Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ПиОЭ
Планирование и организация эксперимента (Светлана Геннадиевна Танкова)
Бойко и Федоров – Основа научных исследований
Наука и научный исследования (12.02.2013)
Наука – это сфера человеческой деятельности, направленная на получение новых знаний о законах природы, обществе и мышлении. Одна из основных функций науки и ее цели – это познание объективного мира и постижение объективной истины.
Современная наука имеет ряд характерных особенностей:
1)Лавинообразность развития. Заключается в том, что постоянно и систематически создаются новые ее виды, направления, проблемы;
2)Рентабельность науки. Заключается в том, что благодаря внедрению новых разработок обеспечивается наибольший экономический эффект;
3)Внедрение полученных результатов. Приводит к созданию новых конструктивных решений и технологий и соответственно повышению качества и эффективности.
Одной из форм существования науки и существования является научное исследование. Исследование состоит из 3-х этапов:
1) Первый этап:
-выбор проблемы и темы
-определение объекта и предмета исследования, цели и задач
-разработка гипотезы исследования
-разработка плана научного исследования
-подготовка средств исследования
2)Второй этап:
-выбор методики исследования
-проверка гипотезы
-непосредственное исследование
-обработка результатов исследования и формулировка выводов
-обоснование выводов и практические рекомендации
3)Третий этап:
-внедрение результатов
-получение экономического эффекта
Методологические основы научного знания и творчества.
Методы научных исследований.
Метод научного исследования – это способ познания объективной действительности.
В теории познания выделяются 2 характерных уровня исследования:
1)Эмпирический
2)Теоретический
Эти уровни подразделяются на 3 метода исследования:
1)Методы эмпирического уровня;
2)Методы теоретического уровня
3)Методы теоретического и эмпирического уровня
Метод имперического уровня исследования (19.02.13)
Методы, относящиеся к империческим:
1)Наблюдение – фиксирование определенных данных без вмешательства человека;
2)Измерение – процедура определения численных значений исследуемых явлений, процессов и объектов исследований;
3)Эксперимент – это система операций, воздействий и наблюдений, направленных на получение информации об объекте исследований;
Преимущества экспериментального исследования по сравнению с наблюдением:
1)Явление, процесс или объект исследования можно изучать в чистом виде, благодаря устранению побочных факторов;
2)Эксперимент дает возможность изучать объект в экстремальных условиях;
3)Эксперимент можно повторить и получить необходимое число измерений;
4)Эксперименты могут быть натурные (изучают объекты и их естественное состояние) и модельные (моделируют объекты и позволяют изучить более широкий диапазон влияющих факторов)
Методы теоретического уровня исследования
Методы, относящиеся к теоретическим:
1)Идеализация – мысленное создание объектов и условий, которые не существуют в действительности и не могут быть созданы практически;
2)Формализация – это метод изучения объектов, при которых основные закономерности явлений и процессов отображаются в знаковой форме;
3)Гипотеза – научно обоснованная система умозаключений, на основе которых делаются выводы о существовании объекта;
4)Теория – наиболее высокая форма обобщения и систематизации знаний;
5)Закон – теория, обладающая большой надежностью и подтвержденная многочисленными исследованиями.
Методы теоретического и имперического уровня исследования
Методы, относящиеся к теоретическому и империческому уровню исследования
1)Сравнение;
2)Анализ;
3)Синтез;
4)Обобщение;
5)Абстракция;
6)Индукция;
7)Дедукция;
8)Интуиция;
9)Доказательство;
10)Аналогия;
11)Моделирование.
Организация и проведение научного исследования
Методы выбора и оценки тем научных исследований
Научные исследования различают на:
1)Направления – это сфера научных исследований коллектива, посвященных решению крупных фундаментальных теоретико-экспериментальных задач в определенной области исследования. Структурными направлениями направления являются проблемы, темы и вопросы
2)Проблемы – это сложная научная задача, которая охватывает определенную область исследования и имеет перспективное значение.
3)Темы – научная задача, которая решает определенные конкретные вопросы.
Виды, классификация, этапы и составные части
научно-исследовательских работ (НИР)
НИР классифицируются по следующим признакам:
1)По степени важности для народного хозяйства:
-важнейшие, выполняемые по государственному плану;
-по целевым, комплексным программам, выполняемые по заданию Министерств и ведомств;
-инициативные, выполняемые по плану организации.
2)В зависимости от источников финансирования:
-госбюджетные;
-хозяйственно-договорные, выполняемые определенными организациями-заказчиками.
3)По длительности разработки:
-долгосрочные
-краткосрочные, до года.
4)По целевому назначению:
-теоретические;
-прикладные;
-разработки.
Научные учреждения и кадры (26.02.13)
Исследования ведутся в различных организациях. Среди них можно рассмотреть:
НИИ (научно-исследовательский институт)
ВУЗ
НИИ подчинённые отраслевым министерствам.
На ряду с этими научными учреждениями НИИ исследования разработки могут выполняться в проектных организациях и технологических институтов.
Высшим учреждением страны является российская академия наук. Она осуществляет общее руководство исследования по важнейшим исследованиям проводимых под ведомственных НИИ. А так же координирует научно исследовательскую работу других научных учреждений по стратегиям и фундаментальным исследованиям.
Должности в ВУЗах: ассистент, старший преподаватель, доцент, профессор.
Ученые степени:
магистр техники и технологии (1 степень)
кандидат наук (2 степень)
доктор наук (3 степень)
ученые звания (доцент и профессор)
Анализ научно-технической информации (05.03.13)
Государственная система научно-технической информации.
Общий объем научно-технической литературы в настоящее время удваивается каждые 8-10 лет. Для повышения эффективности труда научных работников в России существует служба научно-технической информации, которая решает следующие задачи:
1)Сбор и переработка документальной информации, с целью оповещения ученных и специалистов о новых разработках достижениях в области науки и техники;
2)Хранение информации в информационно-поисковых системах, которые позволяют выполнить быстрый поиск необходимой информации;
3)Переработка информации в информационно-логические системы для получения новой информации.
Система научно-технической информации включает в себя центральные и отраслевые институты научной и технико-экономической информации, межотраслевые и территориальные центы и библиотеки. Самым крупным информационным центром на территории СССР является институт научной и технической информации. Так же существует Российский институт научно-технической и экономической информации. Он проводит регистрацию исследовательских и опытно-конструкторских разработок. Об изобретениях сообщает Российский институт патентоведенья. Он является центром информации патентоведенья.
Всю научно-техническую информацию можно разделить на 2 вида:
1)Документальная:
-первичная
-вторичная
2)Электронная, которая развивается все больше и больше
По зарубежным данным интенсивность падения ценности информации ориентировочно составляет 10% в день для газет, 10% в месяц для журналов, 10% в год для книг.
Анализ точности механической обработки (12.03.13)
Методы расчета точности механической обработки
Различают 3 метода расчета точности:
1)Вероятностно-статистический
Этот метод применяется при достаточно большом количестве обработок заготовок и количества деталей (50 и более).
2)Расчетно-аналитический
Заключается в оценке точности по аналитическим или эмпирическим формулам для строго определенных условий, однако применение этого метода ограничено из-за отсутствия некоторых расчетных формул.
3)Расчетно-статистический
Включает в себя вероятностно-статистический и расчетно-аналитический методы.
Виды погрешности.
По характеру проявления разделяют погрешности:
1)Случайные – подчиняются закону нормального распределения
2)Систематические:
-постоянные
-переменные – подчиняются определенному закону
Рисунок – График износа инструмента
Обеспечение точности настройки станка
Различают 2 метода настройки станка:
1)Метод пробных ходов
Применяется в основном в единичном и мелкосерийном производстве. Сущность заключается в том, что:
Обрабатываемую заготовку устанавливают на станке и к ней подводят режущий инструмент до касания, затем не нарушая положение инструмента, отводят его, подводят и выставляют на определенную глубину резания и производят обработку небольшой ступени, резец вернули в исходное положение, замерили заготовку, получили размер, посмотрели сколько надо еще снять и подвинули инструмент и произвели обработку этой же ступени, опять замерили, вернули резец в исходное положение, замерили и получили соответствующий размер заготовки и придвинули вперед на припуск, который надо снять.
2)Метод автоматической настройки
Предварительная настройка осуществляется методом пробных ходов, а затем инструмент устанавливается окончательно на полученный размер.
9 Семестр
Планирование эксперимента (24.09.13)
Получение новых знаний включает в себя следующие этапы:
1)Сбор эмпирической информации об объекте исследования;
2)Систематизация и анализ информации, разработка теории;
3)Проверка на практике теории.
Достоверными могут считаться результаты, подтвержденные практикой. Важную роль в выработке достоверных результатов играют наблюдения и эксперимент. Различают условия контролируемые и управляемые. Под контролировастью понимается возможность измерять величины, характеризующие процесс. Под управляемостью понимается возможность устанавливать значения величин, характеризующих процесс на нужном уровне.
Эксперимент может проводиться со следующей целью:
1)Определить, какие величины и на сколько влияют на исследуемый объект. Такой эксперимент называется отсеивающим;
2)Установить зависимости между входными и выходными параметрами, характеризуемыми исследуемый объект. Такие зависимости называются империческими;
3)Подтвердить или опровергнуть теоретических исследований. Это называется установить адекватность теоретических положений и моделей действительности;
4)Выполнить оптимизацию параметров исследуемого объекта, при которых объект исследования функционирует наилучшим образом.
Теория эксперимента – это наука, которая занимается вопросами правильной организации экспериментальных исследований и включает в себя 3 основных направления:
1)Моделирование и подобие – оно определяет как должен проводиться эксперимент, какие величины, характеризующие исследуемый объект или процесс должны измеряться в экспериментальных исследованиях, а также обрабатываться результаты исследования;
2)Планирование эксперимента – совокупность мер, методов и процедур, применение которых позволяет при организации и проведении эксперимента получать необходимые зависимости с минимальными затратами по времени и по средствам;
3)Статистическая обработка экспериментальных данных – это совокупность методов, которые позволяют получить достоверные результаты.
Общая характеристика объекта исследования.
Объект исследования и его свойства.
Объект исследования – это условно изолированное целое, содержащее в себе совокупность протекающих в нем процессов и средств их реализации.
Средства реализации – это совокупность систем управления и контроля между объектом исследования и систем управления.
Объект исследования характеризуется рядом свойств, наиболее важными из которых являются: сложность, полнота априорной информации, управляемость и воспроизводимость.
Сложность – это количество состояний объекта исследования, которые в соответствии с целью исследования можно четко различить. Они бывают: простые (2 состояния: да или нет) и сложные (много состояний).
Априорная информация – это информация об объекте исследования, известная до начала исследования. Она бывает: полная (об объекте известно все, экспериментальные исследования не нужны), ограниченная (информация об объекте существует, но не достаточна для целей исследования) и может отсутствовать (об объекте неизвестно ничего).
Управляемость – это свойство, позволяющее изменять состояние объекта на усмотрение исследователя. Они бывают: управляемые (исследователь может изменять все входные величины), частично управляемые (исследователь может изменять только часть величин) и неуправляемые (исследователь никак не может влиять на объект исследования, эксперимент невозможен, а возможно только наблюдение).
Воспроизводимость – это свойство объекта исследования переходить в одно и тоже состояние. Может быть низкая и высокая. Чем выше воспроизводимость, тем проще выполнять эксперимент и тем больше достоверность результата.
Модель черный ящик
В инженерном эксперименте часто для объекта исследования используется модель черного ящика.
Х – управляемые факторы
У – параметры, которые мы исследуем
U – контролируемые факторы
А – неконтролируемые факторы
Факторами является все то, что оказывает влияние на выходные параметры. Параметр характеризует состояние объекта исследования.
Параметры и предъявляемые к ним требования.
В инженерном эксперименте в качестве параметров принимаются технические и экономические параметры.
К параметрам предъявляются следующие основные требования:
1)Параметр должен быть количественным т оцениваться числом. Для качественных параметров используются ранговые и условные показатели оценки.
2)Параметр должен обладать свойством совместимости, т.е. допускать безопасное проведение эксперимента при любом сочетании факторов. Недопустимо, чтобы при каком-либо сочетании произошла авария;
3)Параметр должен быть однозначным, т.е. данном сочетанию факторов с точностью до погрешности должно соответствовать одно значение параметра;
4)Параметр должен быть универсальным, т.е. характеризировать объект исследования всесторонне;
5)Желательно, чтобы параметр имел простой физический или экономический смысл, просто и легко вычислялся.
6)Рекомендуется, чтобы параметр был единственным.
Факторы и предъявляемые к ним требования.
1)Фактор должен оказывать влияние на объект исследования;
2)Фактор не может быть коррелирован с другими факторами;
3)Фактор должен быть количественным;
4)Операциональность – экспериментатору должно быть известно, как где, каким образом, с какой точностью контролировать величину фактора;
Область определения, интервалы варьирования факторов. Кодирование факторов.
Область определения факторов называется диапазон изменения их значения, при реализации плана эксперимента.
По способу перебора факторов различают:
1)Полный факторный эксперимент, при котором производиться перебор всех возможных сочетаний уровней факторов;
2)Дробный факторный эксперимент, план которого представляет собой некоторую часть полного факторного эксперимента.
Уровнем фактора называется его значение. фиксируемое в эксперименте. Экспериментатор может устанавливать любой уровень факторов в пределах области его определения. Различают верхний, нижний и нулевой уровень.
- определение количества опытов
Выходной параметр называют параметром оптимизации и откликом.
Этапы планирования эксперимента.
1)Кодирование факторов;
2)Составление план-матрицы;
3)Рандомизация опытов;
4)Реализация плана эксперимента;
5)Обработка результатов эксперимента:
а)оценка воспроизводимости опыта
б)оценка адекватности модели;
в)оценка значимости коэффициентов регрессии.
Так как основой полного факторного эксперимента является математическая статистика, то в качестве модели выбирается статистическая модель, где можно использовать с некоторым приближением описание процесса системой дифференциальных уравнений. Но поскольку механизм изучаемых явлений не полностью изучен, в качестве модели можно выбрать полином .
Кодирование факторов
Кодирование необходимо для перевода натуральных значений факторов в безразмерные величины. Это необходимо для построения план-матрицы.
|
Уровни факторов |
Обозначение |
γ |
α |
f |
|
Х1 |
Х2 |
Х3 |
||
|
Нулевой |
0 |
15 0С |
14 0С |
0,05 мм |
|
Верхний |
+1 |
210С |
18 0С |
0,08 мм |
|
Нижний |
-1 |
9 0С |
10 0С |
0,02 мм |
|
Интервал варьирования |
ε |
6 0С |
4 0С |
0,03 мм |
Интервал варьирования – это некоторое число (свое для каждого фактора), прибавление или вычитание которого дает верхний или нижний уровень.
При выборе интервала варьирования процесс вначале описывают линейным уравнением, и с учетом этого выбирается интервал варьирования. Интервал варьирования должен быть достаточно мал, но таким, чтобы не получить ошибочного вывода о не значимости влияния какого-либо фактора.
Перевод кодированных значений в натуральные: , где Х – натуральное выражение фактора, х0 – нулевое значение фактора.
План матрица
|
Номер опыта |
Х0 |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
У |
|
1 |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
|
2 |
+ |
- |
+ |
+ |
|
|
3 |
+ |
+ |
- |
+ |
|
|
4 |
+ |
- |
- |
+ |
|
|
5 |
+ |
+ |
+ |
- |
|
|
6 |
+ |
- |
+ |
- |
|
|
7 |
+ |
+ |
- |
- |
|
|
8 |
+ |
- |
- |
- |
Рабочая план матрица
|
№ |
Х0 |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х1*Х2 |
Х1*Х3 |
Х2*Х3 |
Х1*Х2*Х3 |
γ |
α |
F |
У1 |
У2 |
Усреднее |
α |
|
1 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
21 |
18 |
0,08 |
γ |
α |
||
|
2 |
+ |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
- |
9 |
18 |
0,08 |
γ |
α |
||
|
3 |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
+ |
- |
- |
21 |
10 |
0,08 |
γ |
α |
||
|
4 |
+ |
- |
- |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
9 |
10 |
0,08 |
γ |
α |
||
|
5 |
+ |
+ |
+ |
- |
+ |
- |
- |
- |
21 |
18 |
0,02 |
γ |
α |
||
|
6 |
+ |
- |
+ |
- |
- |
+ |
- |
+ |
9 |
18 |
0,02 |
γ |
α |
||
|
7 |
+ |
+ |
- |
- |
- |
- |
+ |
+ |
21 |
10 |
0,02 |
γ |
α |
||
|
8 |
+ |
- |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
- |
9 |
10 |
0,02 |
γ |
α |
Рандомизация – это установление случайностей в порядке проведения эксперимента.
Обработка результатов эксперимента. (08.10.13)
Оценка воспроизводимости опыта
Воспроизводимость процесса производиться по критерию Кохрена.
- (1), - дисперсия, характеризующая рассеивание результатов в строчках плана, - дисперсия, характеризующая рассеиванье результатов опыта на u-том сочетании уровней факторов, - число независимых оценок дисперсии, - число степеней свободы каждой оценке.
, где - результат опыта на n-ном сочетании факторов.
Процесс считается воспроизводимым, если выполняется равенство (1), при этом оценка воспроизводимости (оценка опыта) определяется по формуле
Если неравенство (1) не соблюдается, то необходимо принять меры к уточнению измерений в опыте с максимальной дисперсией. В случае воспроизводимости процесса рассчитывают коэффициенты регрессии:
Проверка адекватности линейной модели.
Осуществляется с помощью критерия Фишера.
- расчетное значение параметров на u-том сочетании факторов
Оценка значимости коэффициентов регрессии
Моделирование.
Модели и их классификация.
Моделирование – это способ познания действительности с помощью моделей.
Модель – это материальный или информационный объект, который отражает основные свойства объекта-оригинала.
Модель позволяет получить точные результаты с наименьшими затратами и избежать ряда погрешностей. Важнейшим требованием для моделей является их адекватность, т.е. подобие объектам-оригиналам.
Модели бывают материальные и мысленные. В свою очередь материальные модели делятся на натурные и аналоговые. Натурная модель характерна тем, что физическая природа, протекающих в ней процессов аналогична природе процессов объекта-оригинала. Аналоговая модель имеет другую физическую природу по сравнению с процессами объекта-оригинала. Мысленные модели делятся на наглядные, символические и математические модели. К наглядным моделям относятся воображаемые модели (модель атома). Символические модели (знаковые) имеют вид условного представления в виде: принципиальные схемы, записи химических реакций, графов. Наиболее полной является математическая модель, в которой наиболее полно описываются свойства и связи объекта исследования математическими уравнениями и соотношениями.
Исследование классическое любого объекта, процесса, явления состоит в следующем:
1)В начале разрабатывается физическая модель и на основании нее разрабатывается математическая модель.
Симплексное планирование (19.11.13)
Это нахождение оптимума, основанное на шаговом движении путем последовательного отображения вершин регулярного симплекса в факторном пространстве.
Симплекс – это простейший выпуклый многогранник, образованный k+1 вершинами в k-мерном пространстве.
Симплекс называется регулярным или правильным если все расстояния между образованными вершинами будут равны. В силу своей простоты симплекс обладает следующим замечательным свойством, в основе которого используется для построения симплекса: из любой вершины можно, отбросив одну из них и используя оставшуюся грань, построить новый симплекс, добавив всего одну вершины. Путем отбрасывания вершин можно осуществлять перемещение симплекса в факторном пространстве, при этом перемещение будет происходить с каждым экспериментом. Для продвижения к экстремуму необходимо перейти от исходного симплекса к симплексу, находящемуся в области оптимального (высокого или низкого) значения. Затем процесс отбрасывания вершины с минимальным (максимальным) откликом и построения нового симплекса повторяется, в результате этого формируется цепочка симплексов. Достигнув в области экстремума симплекс начинает вращение вокруг вершины с минимальным (максимальным) значениям параметра. Это явление используется для определения конца процесса оптимизации. Чтобы окончательно получить оптимальные параметры необходимо провести эксперименты в противоположных вершинах относительно оптимальной. И если результаты будут хуже, процесс оптимизации считать законченным.
Для построения симплекса необходимо определить шаг варьирования и выбрать расположение начала координат.
Планирование активных экспериментов.
Виды и преимущества активных экспериментов.
Активными называют эксперименты, в которых одновременно варьируются все факторы в каждом опыте. Эксперименты, в которых варьируется только один фактор называют обычными или пассивными. Активные эксперименты имеют следующие преимущества:
1)План проведения опыта составляется заранее для упрощения обработки данных;
2)Оптимальное использование факторного пространства позволяет при минимальных затратах получить максимум информации;
3)Методы планирования экспериментов позволяют опытным путем проранжировать факторы по степени их влияния на функцию (параметры оптимизации);
4)Планирование позволяет изучать и математически описывать процессы и явления при неполном знании их механизма;
5)Планирование экстремальных экспериментов, кроме аппроксимации откликов, позволяет решать задачи поиска экстремума в К-мерном пространстве.
Активные эксперименты классифицируются:
1)Аппроксимирующие – позволяют моделировать многофакторные зависимости
2)Отсеивающие – позволяют при минимальных трудозатратах по специальным планам отсеять часть принятых к рассмотрению факторов
3)Экстремальные – дают возможность быстро и эффективно найти экстремум функции отклика
4)Специальные – остальные виды планирования
Экстремальные эксперименты
Такие эксперименты необходимы, когда математическое описание объекта исследования отсутствуют и оптимизация невозможна. В таком случае задачу автоматизации решают двумя способами:
1)Традиционный (пассивный)
2)Одновременно меняют несколько факторов (активный)
Первый способ рассмотрим на примере двухфакторной зависимости