Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах
Министерство образования и науки Украины
Кафедра КИТ
“ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ПРОЦЕССЫ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ”
2008
РЕФЕРАТ
Пояснительная записка к расчетно-графической работе: 29 стр., 9 рис., 1 прил., 5 источников.
Объект исследования – оптимальный предел прочности алюминиевых деформируемых сплавов при испытании на растяжение.
Метод исследования – применение математико-статистических методов в автоматизированных системах, реализация программ статистической обработки эксперимента на ЭВМ.
Многие детали и конструкции испытывают нагрузки на растяжение. При чем эти нагрузки часто являются основным фактором, влияющим на выход из строя деталей и конструкций. Поэтому очень важной и актуальной является задача нахождения оптимального состава материала, в течение длительного времени испытующего нагрузки на растяжение.
ДЕФОРМИРУЕМЫЙ АЛЮМИНИЕВЫЙ СПЛАВ, ЛИТИЙ, ТЕМПЕРАТУРА СТАРЕНИЯ, ВРЕМЯ СТАРЕНИЯ, МНОГОФАКТОРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Постановка задачи
2 Этапы планирования и статической обработки результатов эксперимента для построения модели 2-го порядка
2.1 Построение модели плана II порядка
2.2 Кодирование факторов
2.3 Составление план – матрицы
2.4 Проверка воспроизводимости опытов
2.5 Расчет коэффициентов регрессии
2.6 Определение значимости коэффициентов
2.7 Проверка адекватности модели
3 Выбор и описание метода условной оптимизации
3.1 Выбор метода условной оптимизации
3.2 Описание метода условной оптимизации (Фиако-МакКормика)
4 Описание программы
4.1 Общие сведения
4.2 Функциональное назначение
4.3 Описание логической структуры программы
4.4 Используемые технические средства
4.5 Вызов и загрузка
4.6 Входные данные
4.7 Выходные данные
5 Результаты обработки данных эксперимента
6 Графики зависимости отклика
7 Кривые равного выхода
Заключение
Список использованных источников
Приложение
Введение
Развитие современной техники связано с созданием новых и постоянным совершенствованием существующих технологических процессов. Основой их разработки и оптимизации является эксперимент. Заметное повышение эффективности экспериментальных исследований и инженерных разработок достигается использованием математических методов планирования экспериментов. Использование математико-статистических методов при постановке задач. В процессе экспериментирования и при обработке полученных данных существенно сокращает сроки решения, снижает затраты на исследования и повышает качество полученных результатов.
Встречающиеся на практике реальные задачи весьма разнообразны. Достаточно грубо их можно разделить на три основных задачи:
Выявление количественных зависимостей между параметрами процесса – задачи описания;
Определение оптимальных условий протекания процесса – экстремальные задачи;
Выбор оптимального состава многокомпонентных смесей.
Часто, приступая к изучению какого-либо процесса экспериментатор не имеет исчерпывающих сведений о механизме процесса. Можно только указать параметры определяющие условия протекания процесса, и, возможно требования к его результатам. Поставленная проблема является задачей кибернетики. Действительно, если считать кибернетику «наукой, изучающей системы любой природы, способные воспринимать, хранить и перерабатывать информацию для целей оптимального управления» [1], то такую систему можно представить в виде черного ящика.
Черный ящик – объект исследования, имеющий (k+p) входов и m выходов.
X – управляемые параметры, Z – неуправляемые параметры.
Зависимость между выходными параметрами (откликом) и входными параметрами (факторами) называется функцией отклика.
Математическая запись функции отклика представлена в виде формулы (1):
>
> (1)
Этому уравнению в многомерном пространстве соответствует гипперповерхность, которая называется поверхностью отклика, а само пространство – факторным пространством.
Эксперимент можно проводить по разному. В случае, когда исследователь наблюдает за каким-то неуправляемым процессом, не вмешиваясь в него, или выбирает экспериментальные точки интуитивно, на основании каких-то привходящих обстоятельств, эксперимент считают пассивным. В настоящее время пассивный эксперимент считается неэффективным.
Гораздо более продуктивно проводится эксперимент, когда исследователь применяет статистические методы на всех этапах исследования, и, прежде всего, перед постановкой опытов, разрабатывая схему эксперимента, а также в процессе экспериментирования, при обработке результатов и после эксперимента, принимая решение о дальнейших действиях. Такой эксперимент считают активным, и он предполагает планирование эксперимента.
Под планированием эксперимента понимают процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. Основные преимущества активного эксперимента связаны с тем, что он позволяет:
Минимизировать общее число опытов;
Выбирать четкие логически обоснованные процедуры, последовательно выполняемые экспериментатором при проведении исследования;
Использовать математический аппарат, формализующий многие действия экспериментатора;
Одновременно варьировать всеми переменными и оптимально использовать факторное пространство;
Организовать эксперимент таким образом, чтобы выполнялись многие исходные предпосылки регрессионного анализа;
Получать математические модели, имеющие лучшие в некотором смысле свойства по сравнению с моделями, построенными из пассивного эксперимента;
Рандомизировать условия опытов, то есть многочисленные мешающие факторы превратить в случайные величины;
Оценивать элемент неопределенности, связанный с экспериментом, что дает возможность сопоставлять результаты, полученные разными исследователями [1].
Целью данной работы является освоение анализа плановых экспериментов и анализ данных, полученных при выполнении этих экспериментов.
1. Постановка задачи
Изучали механические свойства одного из алюминиевых деформируемых сплавов в зависимости от содержания в нем лития Х1 (основной уровень 1%, интервал варьирования 0,5%), температуры старения Х2 (основной уровень 175 гр.С, интервал варьирования 25 гр.С) и времени старения Х3 (основной уровень 4 ч., интервал варьирования 2 ч.). В качестве отклика выбран предел прочности сплавов, определяющийся при испытании на растяжение (Y, кгс/кв.мм).
Задание на расчетно-графическую работу:
Найти уравнение регрессии 2-го порядка и выполнить статистический анализ модели.
Исследовать модель 2-го порядка на выпуклость и вогнутость методами дифференциального исчисления.
Определить тип поверхности отклика.
Построить графики зависимости отклика от каждого из факторов Y=f(Xi) при фиксированных значениях остальных факторов (каждый рисунок должен содержать 3-4 кривые).
Применяя один из методов оптимизации, найти в исследованной области оптимальные сочетания факторов, обеспечивающие максимальное и минимальное значения отклика.
Построить двумерные сечения поверхности отклика, соответствующие пересечению поверхности с плоскостями Xi=Ximax. Для этого в уравнение регрессии необходимо подставить значение этого фактора, и по полученным двухфакторным уравнениям рассчитать, а потом построить изолинии поверхности отклика (кривые равного выхода).
Определить типы кривых равного выхода.
Используя двумерные сечения поверхности, выполнить анализ влияния факторов в изученных интервалах их изменения на функцию отклика.
2. Этапы планирования и статической обработки результатов эксперимента для построения модели 2-го порядка
2.1 Построение модели плана II порядка
Для построения плана II порядка можно использовать следующую модель:
>
> (2)
Для этого необходимо провести эксперимент так, чтобы каждый фактор варьировался на трех уровнях. Простейшим решением этой задачи является план типа 3k. Реализация этого плана для k>3 требует большого числа опытов.
Для построения модели второго порядка обычно используют ортогональный план первого порядка в качестве ядра, на котором достраивается план второго порядка, поэтому такие планы называются композиционными и соответствуют шаговой идее построения планов.
Для удобства работы с приведенной моделью II порядка, с помощью обозначений (3) преобразуем ее к виду (2’):
>
> (3)
>
> (2’)
Задача заключается в том, чтобы по результатам наблюдений определить значения коэффициентов b>i>, дисперсии и доверительные границы для них, а также определить их значимость.
Согласно МНК, для нахождения коэффициентов b>i>, необходимо минимизировать функцию:
>
> (4)
где N – количество опытов;
x>ui> –значение i-й переменной в u-м опыте;
y>u> – значение экспериментальных y в u-м опыте;
Из условия минимизации функции ss, можно получить систему нормальных уравнений МНК:
>
> (5)
Представив все результаты в матричной форме, получим:
>
>,
>
>,
>
>, (6)
где X – матрица условий эксперимента; Y – матрица результатов опытов; B – матрица коэффициентов.
Умножив транспонированную матрицу X на матрицу X, получим матрицу системы нормальных уравнений, которая называется информационной матрицей Фишера (матрицей моментов):
>
> (7)
Умножив транспонированную матрицу X на матрицу Y, получим:
>
> (8)
Используя данные обозначения, систему нормальных уравнений можно записать в матричной форме:
>
> (9)
Обозначая обратную матрицу моментов как:
>
> (10)
получим выражение для матрицы коэффициентов:
>
> (11)
Все статистические свойства коэффициентов линии регрессии определяется матрицей дисперсий ковариаций.
>
> (12)
где cov(b>i>, b>j>) – ковариации коэффициентов b>i>, и b>j>;
S2(b>i>) – дисперсия коэффициента b>i>;
S2(y) – дисперсия опыта.
Дисперсию опыта можно определить по формулам:
>
> (13)
>
> (14)
где m – количество параллельных опытов.
Если параллельные опыты не проводятся, то для оценки дисперсии опыта ставятся эксперименты в центре плана. Тогда дисперсия определяется по формуле:
>
> (15)
где
>
>
- количество опытов в центре плана.
Так как ядро плана ортогонально, то для сохранения ортогональности композиционного плана необходимо при построении матрицы планирования обеспечить условия:
>
>
Величина
>
>
зависит от фактора и от плеча d:
>
>;
Для
k=3 ядро =15, >
>=11/15=0.7303,
d=1.2154
2.2 Кодирование факторов
Кодирование факторов используется для перевода натуральных факторов в безразмерные величины, чтобы построить стандартную план – матрицу эксперимента.
Для перевода заполняется таблица кодирования факторов на двух уровнях. В качестве 0-го уровня обычно выбирается центр интервала, в котором предполагается вести эксперимент.
Связь между кодовым и натуральным значениями фактора:
>
> (16)
где X>i> – натуральное значение фактора;
X>i0> –значение этого фактора на нулевом уровне;
d>I> – интервал варьирования факторов.
Составим таблицу кодирования факторов, используя исходные данные.
Таблица 1 - Таблица кодирования факторов
2.3 Составление план – матрицы
В план – матрице должны быть указаны все возможные комбинации уровней факторов.
Таблица 2 – Расширенная план – матрица ортогонального плана
2.4 Проверка воспроизводимости опытов
При одинаковом числе параллельных этапов воспроизводимость опытов определяется по критерию Кохрена.
Для этого сначала считаются дисперсии, характеризующие рассевание результатов на каждом u-м опыте.
>
>
Проверка воспроизводимости опытов показана на рисунке 2.
Рисунок 2- Воспроизводимость опытов
2.5 Расчет коэффициентов регрессии
Поскольку план ортогонален, то коэффициенты регрессии будут определяться независимо друг от друга по формулам:
>
>
Значения
>
>
при ядре плана >
>:
>
>
Матрица дисперсий (ковариаций) коэффициентов регрессии рассчитывается по формуле (10).
2.6 Определение значимости коэффициентов
Значимость коэффициентов регрессии проверяют по критерию Стьюдента:
>
> (17)
Дисперсия коэффициентов определяется по формуле
>
>
2.7 Проверка адекватности модели
Адекватность модели проверяется с помощью критерия Фишера:
>
> (17)
>
>, (18)
где S>ад>2 – дисперсия адекватности, рассчитываемая по формуле (18);
S>y>2 – дисперсия опыта;
a=0.05;
f>ад>=N-l, число свободы дисперсии адекватности;
f>y>=N(m-1), число свободы дисперсии опыта;
l – количество значимых коэффициентов.
Если неравенство (17) выполняется, значит модель адекватна.
3. Выбор и описание метода условной оптимизации
3.1 Выбор метода условной оптимизации
При решении поставленной задачи оптимизации был использован метод Фиако-МакКормика, который относится к непрямым методам решения задач нелинейного программирования. Непрямые методы преобразуют задачи с ограничениями в последовательность задач безусловной оптимизации путем введения в целевую функцию штрафных функций.
3.2 Описание метода условной оптимизации (Фиако-МакКормика)
Алгоритм метода Фиако-Маккормика
Задание >
>,>
>,
>
>.
Нахождение методом прямого поиска
минимума вспомогательной функции >
>,
т.е. >
>.
Проверка условий окончания поиска >
>.
Если условие выполняется по переход
на этап 6, иначе переход на этап 4.
Уменьшение значения >
>,
>
>,
>
>.
Увеличение >
>.
Переход на этап 2.
Оптимальное решение >
>,
>
>.
4. Описание программы
4.1 Общие сведения
Обозначение программы - vpRgr.exe.
Наименование программы - “Расчетно – графическая работа № 1 по дисциплине “ВПиМСвАС”.
Программное обеспечение, необходимое для функционирования программы – Windows 95/98/NT/2000/ME.
Для написания программы была использована интегрированная среда разработки приложений (IDE-Integrated Development Environment) – Delphi 6.0.
4.2 Функциональное назначение
Назначение программы: определение оптимального состава алюминиевых деформируемых сплавов из условия получения максимального предела прочности при испытаниях на растяжения
Классы решаемых задач: анализ и статистическая обработка полнофакторного эксперимента с ортогональными планами второго порядка, в которую входят нахождение коэффициентов регрессии, оценка из значимости, проверка адекватности и воспроизводимости модели; поиск сочетаний факторов в кодовых и натуральных переменных; построения графиков отклика от изменения каждого параметра; построения кривых равного выхода при фиксировании одного из параметров.
Сведения о функциональных ограничениях на ее применение: данная программа корректно функционирует при количестве параметров равном 3. При небольшой модификации программы (замены названий факторов на новые) можно решать общую задачу анализа и статистической обработки полнофакторного эксперимента с ортогональными планами второго порядка.
4.3 Описание логической структуры программы
При программировании с использованием средств визуального программирования (Delphi, Visual Basic и др.), приложение становится событийно – управляемым, поэтому невозможно построить алгоритм программы, как это имело место при традиционном программировании на Pascal, C++. В связи с этим наиболее полное представление о программе дает ее укрупненная структурная схема с описанием функций составных частей и связи между ними.
Для того, чтобы разделить фазы “конструирования пользовательского интерфейса” и “непосредственного программирования математической модели”, была использована блочно – модульная структура. При этом каждый структурный элемент выносился в отдельный модуль, поддерживающий интерфейс с пользователем и между собой.
0100090000037800000002001c00000000000400000003010800050000000b0200000000050000000c02e603c706040000002e0118001c000000fb021000070000000000bc02000000cc0102022253797374656d0003c7060000d3520000985c110004ee833990730f070c020000040000002d01000004000000020101001c000000fb02ceff0000000000009001000000cc0440001254696d6573204e657720526f6d616e0000000000000000000000000000000000040000002d010100050000000902000000020d000000320a2d0000000100040000000000c606e50320961600040000002d010000030000000000
Рисунок 1.-логическая связь процедур модуля
Описание структурных элементов программы
type mas=array[1..3] of real;
var x:array[0..9,1..15] of real; //переменные
x2:array[1..3,1..15] of real;//квадраты переменных
x0,ix, //нулевые уровни и интервалы варьирования
xc, //значения координат центра
la, //канонические козффициенты
m,l,n,ml,nl, //направляющие косинусы углов поворота осей и их частные
xp1,xp2,xp3,xh,
xlocmax,xlocmin:mas; //координаты локальных максимума и минимума
y,ys:array[1..2,1..20] of real; //значения функции отклика
x12,x23,x13, //попарные произведения переменных
yc,ycs, //усредненная функция отклика
s2u:array[1..15] of real; //дисперсии эксперементив
b, //коэффициенты модели
s2b, //дисперсии коэффициентов
db:array[0..9] of real; //пределы значимости коэффициентов
kk: d,xc2,
S2UMax, //максимальное значение дисперсии эксперемента
s2y, //дисперсия опыта
ycen, //функция отклика в центре
ylocmax,ylocmin:real;
4.4 Используемые технические средства
Для оптимальной работы программы необходима следующая конфигурация компьютера:
процессор Intel Pentium III|| 500;
ОЗУ 64 Мб;
SVGA монитор (разрешение 800х600);
свободное место на жестком диске не менее 2 Mb;
4.5 Вызов и загрузка
Для инсталляции программы необходимо выполнить следующие шаги:
убедиться в том, что компьютер, на который устанавливается система, отвечает всем требованиям, изложенным в разделе «Минимальные системные требования»;
убедиться в исправности накопителей на гибких магнитных носителях;
перекопировать программу на жесткий диск компьютера;
запустить файл Rgr.exe.
4.6 Входные данные
Входными данными к программе являются:
таблица кодирования (таблица 1);
результаты экспериментов.
Входные данные заданы в программе.
4.7 Выходные данные
Выходными данными являются:
дисперсии опытов;
коэффициенты линии регресии;
расчетные значения выходов;
заключения о воспроизводимости опытов, значимости коэффициентов модели, адекватности модели;
графики отклика при двух постоянных значениях факторов;
кривые равного выхода при одном постоянном факторе;
наилучшие и наихудшие сочетания факторов.
5. Результаты обработки данных эксперимента
В результате работы программы были получены следующие результаты:
Расширенная план-матрица эксперимента
Нахождение коэффициентов, проверка их значимости и анализ полученной модели показано на рисунке 3.
Рисунок 3 – Результат работа программы
6. графики зависимости отклика
Графики зависимости отклика от каждого из параметров представлены на рисунка 4-6.
Рисунок 4 – зависимость отклика от изменения параметра x>1. >Зависимость отклика от X1
y= 30,60 + 0,00*x1 + 2,97*x1^2 x2=0 x3=0
y= 25,60 + 3,87*x1 + 2,97*x1^2 x2=1 x3=0
y= 22,73 + 1,02*x1 + 2,97*x1^2 x2=1 x3=1
Рисунок 5 - зависимость отклика от изменения параметра x>2. >Зависимость отклика от X2
y= 30,60 + -1,94*x2 + -3,05*x2^2 x1=0 x3=0
y= 33,57 + 1,92*x2 + -3,05*x2^2 x1=1 x3=0
y= 34,35 + -4,57*x2 + -3,05*x2^2 x1=1 x3=1
Рисунок 6 - зависимость отклика от изменения параметра x>3. >Зависимость отклика от X3
y= 30,60 + 3,63*x3 + 0,00*x3^2 x1=0 x2=0
y= 33,57 + 0,78*x3 + 0,00*x3^2 x1=1 x2=0
y= 32,44 + -5,71*x3 + 0,00*x3^2 x1=1 x2=1
7. кривые равного выхода
Графики зависимости отклика от каждого из параметров представлены на рисунках 7-9
Рисунок 7 – Линии уровня отклика при фиксированном x>3>
Рисунок 8 – Линии уровня отклика при фиксированном x>2>
Рисунок 9 – Линии уровня отклика при фиксированном x>1>
Заключение
В ходе выполнения данной расчетно-графической работы был определен оптимальный предел прочности алюминиевых деформируемых сплавов, определяющийся при испытании на растяжение.
Оптимальный параметры прочности:
Содержание Li(%) = 0.6
Температура старения(град.С)=25
Время старения(час.)=2
Содержание Li(%) = 0.6
Температура старения(град.С)=25
Время старения(час.)=2
Содержание Li(%) = 1.5
Температура старения(град.С)=200
Время старения(час.)=6
список использованных источников
Конспект лекций по дисциплине «ВП и МСАС».
Конспект лекций по дисциплине «ТА и МОПЗ».
Конспект лекций по дисциплине «Методы синтеза и оптимизации».
Методические указания к лабораторным и расчетно-графической работе по дисциплине "Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах" / Сост.:Г.Б.Билык, О.В.Веремей, В.И.Кравченко. - ДГМА, 2006. - 24 с. (файл VPLAB).
Применение математических методов и ЭВМ. Планирование и обработка результатов эксперимента / Под ред. А.Н. Останина. - Мн.: Выш. шк., 2005. - 218 с.
приложение
Листинг модуля Metod.pas – подпрограммы общего назначения
type mas=array[1..3] of real;
var x:array[0..9,1..15] of real;
x2:array[1..3,1..15] of real;
x0,ix,xc,la,m,l,n,ml,nl,
xp1,xp2,xp3,xh,xlocmax,xlocmin:mas;
y,ys:array[1..2,1..20] of real;
x12,x23,x13,yc,ycs,s2u:array[1..15] of real;
b,s2b,db:array[0..9] of real;
kk:integer;
d,xc2,S2UMax,s2y,ycen,ylocmax,ylocmin:real;
{$R *.dfm}
function sx(l:integer):real;
var s:real; i:integer;
begin s:=0;
for i:=1 to 15 do
s:=s+sqr(x[l,i]);
sx:=s;
end;
function sxy(l:integer):real;
var s:real; i:integer;
begin s:=0;
for i:=1 to 15 do
s:=s+x[l,i]*yc[i];
sxy:=s;
end;
function f(l:integer):real;
var xx1,xx2,xx3:real;
begin
xx1:=x[1,l]; xx2:=x[2,l]; xx3:=x[3,l];
f:=b[0]+b[1]*xx1+b[2]*xx2+b[3]*xx3
+b[4]*xx1*xx2+b[5]*xx1*xx3+b[6]*xx2*xx3+
b[7]*xx1*xx1+b[8]*xx2*xx2+b[9]*xx2*xx2;
end;
function fy(xx1,xx2,xx3:real):real;
begin
fy:=b[0]+b[1]*xx1+b[2]*xx2+b[3]*xx3
+b[4]*xx1*xx2+b[5]*xx1*xx3+b[6]*xx2*xx3+
b[7]*xx1*xx1+b[8]*xx2*xx2+b[9]*xx2*xx2;
end;
function dlambda(lam:real):real;
begin dlambda:=(b[7]-lam)*((b[8]-lam)*(b[9]-lam)-0.25*b[6]*b[6])-
0.5*b[4]*(0.5*b[4]*(b[9]-lam)-0.25*b[5]*b[6])+
0.5*b[5]*(0.25*b[4]*b[6]-0.5*b[5]*(b[8]-lam))
end;
function findl(xa,xb:real):real;
var c:real;
begin
repeat
c:=(xa+xb)/2;
if dlambda(xa)*dlambda(c)<0 then xb:=c
else xa:=c;
until abs(dlambda(xa)-dlambda(xb))<=0.001;
findl:=(xa+xb)/2;
end;
procedure maximminim;
var yt:array[1..2,1..2,1..2] of real; i,j,w:integer;
minim,maxim:real;
begin minim:=fy(1,1,1);
maxim:=fy(1,1,1);
for i:=-10 to 10 do
for j:=-10 to 10 do
for w:=-10 to 10 do
begin if fy(i/10,j/10,w/10)>=maxim then begin
maxim:=fy(i/10,j/10,w/10); xlocmax[1]:=i/10;
xlocmax[2]:=j/10; xlocmax[3]:=w/10; end;
if fy(i/10,j/10,w/10)<=minim then begin
minim:=fy(i/10,j/10,w/10);xlocmin[1]:=i/10;
xlocmin[2]:=j/10; xlocmin[3]:=w/10; end;
end;
ylocmin:=minim;
ylocmax:=maxim;
end;
procedure minmax;
type arr=array [1..3,1..3] of real;
var d,d1,d2,d3:arr; i:integer; bd:mas;
function delta(a:arr):real;
begin delta:=a[1,1]*(a[2,2]*a[3,3]-a[2,3]*a[3,2])-
a[1,2]*(a[2,1]*a[3,3]-a[2,3]*a[3,1])+
a[1,3]*(a[2,1]*a[3,2]-a[2,2]*a[3,1]); end;
begin d[1,1]:=2*b[7]; d[1,2]:=b[4]; d[1,3]:=b[5];
d[2,1]:=b[4]; d[2,2]:=2*b[8]; d[2,3]:=b[6];
d[3,1]:=b[5]; d[3,2]:=b[6]; d[3,3]:=2*b[9];
bd[1]:=-b[1]; bd[2]:=-b[2]; bd[3]:=-b[3];
for i:=1 to 3 do
begin d1[i,2]:=d[i,2]; d1[i,3]:=d[i,3];
d2[i,1]:=d[i,1]; d2[i,3]:=d[i,3];
d3[i,2]:=d[i,2]; d3[i,1]:=d[i,1];
d1[i,1]:=bd[i];d2[i,2]:=bd[i];d3[i,3]:=bd[i]; end;
xc[1]:=delta(d1)/delta(d);
xc[2]:=delta(d2)/delta(d);
xc[3]:=delta(d3)/delta(d);
ycen:=fy(xc[1],xc[2],xc[3]);
la[1]:=findl(-6,-2);
la[2]:=findl(-2,2);
la[3]:=findl(2,6);
for i:=1 to 3 do begin
ml[i]:=(b[6]*(b[7]-la[i])-0.5*b[4]*b[5])/(b[5]*(b[8]-la[i])-0.5*b[4]*b[6]);
nl[i]:=(-2*(b[7]-la[i])*(b[8]-la[i])+0.5*b[4]*b[4])/(b[5]*(b[8]-la[i])-0.5*b[4]*b[6]);
l[i]:=1/sqrt(1+sqr(ml[i])+sqr(nl[i]));
m[i]:=ml[i]*l[i];
n[i]:=nl[i]*l[i];
maximminim; end; end;
procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);
var i,j:integer;
begin
x0[1]:=1; x0[2]:=175; x0[3]:=4;
ix[1]:=0.5; ix[2]:=25; ix[3]:=2;
y[1,1]:=24.99; y[1,2]:=22.61;y[1,3]:=26.99; y[1,4]:=39.61;
y[1,5]:=49.8; y[1,6]:=37.8; y[1,7]:=26.61; y[1,8]:=28.99;
y[1,9]:=35.8; y[1,10]:=37.61;y[1,11]:=27.99;y[1,12]:=24.18;
y[1,13]:=26.8; y[1,14]:=34.99;y[1,15]:=32.8;
y[2,1]:=25.51;y[2,2]:=23.89; y[2,3]:=26.89; y[2,4]:=39.51;
y[2,5]:=53.7; y[2,6]:=37.51; y[2,7]:=26.7; y[2,8]:=28.7;
y[2,9]:=38.89;y[2,10]:=37.32;y[2,11]:=33.51;y[2,12]:=28.7;
y[2,13]:=30.7; y[2,14]:=38.7;y[2,15]:=31.51;
xc2:=sqrt(8/15); d:=sqrt((15*xc2-8)/2);
ys:=y;
sgcod.Cells[0,1]:='Íóëåâîé óðîâåíü';
sgcod.Cells[0,2]:='Èíòåðâàë âàðüèðîâàíèÿ';
sgcod.Cells[0,3]:='Íèæíèé óðîâåíü';
sgcod.Cells[0,4]:='Âåðõíèé óðîâåíü';
sgcod.Cells[0,5]:='Êîäîâîå îáîçíà÷åíèå';
sgcod.Cells[1,0]:='Ñîäåðæ. Li,% ';
sgcod.Cells[2,0]:='T ñòàð., ãð.Ñ ';
sgcod.Cells[3,0]:=' t ñòàð., ÷. ';
for i:=1 to 3 do
begin sgcod.Cells[i,1]:=' '+floattostr(x0[i]);
sgcod.Cells[i,2]:=' '+floattostr(ix[i]);
sgcod.Cells[i,3]:=' '+floattostr(x0[i]-ix[i]);
sgcod.Cells[i,4]:=' '+floattostr(x0[i]+ix[i]);
end;
sgcod.Cells[1,5]:=' x1';
sgcod.Cells[2,5]:=' x2';
sgcod.Cells[3,5]:=' x3';
sgplan.Cells[1,0]:=' x0'; sgplan.Cells[2,0]:=' x1';
sgplan.Cells[3,0]:=' x2'; sgplan.Cells[4,0]:=' x3';
sgplan.Cells[5,0]:='x1^2-'+floattostrf(xc2,fffixed,3,2);
sgplan.Cells[6,0]:='x2^2-'+floattostrf(xc2,fffixed,3,2);
sgplan.Cells[7,0]:='x3^2-'+floattostrf(xc2,fffixed,3,2);
sgplan.Cells[8,0]:='x1x2'; sgplan.Cells[9,0]:='x1x3';
sgplan.Cells[10,0]:='x2x3'; sgplan.Cells[11,0]:=' y1';
sgplan.Cells[12,0]:=' y2'; sgplan.Cells[13,0]:=' yc';
for i:=1 to 15 do begin
if i<=8 then begin
if i mod 2 = 0 then x[1,i]:=1 else x[1,i]:=-1;
if ((i+1) div 2) mod 2 = 0 then x[2,i]:=1 else x[2,i]:=-1;
if ((i+3) div 4) mod 2 = 0 then x[3,i]:=1 else x[3,i]:=-1;
end
else begin
for j:=1 to 3 do
if i=7+2*j then x[j,i]:=-d
else if i=8+2*j then x[j,i]:=d
else x[j,i]:=0;
end;
x12[i]:=x[1,i]*x[2,i];
x23[i]:=x[2,i]*x[3,i];
x13[i]:=x[1,i]*x[3,i];
x[4,i]:=x12[i]; x[5,i]:=x13[i];
x[6,i]:=x23[i];
x[0,i]:=1;
for j:=1 to 3 do
x2[j,i]:=sqr(x[j,i])-xc2;
x[7,i]:=x2[1,i];
x[8,i]:=x2[2,i];
x[9,i]:=x2[3,i];
end;
for i:=1 to 15 do
begin sgplan.Cells[0,i]:=inttostr(i);
sgplan.Cells[1,i]:=' 1';
for j:=1 to 3 do begin
sgplan.Cells[j+1,i]:=' '+floattostr(x[j,i]);
sgplan.Cells[j+4,i]:=' '+floattostrf(x2[j,i],fffixed,5,3); end;
sgplan.Cells[8,i]:=' '+floattostr(x12[i]);
sgplan.Cells[9,i]:=' '+floattostr(x13[i]);
sgplan.Cells[10,i]:=' '+floattostr(x23[i]);
end;
xh[1]:=-1; xh[2]:=-1; xh[3]:=-1;
kk:=0;
end;
procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);
var i:integer;
begin
kk:=kk+1;
for i:=1 to 15 do
sgplan.Cells[10+kk,i]:=floattostr(ys[kk,i]);
if kk>=2 then begin button2.Enabled:=false;
for i:=1 to 15 do begin
yc[i]:=(y[1,i]+y[2,i])/2;
ycs[i]:=(y[1,i]+y[2,i])/2;
sgplan.Cells[13,i]:=floattostr(ycs[i]);
end;
end;
end;
procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var k1,k2:integer; yk:real;
begin
randomize;
k1:=random(14)+1;
k2:=random(14)+1;
sgplan.Rows[16]:=sgplan.Rows[k1];
sgplan.Rows[k1]:=sgplan.Rows[k2];
sgplan.Rows[k2]:=sgplan.Rows[16];
yk:=ys[1,k1];
ys[1,k1]:=ys[1,k2];
ys[1,k2]:=yk;
yk:=ys[2,k1];
ys[2,k1]:=ys[2,k2];
ys[2,k2]:=yk;
end;
procedure TForm1.PageControl1Change(Sender: TObject);
var u,i,j,li:integer; sums,g,s2ad,fp,xx:real;
begin
if button2.Enabled=false then begin
sgvos.Cells[0,0]:=' u';
sgvos.Cells[1,0]:=' S2u';
sums:=0;
for u:=1 to 15 do
begin s2u[u]:=sqr(yc[u]-y[1,u])+sqr(yc[u]-y[2,u]);
sgvos.Cells[1,u]:=floattostrf(s2u[u],fffixed,5,3);
sgvos.Cells[0,u]:=inttostr(u);
sums:=sums+s2u[u];
end;
s2umax:=s2u[1];
for i:=1 to 15 do
if s2u[i]>s2umax then s2umax:=s2u[i];
label5.Caption:=floattostrf(s2umax,fffixed,7,3);
g:=s2umax/sums;
label7.Caption:=floattostrf(g,fffixed,7,3);
label9.Caption:=floattostrf(0.47,fffixed,7,3);
if g<=0.47 then begin
label10.Caption:=' Îïûòû'+#13+'âîñïðîèçâîäèìû';
s2y:=0;
for i:=1 to 15 do
s2y:=s2y+s2u[i]/15;
if b[0]=0 then begin
for i:=0 to 9 do
b[i]:=sxy(i)/sx(i);
sgb.Cells[i,1]:=floattostrf(b[i],fffixed,5,3);
for j:=1 to 3 do
b[0]:=b[0]-b[6+j]*xc2;
sgb.Cells[0,1]:=floattostrf(b[0],fffixed,5,3);
sgb.Cells[0,0]:='b0'; sgb.Cells[1,0]:='b1';
sgb.Cells[2,0]:='b2'; sgb.Cells[3,0]:='b3';
sgb.Cells[4,0]:='b12'; sgb.Cells[5,0]:='b13';
sgb.Cells[6,0]:='b23'; sgb.Cells[7,0]:='b11';
sgb.Cells[8,0]:='b22'; sgb.Cells[9,0]:='b33';
for i:=0 to 9 do
begin s2b[i]:=s2y/(2*sx(i));
db[i]:=1.76*s2b[i];
sgsb.Cells[i+1,1]:=floattostrf(s2b[i],fffixed,7,3);
sgsb.Cells[i+1,2]:=floattostrf(db[i],fffixed,7,3);
end;
sgsb.Cells[1,0]:='b0'; sgsb.Cells[2,0]:='b1';
sgsb.Cells[3,0]:='b2'; sgsb.Cells[4,0]:='b3';
sgsb.Cells[5,0]:='b12'; sgsb.Cells[6,0]:='b13';
sgsb.Cells[7,0]:='b23'; sgsb.Cells[8,0]:='b11';
sgsb.Cells[9,0]:='b22'; sgsb.Cells[10,0]:='b33';
sgsb.Cells[0,1]:='S2bi'; sgsb.Cells[0,2]:='|bi|';
label16.Caption:=floattostrf(s2y,fffixed,7,3);
label18.Caption:=floattostrf(1.76,fffixed,7,3);
label21.Caption:='Íåçíà÷èìûå êîýôôèöèåíòû:';
li:=0;
for i:=0 to 9 do
if abs(b[i])<=db[i] then begin
li:=li+1;
label21.Caption:=label21.Caption+' b['+
inttostr(i)+']='+floattostrf(b[i],fffixed,7,4);
b[i]:=0;
end;
s2ad:=0;
for i:=1 to 15 do
s2ad:=s2ad+sqr(yc[i]-f(i))+2/(li*15);
fp:=s2ad/s2y;
label12.Caption:=floattostrf(s2y,fffixed,7,3);
label20.Caption:=floattostrf(s2ad,fffixed,7,3);
label25.Caption:=floattostrf(2.96,fffixed,7,3);
label26.Caption:=floattostrf(fp,fffixed,7,3);
if fp<=2.96 then
label27.Caption:=' Ìîäåëü àäåêâàòíà'
else
label27.Caption:=' Ìîäåëü íå àäåêâàòíà';
minmax;
memo2.lines.add('Êîîðäèíèòû öåíòðà ïîâåðõíîñòè');
memo2.lines.add(' xc1='+floattostrf(xc[1],fffixed,5,3)+
' xc2='+floattostrf(xc[2],fffixed,5,3)+
' xc3='+floattostrf(xc[3],fffixed,5,3)+
' yc='+floattostrf(ycen,fffixed,5,3) );
if ((la[1]<0) and (la[2]<0) and (la[3]<0)) or
((la[1]>0) and (la[2]>0) and (la[3]>0))
then memo2.lines.add(' Ïîâåðõíîñòü, èìåþùàÿ ýêñòðåìóì')
else memo2.lines.add(' Ïîâåðõíîñòü òèïà ìèíèìàêñà');
memo2.lines.add(' Ëîêàëüíûé ýêñòðåìóì');
memo2.lines.add(' xmax1='+floattostrf(xlocmax[1],fffixed,5,1)+
' xmax2='+floattostrf(xlocmax[2],fffixed,5,1)+
' xmax3='+floattostrf(xlocmax[3],fffixed,5,1)+
' Ymax='+floattostrf(ylocmax,fffixed,5,4));
memo2.lines.add(' xmin1='+floattostrf(xlocmin[1],fffixed,5,1)+
' xmin2='+floattostrf(xlocmin[2],fffixed,5,1)+
' xmin3='+floattostrf(xlocmin[3],fffixed,5,1)+
' Ymin='+floattostrf(ylocmin,fffixed,5,4));
end; end
else label10.Caption:=' Îïûòû íå'+#13+'âîñïðîèçâîäèìû';
for i:=0 to 9 do
sgb.Cells[i,1]:=floattostrf(b[i],fffixed,5,3);
end; end;
procedure TForm1.RadioGroup1Click(Sender: TObject);
var xxx:real;
begin series1.Clear; series2.Clear; series3.Clear;
case radiogroup1.ItemIndex of
0: begin groupbox7.Visible:=true;
label28.Caption:='x2='; label29.Caption:='x3=';
label30.Caption:='x2='; label31.Caption:='x3=';
label32.Caption:='x2='; label33.Caption:='x3=';
label34.Caption:='x1=';
xp2[1]:=strtofloat(edit1.text); xp3[1]:=strtofloat(edit2.text);
xp2[2]:=strtofloat(edit3.text); xp3[2]:=strtofloat(edit4.text);
xp2[3]:=strtofloat(edit5.text); xp3[3]:=strtofloat(edit6.text);
xxx:=-1;
while xxx<=1 do
begin series1.AddXY(xxx,fy(xxx,xp2[1],xp3[1]));
series2.AddXY(xxx,fy(xxx,xp2[2],xp3[2]));
series3.AddXY(xxx,fy(xxx,xp2[3],xp3[3]));
xxx:=xxx+0.01; end;
memo3.Clear;
memo3.Lines.Add('Ëèíèè ðåãðåññèè:');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(0,xp2[1],xp3[1]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[1]+b[4]*xp2[1]+b[5]*xp3[1],fffixed,4,2)+
'*x1 + '+floattostrf(b[7],fffixed,4,2)+'*x1^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(0,xp2[2],xp3[2]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[1]+b[4]*xp2[2]+b[5]*xp3[2],fffixed,4,2)+
'*x1 + '+floattostrf(b[7],fffixed,4,2)+'*x1^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(0,xp2[3],xp3[3]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[1]+b[4]*xp2[3]+b[5]*xp3[3],fffixed,4,2)+
'*x1 + '+floattostrf(b[7],fffixed,4,2)+'*x1^2');
end;
1: begin groupbox7.Visible:=true;
label28.Caption:='x1='; label29.Caption:='x3=';
label30.Caption:='x1='; label31.Caption:='x3=';
label32.Caption:='x1='; label33.Caption:='x3=';
label34.Caption:='x2=';
xp1[1]:=strtofloat(edit1.text); xp3[1]:=strtofloat(edit2.text);
xp1[2]:=strtofloat(edit3.text); xp3[2]:=strtofloat(edit4.text);
xp1[3]:=strtofloat(edit5.text); xp3[3]:=strtofloat(edit6.text);
xxx:=-1;
while xxx<=1 do
begin series1.AddXY(xxx,fy(xp1[1],xxx,xp3[1]));
series2.AddXY(xxx,fy(xp1[2],xxx,xp3[2]));
series3.AddXY(xxx,fy(xp1[3],xxx,xp3[3]));
xxx:=xxx+0.01;
end;
memo3.Clear;
memo3.Lines.Add('Ëèíèè ðåãðåññèè:');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[1],0,xp3[1]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[2]+b[4]*xp1[1]+b[6]*xp3[1],fffixed,4,2)+
'*x2 + '+floattostrf(b[8],fffixed,4,2)+'*x2^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[2],0,xp3[2]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[2]+b[4]*xp1[2]+b[6]*xp3[2],fffixed,4,2)+
'*x2 + '+floattostrf(b[8],fffixed,4,2)+'*x2^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[3],0,xp3[3]),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[2]+b[4]*xp1[3]+b[6]*xp3[3],fffixed,4,2)+
'*x2 + '+floattostrf(b[8],fffixed,4,2)+'*x2^2');
end;
2: begin groupbox7.Visible:=true;
label28.Caption:='x1='; label29.Caption:='x2=';
label30.Caption:='x1='; label31.Caption:='x2=';
label32.Caption:='x1='; label33.Caption:='x2=';
label34.Caption:='x3=';
xp1[1]:=strtofloat(edit1.text); xp2[1]:=strtofloat(edit2.text);
xp1[2]:=strtofloat(edit3.text); xp2[2]:=strtofloat(edit4.text);
xp1[3]:=strtofloat(edit5.text); xp2[3]:=strtofloat(edit6.text);
xxx:=-1;
while xxx<=1 do
begin series1.AddXY(xxx,fy(xp1[1],xp2[1],xxx));
series2.AddXY(xxx,fy(xp1[2],xp2[2],xxx));
series3.AddXY(xxx,fy(xp1[3],xp2[3],xxx));
xxx:=xxx+0.01; end;
memo3.Clear;
memo3.Lines.Add('Ëèíèè ðåãðåññèè:');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[1],xp2[1],0),fffixed,4,2)+
'+'+floattostrf(b[3]+b[5]*xp1[1]+b[6]*xp2[1],fffixed,4,2)+
x3 + '+floattostrf(b[9],fffixed,4,2)+'*x3^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[2],xp2[2],0),fffixed,4,2)+
+ '+floattostrf(b[3]+b[5]*xp1[2]+b[6]*xp2[2],fffixed,4,2)+
x3 + '+floattostrf(b[9],fffixed,4,2)+'*x3^2');
memo3.Lines.Add('y= '+floattostrf(fy(xp1[3],xp2[3],0),fffixed,4,2)+
' + '+floattostrf(b[3]+b[5]*xp1[3]+b[6]*xp2[3],fffixed,4,2)+
'*x3 + '+floattostrf(b[9],fffixed,4,2)+'*x3^2'); end;
else groupbox7.Visible:=false;
end;
end;
procedure TForm1.RadioGroup2Click(Sender: TObject);
var px,yy,ymax,ymin:real;
xxx,xmax,xmin:mas;
begin series4.Clear; series5.Clear; series6.Clear;
px:=strtofloat(edit13.Text);
case radiogroup2.ItemIndex of
0:begin yy:=10; ymax:=0; ymin:=48;
label40.Caption:='x3=';
label41.Caption:='x1min='; label42.Caption:='x2min=';
label44.Caption:='x1max='; label45.Caption:='x2max=';
while yy<=48 do
begin xxx[1]:=-1;
while xxx[1]<=1 do
begin xxx[2]:=-1;
while xxx[2]<=1 do
begin if abs(fy(xxx[1],xxx[2],px)-yy)<=0.02
then series4.AddXY(xxx[1],xxx[2]);
if fy(xxx[1],xxx[2],px)<=ymin then
begin xmin[1]:=xxx[1]; xmin[2]:=xxx[2];
ymin:=fy(xxx[1],xxx[2],px);end;
if fy(xxx[1],xxx[2],px)>=ymax then
begin xmax[1]:=xxx[1]; xmax[2]:=xxx[2];
ymax:=fy(xxx[1],xxx[2],px);end;
xxx[2]:=xxx[2]+0.005; end;
xxx[1]:=xxx[1]+0.005; end;
yy:=yy+1.5; end;
series5.AddXY(xmax[1],xmax[2]); series6.AddXY(xmin[1],xmin[2]);
edit14.Text:=floattostrf(xmin[1],fffixed,5,2);
edit15.Text:=floattostrf(xmin[2],fffixed,5,2);
edit16.Text:=floattostrf(ymin,fffixed,5,2);
edit17.Text:=floattostrf(xmax[1],fffixed,5,2);
edit18.Text:=floattostrf(xmax[2],fffixed,5,2);
edit19.Text:=floattostrf(ymax,fffixed,5,2); end;
1: begin yy:=10; ymax:=0; ymin:=48;
label40.Caption:='x2=';
label41.Caption:='x1min='; label42.Caption:='x3min=';
label44.Caption:='x1max='; label45.Caption:='x3max=';
while yy<=48 do
begin xxx[1]:=-1;
while xxx[1]<=1 do
begin xxx[3]:=-1;
while xxx[3]<=1 do
begin if abs(fy(xxx[1],px,xxx[3])-yy)<=0.02
then series4.AddXY(xxx[1],xxx[3]);
if fy(xxx[1],px,xxx[3])<=ymin then
begin xmin[1]:=xxx[1]; xmin[3]:=xxx[3];
ymin:=fy(xxx[1],px,xxx[3]);end;
if fy(xxx[1],px,xxx[3])>=ymax then
begin xmax[1]:=xxx[1]; xmax[3]:=xxx[3];
ymax:=fy(xxx[1],px,xxx[3]);end;
xxx[3]:=xxx[3]+0.005; end;
xxx[1]:=xxx[1]+0.005; end;
yy:=yy+1.5; end;
series5.AddXY(xmax[1],xmax[3]); series6.AddXY(xmin[1],xmin[3]);
edit14.Text:=floattostrf(xmin[1],fffixed,5,2);
edit15.Text:=floattostrf(xmin[3],fffixed,5,2);
edit16.Text:=floattostrf(ymin,fffixed,5,2);
edit17.Text:=floattostrf(xmax[1],fffixed,5,2);
edit18.Text:=floattostrf(xmax[3],fffixed,5,2);
edit19.Text:=floattostrf(ymax,fffixed,5,2); end;
2: begin yy:=10;
ymax:=0; ymin:=48;
label40.Caption:='x1=';
label41.Caption:='x2min='; label42.Caption:='x3min=';
label44.Caption:='x2max='; label45.Caption:='x3max=';
while yy<=48 do
begin xxx[2]:=-1; while xxx[2]<=1 do begin xxx[3]:=-1;
while xxx[3]<=1 do begin if abs(fy(px,xxx[2],xxx[3])-yy)<=0.02
then series4.AddXY(xxx[2],xxx[3]);
if fy(px,xxx[2],xxx[3])<=ymin then
begin xmin[3]:=xxx[3];xmin[2]:=xxx[2];
ymin:=fy(px,xxx[2],xxx[3]);end;
if fy(px,xxx[2],xxx[3])>=ymax then
begin xmax[3]:=xxx[3]; xmax[2]:=xxx[2];
ymax:=fy(px,xxx[2],xxx[3]);end;
xxx[3]:=xxx[3]+0.005; end;
xxx[2]:=xxx[2]+0.005; end;
yy:=yy+1.5; end;
series5.AddXY(xmax[2],xmax[3]); series6.AddXY(xmin[2],xmin[3]);
edit14.Text:=floattostrf(xmin[2],fffixed,5,2);
edit15.Text:=floattostrf(xmin[3],fffixed,5,2);
edit16.Text:=floattostrf(ymin,fffixed,5,2);
edit17.Text:=floattostrf(xmax[2],fffixed,5,2);
edit18.Text:=floattostrf(xmax[3],fffixed,5,2);
edit19.Text:=floattostrf(ymax,fffixed,5,2);
end; end;end;
procedure TForm1.Button3Click(Sender: TObject);
var i:integer; max,min:mas;
maxy,miny:real;
begin series7.Clear;
for i:=1 to 3 do
xh[i]:=xh[i]+0.02;
max[1]:=series1.MaxYValue;max[2]:=series2.MaxYValue;
max[3]:=series3.MaxYValue; min[1]:=series1.MinYValue;
min[2]:=series2.MinYValue; min[3]:=series3.MinYValue;
maxy:=max[1]; miny:=min[1];
for i:=2 to 3 do begin
if max[i]>=maxy then maxy:=max[i];
if min[i]<=miny then miny:=min[i];
end;
case radiogroup1.ItemIndex of
0: begin
edit9.Text:=floattostr(xh[1]);
edit10.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit1.Text),strtofloat(edit2.Text)));
edit11.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit3.Text),strtofloat(edit4.Text)));
edit12.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit5.Text),strtofloat(edit6.Text)));
series7.AddXY(xh[1],maxy); series7.AddXY(xh[1],miny); end;
1: begin
series7.AddXY(xh[2],maxy); series7.AddXY(xh[2],miny);
edit9.Text:=floattostr(xh[2]);
edit10.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit1.Text),xh[2],strtofloat(edit2.Text)));
edit11.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit3.Text),xh[2],strtofloat(edit4.Text)));
edit12.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit5.Text),xh[2],strtofloat(edit6.Text))) end;
2: begin series7.AddXY(xh[3],maxy); series7.AddXY(xh[3],miny);
edit9.Text:=floattostr(xh[3]);
edit10.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit1.Text),strtofloat(edit2.Text),xh[3]));
edit11.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit3.Text),strtofloat(edit4.Text),xh[3]));
edit12.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit5.Text),strtofloat(edit6.Text),xh[3]))
end; end;end;
procedure TForm1.Button4Click(Sender: TObject);
var i:integer; max,min:mas;
maxy,miny:real;
begin series7.Clear;
for i:=1 to 3 do
xh[i]:=xh[i]-0.02;
max[1]:=series1.MaxYValue; max[2]:=series2.MaxYValue;
max[3]:=series3.MaxYValue; min[1]:=series1.MinYValue;
min[2]:=series2.MinYValue; min[3]:=series3.MinYValue;
maxy:=max[1]; miny:=min[1];
for i:=2 to 3 do begin
if max[i]>=maxy then maxy:=max[i];
if min[i]<=miny then miny:=min[i]; end;
case radiogroup1.ItemIndex of
0: begin edit9.Text:=floattostr(xh[1]);
edit10.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit1.Text),strtofloat(edit2.Text)));
edit11.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit3.Text),strtofloat(edit4.Text)));
edit12.Text:=floattostr(fy(xh[1],strtofloat(edit5.Text),strtofloat(edit6.Text)));
series7.AddXY(xh[1],maxy); series7.AddXY(xh[1],miny); end;
1: begin series7.AddXY(xh[2],maxy); series7.AddXY(xh[2],miny);
edit9.Text:=floattostr(xh[2]);
edit10.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit1.Text),xh[2],strtofloat(edit2.Text)));
edit11.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit3.Text),xh[2],strtofloat(edit4.Text)));
edit12.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit5.Text),xh[2],strtofloat(edit6.Text))) end;
2: begin series7.AddXY(xh[3],maxy); series7.AddXY(xh[3],miny);
edit9.Text:=floattostr(xh[3]);
edit10.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit1.Text),strtofloat(edit2.Text),xh[3]));
edit11.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit3.Text),strtofloat(edit4.Text),xh[3]));
edit12.Text:=floattostr(fy(strtofloat(edit5.Text),strtofloat(edit6.Text),xh[3])) end; end;end;
end.