể quan tâm. Sau đó, tiến hành các thí nghiệm nhằm quan sát, đánh giá xem mục tiêu (còn gọi là biến phụ thuộc, thông số đầu ra) thay đổi nhƣ thế nào khi một hay nhiều biến khác (gọi là biến độc lập hay thông số đầu vào) đƣợc thay đổi. Nghiên cứu thực nghiệm đóng vai trò quan trọng trong khoa học kỹ thuật.
Các mô hình, lý thuyết, giải thuật, quá trình mới luôn cần đƣợc kiểm nghiệm thực trƣớc khi đem ra ứng dụng. Hơn nữa, nghiên cứu thực nghiệm còn có ý nghĩa bổ sung, hoàn chỉnh các kết quả nghiên cứu sáng tạo lý thuyết đã đƣợc phát triển. Bên cạnh đó, các quá trình công nghệ và kỹ thuật thƣờng rất phức tạp, bao gồm một tập hợp lớn các yếu tố ảnh hƣởng và nhiều chỉ tiêu đánh giá khác nhau. Trong đa số các các hệ thống hay quá trình kỹ thuật, các mối quan hệ vào-ra thƣờng không thể mô tả đƣợc một cách đầy đủ bằng các hàm lý thuyết.
Ngƣời ta thƣờng mô hình hóa các quá trình, đối tƣợng cần nghiên cứu nhƣ một hộp đen (Black-box) nhƣ trên hình 1. Sơ đồ một quá trình, hệ thống hay đối tượng Trên hình 1.1, các tín hiệu đầu vào đƣợc sơ đồ hóa thành 3 nhóm: đối tƣợng đầu vào, các tham số (yếu tố, nhân tố) có thể điều khiển đƣợc và các yếu tố không điều khiển đƣợc. Chúng ta 7 không biết và không cần quan tâm những gì xảy ra bên trong hộp đen, nghĩa là cách thức các thông số nói trên tác động nhau nhƣ thế nào. Cái chúng ta quan tâm là làm sao để xác lập đƣợc quan hệ vào-ra, để từ đó có thể điều khiển đƣợc quá trình hay nhận đƣợc thông số ra của đối tƣợng theo ý muốn.
Vấn đề này này có thể đƣợc giải quyết bằng thực nghiệm. Các thí nghiệm đƣợc tiến hành, hoặc trực tiếp trên các đối tƣợng hay hệ thống cụ thể, hoặc trên các mô hình thí nghiệm, nhằm thu thập thông tin về quá trình hay sản phẩm kỹ thuật. Theo Montgomery, thí nghiệm là một quá trình kiểm nghiệm hay một chuỗi các kiểm nghiệm mà trong đó, các thông số đầu vào của một quá trình hay hệ thống đƣợc thay đổi một cách có chủ đích. Các thay đổi ở các kết quả đầu ra của hệ thống hay quá trình sẽ đƣợc quan sát, ghi nhận để sau đó phân tích, xác định các nguyên nhân, quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống, quá trình hay đối tƣợng thí nghiệm.
Ví dụ, trong một quá trình gia công cắt gọt kim loại, các yếu tố nhƣ giá trị vận tốc cắt, tốc độ chạy dao, loại chất bôi trơn, chiều sâu cắt v.v… có thể đƣợc xử lý nhƣ các biến số đầu vào; còn chất lƣợng bề mặt của chi tiết đã hoàn thiện có thể đƣợc xem xét nhƣ một đặc trƣng của đầu ra. Để cải thiện chất lƣợng gia công, có thể tiến hành nghiên cứu bằng các thí nghiệm đƣợc tiến hành ngay trên thiết bị và điều kiện gia công thực tế. Bằng cách thay đổi các thông số vận tốc cắt, tốc độ chạy dao, loại chất bôi trơn, chiều sâu cắt … theo một kế hoạch cụ thể, nhà nghiên cứu có thể dễ dàng xác định quan hệ giữa chúng với chất lƣợng bề mặt chi tiết đƣợc gia công. Rõ ràng, nếu không lập kế hoạch trƣớc, ta khó có thể hình dung sẽ thay đổi từng thông số nhƣ thế nào; liệu kết quả đã tin cậy hay có thể rà soát hết đƣợc các tập hợp giá trị các thông số đầu vào hay chƣa, liệu rằng độ lớn của của vận tốc cắt có ảnh hƣởng đến việc chọn lƣợng chạy dao hay không v.v … Trƣớc đây, nghiên cứu thực nghiệm thƣờng đƣợc tiến hành theo các phƣơng pháp cổ điển, có tên gọi là “Một biến tại một thời điểm” (OVAT = One Variable At a Time).
Thí nghiệm đƣợc tiến hành bằng cách thay đổi một thông số ảnh hƣởng – một biến nào đó trong khi các biến khác đƣợc giữ nguyên. Khi tìm đƣợc một giá trị cho ra mục tiêu ƣng ý, biến này sẽ đƣợc giữ nguyên giá trị cho các thí nghiệm tiếp theo. Một biến khác lại đƣợc tiếp tục thay đổi trong khi biến ban đầu và các biến còn lại khác lại đƣợc giữ nguyên. Phƣơng pháp này chỉ phù hợp khi số biến độc lập là ít.
Thêm nữa, ảnh hƣởng tƣơng tác giữa các yếu tố không đƣợc xem xét. Do vậy, kết quả nhiều khi không phản ánh đúng quá trình. Hơn nữa, số lƣợng thí nghiệm cần thực hiện sẽ tăng rất nhanh khi số biến tăng. Vấn đề ảnh hƣởng của sự tƣơng tác giữa các yếu tố (Interaction effects) đến một quá trình luôn tồn tại trong mọi lĩnh vực, tác động đến mọi đối tƣợng xung quanh ta.
Có thể một yếu tố đƣợc xét thấy có ảnh hƣởng tốt đến đối tƣợng, nhƣng nếu có một hay nhiều biến khác thay đổi thì ảnh hƣởng của yếu tố đã xét sẽ không còn nhƣ trƣớc nữa. Ví dụ, cung cấp nhiều phân bón cho cây trồng là có lợi cho sự phát triển của cây. Tuy vậy nếu vào mùa khô, ta chỉ cung cấp dƣỡng chất (phân bón) cho cây trồng mà không cung cấp nƣớc, cây trồng sẽ chết. Với ít nƣớc, phân bón trở nên có hại cho cây trồng nhƣng trái lại, phân bón sẽ có lợi với một tỷ lệ nhất định của nƣớc.
8 Trong các thí nghiệm đƣợc quy hoạch chuẩn mực, các biến đƣợc thay đổi đồng thời theo kế hoạch đã định trƣớc. Dữ liệu thu nhận đƣợc sau đó đƣợc phân tích một cách khoa học theo các phƣơng pháp phân tích thống kê. Trƣớc đây, việc lập kế hoạch thí nghiệm cũng nhƣ phân tích dữ liệu thƣờng đƣợc tiến hành bằng tay. Nhà nghiên cứu hoặc phải tìm hiểu và tính toán với các công thức, ma trận, bảng tra hết sức phức tạp; hoặc phải nhờ cậy các chuyên gia về toán và xác xuất thống kê.
Ngày nay, với sự trợ giúp của các phần mềm thiết kế thí nghiệm thƣơng mại đã đƣợc kiểm chứng, nhà nghiên cứu có thể dành nhiều thời gian, công sức của mình để quan tâm đến đối tƣợng và dữ liệu cần phân tích hơn. Khái niệm thiết kế thí nghiệm Từ những năm 1920, Ronald Fisher đã đề xuất các phƣơng pháp thiết kế thí nghiệm (DOE – Design of Experiments) nhằm nghiên cứu sự ảnh hƣởng đồng thời của các nhân tố khác nhau. Lý thuyết về thiết kế thí nghiệm từ đó đã đƣợc phát triển hết sức mạnh mẽ và trở thành một ngành khoa học độc lập. Ở Việt Nam, xây dựng kế hoạch thí nghiệm thƣờng đƣợc biết đến với tên gọi “Quy hoạch thực nghiệm”, đƣợc giải thích nhƣ là một tập hợp có hệ thống chi tiết các bƣớc để tiến hành thí nghiệm.
Thiết kế thí nghiệm đƣợc sử dụng nhƣ một công cụ hữu ích nhằm khảo sát bất kỳ một ứng xử (Response) của một hệ thống, một quá trình hay một đối tƣợng nào. Sự thay đổi của ứng xử đƣợc coi nhƣ một hàm của một hay nhiều thông số khác – đƣợc gọi là các biến thí nghiệm. Nhà nghiên cứu xây dựng một ma trận thí nghiệm chứa các xác lập cho các biến thí nghiệm, tiến hành thí nghiệm để thu thập kết quả của ứng xử. Tiếp đó, thông qua việc sử dụng thống kê toán học, mô hình quan hệ vào-ra sẽ đƣợc xây dựng.
Mô hình này đặc biệt hữu dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn để lựa chọn các tập thông số tối ƣu của quá trình hay của sản phẩm cần thiết kế; giảm thiểu các ảnh hƣởng của các thông số không có lợi; xác định và giảm thiểu các đặc tính nhạy với tác động môi trƣờng để bền vững hóa quá trình hay sản phẩm v.v… Một kế hoạch thí nghiệm đƣợc thiết kế tốt sẽ cho phép nhà nghiên cứu tiến hành số lƣợng thí nghiệm ít nhất, tốn kém ít chi phí, mất thời gian, công sức ít nhất nhƣng lại thu đƣợc nhiều thông tin nhất về quá trình, đối tƣợng nghiên cứu. Hãy xem xét một vấn đề kỹ thuật quen thuộc: Quy trình nhiệt luyện nào cho ra độ cứng cao nhất của một loại thép? Các câu hỏi có thể đặt ra cho tiến trình thí nghiệm nhƣ: liệu có thể thay đổi thành phần dung dịch làm nguội? Có thể thay đổi thời gian tôi? Có thể thay đổi nhiệt độ tôi? Rõ ràng, còn một loạt các câu hỏi khác cần đặt ra nhƣ: 1. Liệu có thể có bao nhiêu giải pháp? 2.