В случае неэффективности крутого восхождения или неадекватности математической модели и наличии кривизны поверхности необходимо перейти к планам 2 порядка. Кривизна поверхности определяется по значимости суммы квадратичных коэффициентов уравнения регрессии. Так, если:
, (5.40)
то сумма квадратичных коэффициентов значима и кривизна поверхности присутствует.
Сумма квадратичных коэффициентов определяется по формуле:
, (5.41)
где yц-параметр оптимизации в центре плана;
b0-коэффициент уравнения регрессии.
Общий вид уравнения регрессии второго порядка:
, (5.42)
Планы 2 порядка отличаются от планов 1 порядка тем ,что факторы варьируются как минимум на 3-х уровнях (1,0,-1).
5.8.1 Полный факторный эксперимент.
Планы, в которых реализованы все возможные сочетания из k факторов на 3 уровнях, представляют собой ПФЭ планов второго порядка типа 3k.
, (5.43)
где n-количество опытов;
3-количество уровней факторов;
k-количество факторов.
Количество коэффициентов (l) в уравнении регрессии 2-го порядка определяется по формуле:
l=((k+1)(k+2))/2.
Порядок построения плана точно такой же, как в ПФЭ планов первого порядка:
а) на основе априорной информации выбирают центральный уровень и интервал варьирования для каждого фактора;
б) вычисляют верхний и нижний уровни факторов;
в) кодируют переменные;
г) строится матрица планирования;
д) проводят эксперимент по матрице. Все опыты дублируют;
е) проводят регрессионный анализ по 1 схеме.
В отличие от планов первого порядка матрица планирования выглядит следующим образом:
Таблица 5.7 – Матрица планирования экспериментов
N
X0
X1
X2
X1X2
X1^2
X2^2
Y1
Y2
+1
+1
+1
+1
-1
+1
+1
+1
+1
+1
+1
+1
-1
+1
-1
+1
-1
+1
+1
-1
-1
+1
-1
-1
+1
Количество одноименных знаков в столбце определяется как 3(к-1), где к-порядковый номер фактора.
Недостаток полного факторного эксперимента в том ,что необходимо проводить большое количество опытов. В связи с этим, на практике применяют центральные композиционные планы.