Использование современной компьютерной техники и программного обеспечения при исследовании химико-технологического процесса

      Рис.8 Фрагмент окна Excel, отображающий вычисление коэффициента детерминированности для линейного и группового уравнений.

Пояснения:

      Для линейного уравнения

             1) В ячейку W24 вводим формулу =(B22-V24)^2 и копируем её в ячейки W25:W53.

           Для группового уравнения

      2) В ячейку Z24вводим формулу =(B22-T24)^2 и копируем её в ячейки Z25:Z53.

      3) В ячейку Х24 вводим формулу  =(B22-$B$52)^2 и копируем её в ячейки  Х25:Х53.

      4) В ячейку АА24 вводим формулу  =(B22-$M$2)^2 и копируем её в ячейки  АА25:АА53.

      5) В ячейку W54 вводим формулу =СУММ(W24:W53).

      6) В ячейку X54 вводим формулу =СУММ(X24:X53).

      7) В ячейку Z54 вводим формулу =СУММ(Z24:Z53).

      8) В ячейку AA54 вводим формулу =СУММ(AA24:AA53).

            9) В ячейку W56 вводим формулу =1-W54/X54 .

      10) В ячейку Z56 вводим формулу =1-Z54/AA54.

2.4 Построение графиков зависимостей и линии тренда

 
 

                                                                    Рис.10: График зависимостей 
 

 

      

  3. Вычисление с помощью среды Turbo Pascal

      В данной задаче требуется с помощью подпрограммы вычислить Sx, Sy по данным, объединенным в группы, по формулам: .  Составим подпрограмму процедуру величины.

3.1. Анализ задачи

      Пусть n – количество измеренных параметров,

                 i = 1, 2, …, n, где i – текущий индекс,

                 p = (p_1, p_{2, …,} p_n) – массив чисел,

                 zср – средние значения элементов массива p;

      Обозначим: ,

                           ,

                           ,

                           ;

      Результат: , где - выходной параметр.

      Описание  формальных параметров и переменных для подпрограммы представлены в таблице 3.2.

 

      

                                         Таблица 3.2

Таблица формальных параметров и переменных подпрограммы

 

      Описание  переменных программы представлены в таблице 3.3. 

     Таблица 3.3

Таблица переменных программы

 

3.2. Контрольный вариант

      Контрольный вариант представлен в табличном  процессоре Excel, в разделе 2.

3.3. Схема алгоритма

      Схема алгоритма программы представлена на рисунке 11.

      

     Рис.11. Схема алгоритма программы

      Схема алгоритма подпрограммы представлена на рисунке 12:

                                                                                 вход

      

      

      

      

        

      

                                                                                    

      

      

      

                                                                             выход

Рис.12. Схема алгоритма подпрограммы

 

3.4. Программа

Program Nikita; {программа расчета Sx, Sy}

uses crt; {очистка экрана}

type  {раздел описания переменных}

mas=array[1..30] of real;

var

i,n:integer;

x,y:mas;

s1,s2:real;

f:text; 

{тело процедуры}

Procedure ssxy(n:integer;p:mas;zcp:real; var sq:real);  {выходные параметры}

var  {раздел описания переменных процедуры}

s,scp:real;

i:integer;

Begin

s:=0.0;  {задание начального значения s}

for i:=1 to 30 do  {накопление суммы}

s:=sqr(p[i]-zcp)+s;

scp:=s;  {вычисление по формуле }

sq:=sqrt(scp);  { вычисление по формуле }

end;

begin  {тело программы}

clrscr;  {очистка экрана}

assign(f,'1.txt');  {соединение с файлом}

reset(f);  {открытие файла для чтения}

for i:=1 to 30 do read(f,x[i]);  {чтение массива Х из файла}

for i:=1 to 30 do read(f,y[i]);  {чтение массива Y из файла}

close(f);  {закрытие файла}

writeln('mas X');  {вывод массива Х}

writeln('---------------------------------');

for i:=1 to 30 do write('  ',x[i]:6:2);

writeln;

writeln('mas Y');  {вывод массива Y}

writeln('---------------------------------');

for i:=1 to 30 do write('  ',y[i]:6:2);

writeln;

ssxy(30,x,150.1,s1);  {использование процедуры для расчета S1}

ssxy(30,y,58.6,s2);  {использование процедуры для расчета S1}

writeln('S1=  ',s1:6:2);  {вывод S1}

writeln('S2=  ',s2:6:2);  {вывод S2}

readln;

end.

3.5. Исходные данные

      Для отладки программы воспользуемся  исходными значениями, находящимися во входном файле 1.txt.

Рис.13. Фрагмент входного файла

3.6. Результаты выполнения  программы и их анализ

Рис. 14 Фрагмент окна результатов

Сравнительный анализ результатов,  полученных  в Excel, с результатами, полученных при выполнении программы

     Сделаем выводы по результатам полученных данных.

     1. Анализ результатов расчетов  показывает, что наилучшее уравнение регрессии получается при нахождении коэффициентов по методу наименьших квадратов. Но при очень большом количестве измерений гораздо легче составить корреляционную таблицу и вести расчёты по группированным данным, чем составлять большие циклы нахождения наименьшей суммы квадратов.

     2. Сравнивая результаты, полученные  при помощи MS Excel и Turbo Pascal, видим, что они совпадают. Это указывает на то, что вычисления верны и отсутствуют какие-либо  ошибки. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Библиографический список

1)Алексеев В.Е. Вычислительная техника и программирование. Практикум по программированию: Практ. пособие / В.Е. Алексеев, А.С. Ваулин, Г.Б. Петрова: Под. ред. А.В. Петрова. – М.: Высшая школа, 1991.

2)Протосеня  А.Г. Малые ЭВМ в горно-экономических задачах: Практ. пособие / А.Г. Протосеня, Б.З. Безмозгин, Г.А. Прудинский. – Л.: Ленинградский горный институт, 1987.

3)Онушкина  И.О. Правила оформления курсовых и квалификационных работ: Метод. пособие / И.О. Онушкина, П.Г. Талалай. – СПб: Санкт-Петербургский государственный институт (технический университет), 2005.