У вас вопросы?
У нас ответы:) SamZan.net

2007г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ Экспериментальная механика Реко

Работа добавлена на сайт samzan.net:

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 30.12.2024

12

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РФ

УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ - УПИ

Утверждаю   

Проректор по учебной работе

_________________________

«____» ___________2007г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Экспериментальная механика

Рекомендовано Методическим советом УГТУ-УПИ

для направления 651300 – Металлургия

специальности 110600 - обработка металлов давлением

для студентов заочного обучения

Екатеринбург

2007

  1.  
    Цели и задачи дисциплины

Для успешного изучения дисциплины студентам необходимо овладеть специальными знаниями, в том числе должны быть освоены следующие дисциплины: «Введение в специальность», «Информатика», разделы «Высшей математики» линейная алгебра, дифференциальное исчисление, теория вероятности, математическая статистика и численные методы.

Цели преподавания дисциплины " Экспериментальная механика " заключаются в следующем:

  •  дать основные сведения о задачах и методах научного эксперимента при исследовании процессов обработки металлов давлением;
  •  ознакомить студентов с приемами технологического эксперимента в условиях лаборатории и цеха;
  •  обучить применению методов теории вероятностей, математической статистики, организации эксперимента, методам статистического контроля и управления качеством продукции;
  •  ознакомить с правилами построения и проверки адекватности математических моделей изучаемых объектов по экспериментальным данным;
  •  дать основные сведения о методах статистического контроля и управления качеством продукции.
  1.   Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения дисциплины студенты должны:

  •  уметь отделить от окружающей среды объект экспериментального исследования и из априорной информации установить зависимые и независимые величины, влияющие на объект и характеризующие его;
  •  уметь спланировать исследовательский эксперимент, позволяющий получить необходимую информацию об объекте экспериментального исследования с наименьшими затратами;
  •  приобрести практические навыки использования теории вероятностей и математической статистики при обработке и анализе экспериментальных данных присущих процессам обработки металлов давлением;
  •  уметь выявить связь между характеристиками объекта экспериментального исследования, построить математическую модель объекта по опытным данным и проверить ее адекватность;
  •  уметь использовать современную вычислительную технику и программное обеспечение для обработки экспериментальных данных.

  1.  Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы

Всего часов

Семестр

8

Общая трудоемкость дисциплины

75

Аудиторные занятия

18

18

Лекции

12

12

Практические занятия (ПЗ)

6

6

Семинары (С)

Лабораторные работы (ЛР)

Другие виды аудиторных занятий

Самостоятельная работа

57

Курсовой проект

Курсовая работа

Расчетно-графические работы

Графическая работа

Расчетная работа

Домашняя работа

Домашнее задание

1

Реферат

Другие виды самостоятельных занятий:

Контрольная работа

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

З

4. Содержание дисциплины

  1.  Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п

Раздел дисциплины

Лекции, час

ПЗ, час

ЛР, час.

1

Введение.

0,5

2

Статистическое оценивание.

1

1

3

Проверка статистических гипотез.

1,5

1

4

Регрессионный анализ для случая одной независимой величины.

1

1

5

Корреляционный анализ.

1,5

1

6

Дисперсионный анализ.

1,5

7

Регрессионный анализ для случая нескольких независимых величин.

1

8

Общие положения планирования активного эксперимента.

1

9

Планы эксперимента первого порядка.

1

10

Планы эксперимента второго порядка

1

11

Методы экспериментальной оптимизации

1

  1.  Содержание разделов дисциплины

Введение

Понятие эксперимента. Целевое назначение дисциплины и краткая история ее развития. Структура курса, его содержание и место в подготовке инженера по специальности “Обработка металлов давлением”. Краткий обзор рекомендуемой литературы.

Виды экспериментальных исследований. Качественный и количественный эксперимент. Системная модель объекта исследования. Функция отклика. Фактор, уровень фактора, классификация факторов. Однофакторный и многофакторный эксперимента. Математическая модель объекта исследования. Пассивный и активный эксперимент. Планирование активного эксперимента. Экстремальный (поисковый) эксперимент.

Раздел 2. Статистическое оценивание

Статистический характер контролируемых в эксперименте величин. Функция распределения. Параметры распределения. Виды и параметры распределения непрерывных случайных величин. Нормальный закон распределения.

Основные задачи выборочного метода и задачи математической статистики. Генеральная совокупность, выборка, объем выборки. Оценивание, оценка. Случайный характер оценок. Требования предъявляемые к оценкам. Состоятельная, несмещенная и эффективная оценка. Точечное описание. Точечные оценки параметров распределения непрерывных случайных величин.

Доверительный интервал, доверительная вероятность. Построение доверительного интервала для математического ожидания случайной величины с нормальным законом распределения при известной генеральной дисперсии. Доверительные интервалы для непрерывных случайных величин при неизвестных генеральных параметрах распределения.

Раздел 3. Проверка статистических гипотез

Статистическая гипотеза. Нулевая и альтернативная гипотезы. Статистический критерий, статистика. Критическая область. Ошибка первого и второго рода, уровень значимости, мощность критерия. Критерии значимости. Критерии для исключения резко выделяющихся значений, грубых ошибок (критерий Смирнова). Критерии равенства дисперсии двух и ряда совокупностей (критерии Фишера и Кохрена). Критерий равенства математических ожиданий двух совокупностей (критерий Стьюдента).

Параметрические и непараметрические критерии согласия. Критерии согласия используемые при больших объемах выборок, их мощность и область применения. Критерий Пирсона, выбор числа интервалов и группировка исходных данных, статистика и построение критической области.

Приближенные критерии согласия с нормальным законом распределения, используемые при малых объемах выборок.

Раздел 4. Регрессионный анализ для случая одной независимой величины

Математическая модель объекта исследования. Стохастическая связь между откликом и фактором. Уравнение регрессии и скедастическая зависимость. Регрессионный анализ. Модель регрессионного анализа первого порядка для случая одной независимой величины. Геометрическая интерпретация задачи регрессионного анализа. Метод оценки коэффициентов регрессии. Построение оценок коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов. Предпосылки регрессионного анализа . Проверка значимости (адекватности) уравнения регрессии. Проверка линейности уравнения регрессии.

Раздел 5. Корреляционный анализ 

Теснота (сила) стохастической связи в рамках линейной зависимости между нормально распределенными случайными величинами. Коэффициент корреляции. Классификация силы стохастической связи по абсолютному значению коэффициента корреляции. Выборочный коэффициент корреляции. Проверка значимости коэффициента корреляции.

Раздел 6. Дисперсионный анализ 

Количественный и качественный факторы, задачи дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ. Таблица исходных данных. Предварительная обработка исходных данных и проверка предпосылок дисперсионного анализа. Полная (общая) сумма квадратов, основное тождество, сумма квадратов между сериями и квадратов внутри серии (остаточная). Схема однофакторного дисперсионного анализа. Дисперсионное отношение и критическая область. Степень вариации (изменчивости) математических ожиданий между сериями, вызванная влиянием исследуемого фактора.

Раздел 7. Регрессионный анализ для случая нескольких независимой величин

Матрица результатов наблюдений. Математическая модель объекта исследования для случая нескольких независимых величин. Модель регрессионного анализа, линейная по параметрам. Построение оценок коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов, система нормальных линейных уравнений и ее решение в матричной форме. Проверка значимости коэффициентов и уравнения регрессии. Проверка линейности уравнения регрессии. Расчет коэффициента множественной корреляции и проверка его значимости.

Раздел 8. Общие положения планирования активного эксперимента 

План эксперимента. Планирование эксперимента. Априорное ранжирование. Факторное пространство. Область экспериментирования. Точка плана. Размах и интервал варьирования фактора. Основной уровень фактора. Центральная точна плана. Нормализация факторов. Полный и дробный факторный план.

Раздел 9. Планы эксперимента первого порядка 

Полный факторный план для двухуровневых факторов. Свойство матрицы плана. Предварительная обработка экспериментальных данных и проверка предпосылок регрессионного анализа при наличии параллельных опытов. Расчет оценок коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов. Проверка значимости генеральных коэффициентов регрессии. Проверка линейности уравнения регрессии при наличии параллельных опытов.

Насыщенность плана. Дробный факторный план для двухуровневых факторов. Генератор плана. Генерирующее и определяющее соотношение. Система смешения генеральных коэффициентов регрессии. Расчет оценок коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов. Проверка значимости генеральных коэффициентов регрессии. Проверка линейности уравнения регрессии при отсутствии параллельных опытов.

Раздел 10. Планы эксперимента второго порядка

Общие представления о планах второго порядка. Полный и дробный планы эксперимента второго порядка. Последовательный эксперимент. Параметры (критерии) оптимальности планов эксперимента второго порядка. Предварительная обработка экспериментальных данных и проверка предпосылок регресионного анализа. Расчет оценок коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов. Проверка значимости генеральных коэффициентов регрессии.

Раздел 10. Планы методы экспериментальной оптимизации (планирование экстремальных экспериментов)

Постановка задачи оптимизации. Два подхода к решению задачи оптимизации: поиск экстремума по математической модели объекта исследования аналитическими или численными методами; экспериментальный поиск области экстремума. Планирование экстремальных поисковых экспериментов, общие замечания.

Однофакторная экспериментальная оптимизация (методы одномерного поиска). Методы исключения. Метод последовательной дихотомии. Метод Фибоначчи. Метод золотого сечения. Шаговые одномерные методы поиска оптимума. Метод с постоянным шагом. Метод с переменным шагом. Метод квадратичной интерполяции.

Многомерная экспериментальная оптимизация (методы многомерного поиска). Метод покоординатного поиска (метод Гауса-Зайделя). Градиентные методы. Метод крутого восхождения (метод Бокса-Уилсона). Последовательный симплексный метод и метод деформированных многогранников (метод Нелдера-Мида). Метод случайного поиска. Планирование экстремальных поисковых экспериментов при наличии ограничений.

  1.  Лабораторный практикум

Практикум не предусмотрен программой дисциплины.

  1.  Учебно-методическое обеспечение дисциплины
    1.  Рекомендуемая литература
  2.  Хайкин Б.Е. Аппроксимация эмпирических зависимостей в условиях ОМД. - Свердловск: УПИ, 1984.
  3.  Хайкин Б.Е. Построение и анализ статистических распределений технологических параметров. - Свердловск: УПИ, 1984.
  4.  Паршаков С.И. Организация эксперимента. Методические указания. - Свердловск: УПИ, 1987.
  5.  Бондин А.Р., Паршаков С.И. Множественный регрессионный анализ результатов пассивного эксперимента с использованием ЭВМ (программа REGRE). Методические указания. - Свердловск: УПИ, 1990.
  6.  Хайкин Б.Е. Построение аппроксимационных математических моделей в условиях обработки металлов давлением: Учебное пособие. - Свердловск: УПИ, 1991. 101 с.
  7.  Налимов В.В. Теория эксперимента. - М.: Наука, 1971.
  8.  Степнов Н.М. Статистические методы обработки результатов механических испытаний. Справочник. - М.: Машиностроение, 1985.
  9.  Математическая статистика: Учебник / Иванова В.М., Калинина В.Н., Нешумова Л.А. и др. - М.: Высш. школа, 1981.
  10.  Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятности и математической статистики для технических приложений. М.: Высш. школа, 1965.
  11.  Калинина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика: Учеб. для техникумов. - М.: Высш. шк., 1998.
  12.  Красовский Г.И., Филаретов Г.Физическ Планирование эксперимента. - М.: Изд-во БГУ, 1982.
  13.  Протодьяконов М.М. Тедер Р.И. Методика рационального планирования эксперимента. - М.: Наука, 1970.
  14.  Новик Ф.С., Арсов Я.П. Оптимизация процессов технологии металлов методами планирования эксперимента. - М.: Машиностроение, София: Техника, 1980.
  15.  Статистические методы в инженерных исследованиях (лабораторный практикум) : Учетное пособие / Бордюк В.П., Вощинин А.П., Иванов А.З. и др. Под ред. Г.К. Круга. – М. Высш. школа, 1983.
  16.  Адлер Ю.П. Марков Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: Наука, 1976.
  17.  Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. – М.: Высш. школа, 1982.
  18.  Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. - М.: Наука, 1984.
  19.  Закс Л. Статистическое оценивание. Пер. с нем. В.Н. Выригана. Под ред. Ю.П. Адлера, В.Г. Грановского. – М.: Статистика, 1976.
  20.  Коуден Д. Статистические метода контроля качества. Пер. с англ. О.В. Бруханской, Ф.С. Соловейчика, К.Н.Трофимова, Под. ред. Б.Р. Левина – М.: Физматгиз, 1961.
  21.  Голикова Т.И., Панченко Л.А. Фридман М.З. Каталог планов второго порядка. М.: Из-во МГУ, 1974, т.1 388 с.; т.2 384 с.
  22.  Михайленко А.М. Обработка опытных данных. Статистические гипотезы и выводы / А.М. Михайленко, А.Р.Бондин. – Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. 90 с.
  23.  Михайленко А.М. Обработка одномерных опытных данных: методические указания к выполнению домашнего задания по курсам «Экспериментальная механика» и «Организация эксперимента» / А.М. Михайленко. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2007. 64 с.
  24.  Смирнов В.К. Уширение металла при прокатке: методическое руководство к лабораторным работам и практическим занятиям по курсам «Теория обработки металлов давлением» и «Экспериментальная механика» / В.К. Смирнов, В.И. Степаненко, А.М. Михайленко. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2007. 21 с.
  25.  Теория статистики: учебник / Под ред. проф. Г.Л. Громыко – М.: ИНФРА-М, 2002. 141 с.

  1.  Средства обеспечения освоения дисциплины

  1.  ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения.
  2.  ГОСТ 15895-77. Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения.
  3.  ГОСТ 16493-70 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке.
  4.  ГОСТ 16504-81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения.
  5.  ГОСТ 18242-72 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. План контроля.
  6.  ГОСТ 18321-73 Качество продукции. Статистические методы управления. Правила отбора единиц продукции в выборку.
  7.  ГОСТ 20736-75 Статистический приемочный контроль по количественному признаку. Планы контроля.
  8.  ГОСТ 42026-80 Исследовательские испытания, Планирование эксперимента. Термины и определения.
  9.  ГОСТ 24297-80 Входной контроль качества продукции. Основные положения.
  10.  ГОСТ 24660-81 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей.
  11.  Р 50-110-89 (РЕКОМЕНДАЦИИ). Приемочный контроль качества продукции. Основные положения.
  12.  Электронные таблицы  «Microsoft Excel».
  13.  Паршаков С.И. Телевизионный курс «Организация эксперимента в ОМД» - (8 телевизионных лекций».

  1.  Материально-техническое обеспечение дисциплины

  1.  Компьютерный класс.
  2.  Комплекс аппаратуры для просмотра видеолекций.

  1.  Методические рекомендации (для студента и преподавателя) по организации изучения дисциплины

Домашние задания.

  1.  Статистическая отработка опытных данных.
  2.  Сравнение технологических процессов ОМД на основе анализа опытных данных.
  3.  Регрессионный анализ опытных данных полученных на лабораторной работе № 12 «Уширение металла при прокатке» по курсу «Теория процессов ОМД».

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего и среднего образования и учебным планом по направлению подготовки 651300 – Металлургия, специальности 110600 – Обработка металлов давлением.

Программу составил

Михайленко А.М.., доцент, к.т.н., кафедра ОМД

Программа одобрена на заседании кафедры обработки металлов давлением

«_____»____________2007г., протокол № _______.

Заведующий кафедрой     Богатов А.А.

Программа одобрена на заседании Методической комиссии металлургического факультета

«_____»____________2007г. протокол № _______.

Председатель методической комиссии   

АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Дисциплина посвящена изучению общих правил организации эксперимента в металлургии и обработке полученных опытных данных. Рассматриваются правила построения оптимальных планов эксперимента, методики проведения измерений. Закрепляются знания по теории вероятностей и статистической обработке результатов измерений. Изучаются типы статистических связей, способы их выявления и описания.




1. Вклад грошові кошти в готівковій або безготівковій формі у валюті України або в іноземній валюті або бан
2. тематизировать материал умение видеть причинноследственные связи; вырабатывать самостоятельность в по
3. Шлунково-кишкові захворювання кролі
4.  Для студентів спеціальності 7
5. Личные прав
6. м высота- 4м отопление водоснабжение энергоснабжение- до 50 кВт
7. Мировое соглашение в хозяйственном и гражданском процессах- сравнительный анализ
8.  Принцип действия биполярного транзистора Простейший триод с двумя pnпереходами имеет три вывода и называ
9. Си шарп основным постулатом которого является высказывание- всякая сущность есть объект
10. і. G C EМахаббат неге сонша ысты~ еді~[kzchords.
11. Анализ производительности труда отрасли животноводства
12. Варіант 10 Виконав студент 3го курсу групи ДП92 Полюхович Євген Перевірив в
13. а виморочне майно маєток що не має спадкоємців
14. Лабораторная работа1
15. ЯГибианский Установление коммунистического тоталитаризма в Восточной Европе происшедшее в конце второй
16. No Comments 25 грудня вийшов останній випуск відеоновин що випустив Стасієв Артемій
17. тематике 1 класс
18. ой половине ХХ века
19. Лабораторна робота 6 Варіант 1 Завдання 1 Знайдіть рішення дифере
20. МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИКОСТОМАТОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ФАКУЛЬТЕТСКОЙ ОРТОПЕДИЧ

Материалы собраны группой SamZan и находятся в свободном доступе