predicted value is the thermal mode

predicted value is the thermal model prediction values base
on the temperature coefficient combination of the desired
orthogonal experiment data and the machine temperature. The residuals are the difference between the experiment data and the predicted value. It is obvious that the smaller is the variance sum Ps, the more precisely the model predicts. According to orthogonal regression design theory, 25 orthogonal design points are needed for computing 25 objective function values. Considering the multi-condition of the working status and environment, more sets of actual cutting
data acquired at different times should be chosen. After obtaining the objective function valueY, the following equation can be computed though the least mean square
method using each of the coding factors (X1,X2,X3, and X4)

Kết quả (Việt) 1:

dự đoán giá trị là các giá trị dự báo nhiệt mô hình cơ bảntrên nhiệt độ hệ số kết hợp của các mong muốndữ liệu thử nghiệm trực giao và nhiệt độ máy tính. Các dư là sự khác biệt giữa các dữ liệu thử nghiệm và giá trị dự đoán. Nó là hiển nhiên rằng các nhỏ là phương sai tổng Ps, càng chính xác mô hình dự đoán. Theo lý thuyết thiết kế trực giao hồi qui, 25 thiết kế trực giao điểm là cần thiết cho máy tính giá trị hàm mục tiêu 25. Xem xét tình trạng đa tình trạng làm việc và môi trường, nhiều bộ thực tế cắtdữ liệu được mua tại thời điểm khác nhau nên được lựa chọn. Sau khi có hàm mục tiêu valueY, phương trình sau có thể được tính mặc dù ít nhất có nghĩa là vuôngphương pháp sử dụng mỗi người trong số các yếu tố mã hóa (X1, X2, X3 và X4)

Kết quả (Việt) 2:

giá trị dự đoán là các giá trị mô hình dự báo nhiệt cơ sở
trên sự kết hợp hệ số nhiệt độ của mong muốn
dữ liệu thử nghiệm trực giao và nhiệt độ máy. Các số dư là sự khác biệt giữa các dữ liệu thử nghiệm và giá trị dự đoán. Rõ ràng là nhỏ hơn là tổng sai Ps, sự chính xác hơn các mô hình dự báo. Theo lý thuyết thiết kế hồi qui trực giao, 25 điểm thiết kế trực giao là cần thiết cho máy tính 25 giá trị hàm mục tiêu. Xét đa điều kiện của tình trạng làm việc và môi trường, nhiều bộ cắt thực tế
dữ liệu thu được tại thời điểm khác nhau nên được lựa chọn. Sau khi có các chức năng VALUE năm mục tiêu, các phương trình sau đây có thể được tính mặc dù ít nhất có nghĩa là vuông
phương pháp sử dụng từng yếu tố mã hóa (X1, X2, X3 và X4)