Уровни стратифицированного описания экспериментов

Классификация научно-технических экспериментов

Наряду с общими свойствами конкретные эксперименты характеризуются определенными специфическими свойствами.

Эксперименты, описываемые совокупностью однотипных свойств, целесообразно объединить в некоторые классы.

Классификация научно-технических экспериментов позволяет при проектировании системы автоматизации

1) формулироватьтребования к системе,

2) вырабатывать и использовать типовые решения применительно к задачам автоматизации экспериментов отдельных классов, и прежде всего, по техническим средствам и математическому обеспечению систем,

3) облегчает выборметодов математического описания экспериментов как объектов автоматизации.

В схеме классификации могут быть приняты следующие обобщенные признаки:

1) структура эксперимента;

2) стадия научных исследований, к которой относится эксперимент;

3) организация эксперимента;

4) постановка задачи;

5) способ проведения эксперимента.

Естественно, что данный набор признаков не являетсяединственно возможным и охватывающим все разнообразие свойств эксперимента.

Каждому классификационному признаку в предлагаемой схеме классификации соответствует определенный уровень стратифицированного описания экспериментов.

На первом уровне данной схемы эксперименты различают по их структуре:

- натурные,

- модельные,

- и машинные (модельно-кибернетические).

В натурном эксперименте средства экспериментального исследования взаимодействуют непосредственно с объектом исследования.

В модельном - экспериментируют не с самим объектом, а с его заменителем - моделью.

При этом модель играет одновременно двоякую роль.

Во-первых, она является непосредственно объектом экспериментального исследования.

Во-вторых, по отношению к подлинному изучаемому объекту или процессу модель выступает в качестве средства экспериментального исследования.

Машинный эксперимент является разновидностью модельного эксперимента, при которой соответствующие характеристики изучаемого объекта вычисляются с помощью моделирующего алгоритма на ЭВМ.

При этом процессы в модели и в изучаемом объекте различны по физической природе.

Второй уровень предполагает деление экспериментов согласно стадиям проведения научных исследований.

Здесь можно выделить

1) лабораторные,

2) стендовые,

3) и промышленные эксперименты.

Комплексные программы исследований часто включают последовательное проведение всех названных типов экспериментов.

К лабораторным относятся эксперименты по изучению общих закономерностей различных явлений и процессов, по проверке научных гипотез и теорий.

Стендовые исследования (испытания) проводят при необходимости изучить вполне конкретный процесс, протекающий в исследуемом объекте с определенными физическими, химическими и другими свойствами.

При стендовых исследованиях на основе сведений, полученных на стадии лабораторных экспериментов,

1) уточняются характеристики объекта, его поведение при варьировании последних,

2) определяются оптимальные условия функционирования объекта исследования.

По результатам стендовых испытаний:

1) судят о различных недоработках при расчетах или конструировании объекта (изделия, технологического процесса и т.п.),

2) вырабатываются рекомендации относительно серийного выпуска изделия и условий его эксплуатации.

Промышленный эксперимент проводят

1) при создании нового изделия или процесса по данным лабораторных или стендовых исследований,

2) при оптимизации действующего процесса,

3) при проведении контрольно-выборочных испытаний качества выпускаемой продукции.

Третий уровень учитывает организацию экспериментов.

С этой точки зрения можно выделить

1) обычные (рутинные),

2) специальные (технические),

3) уникальные,

4) смешанные эксперименты.

Указанные эксперименты можно проводить в стационарных условиях или на подвижных объектах.

Обычные эксперименты - наиболее массовый вид.

Они проводятся в многочисленных лабораториях научно-исследовательских институтов.

Такие эксперименты выполняются по стандартным, как правило, несложным методикам с использованием стандартного, сравнительно простого локального экспериментального оборудования и сопряжены с однообразными измерениями и вычислениями, многократно повторяющимися в течение длительного промежутка времени.

Специальные (технические) эксперименты связаны с созданием и исследованием различных приборов и аппаратов.

Уникальные эксперименты проводятся на сложном дорогостоящем экспериментальном оборудовании (типа ядерного реактора, аэродинамической трубы и т.п.).

Такие эксперименты отличаются

1) большими объемами экспериментальных данных,

2) высокой скоростью протекания исследуемых процессов,

3) широким диапазоном изменения характеристик объектов исследования.

Основные области применения уникальных экспериментов - исследование космоса, ядерная физика и др.

Смешанный эксперимент содержит совокупность разнотипных экспериментов, объединенных единой программой исследования и связанных друг с другом результатами исследований.

Названные разновидности экспериментов организуются как в стационарных условиях, так и на подвижных объектах (морских, авиационных, космических, наземных).

На четвертом уровне экспериментальные исследования классифицированы по признаку, определяемому их частными целями (построение моделей определенного вида), т.е. по постановке задачи нахождения конкретной модели.

В постановке задачи можно выделить ее характеристики, достаточно общие и вместе с тем выражающие наиболее существенные отличия данной постановки от других.

На основе таких характеристик формируются классы экспериментов.

Мы рассмотрим их немного позднее.

На пятом уровне схемы классификации эксперименты подразделяются по способу их проведения, который определяет характер взаимодействия системы автоматизации с объектом исследований.

С этой точки зрения различают

1) пассивный,

2) активный с программным управлением,

3) активный с обратной связью,

4) активно-пассивный эксперименты.

Определение пассивного и активного экспериментов дано выше.

Активный эксперимент с программным управлением проводится по заранее составленному плану.

В соответствии с этим планом экспериментатор воздействует на входные параметры исследуемого объекта (посредством управляющих воздействий).

При этом изменения выходных параметров, отражая реакцию исследуемого объекта на управляющие воздействия, позволяют выяснить природу происходящих процессов в объекте исследования.

В случае активного эксперимента с обратной связью система автоматизации, интерпретируя результаты на каждом шаге эксперимента, выбирает оптимальную стратегию управления им.

Активно-пассивный эксперимент характеризуется тем, что при его проведении часть данных просто регистрируется, а другая часть, кроме того,

1) обрабатывается в процессе эксперимента и

2) участвует в выработке управляющих воздействий.

В таком эксперименте:

- часть информации, полученной от объекта, соответствует характеристикам, которые изменяются в соответствии с приложенными управляющими воздействиями,

- а другая часть отражает характеристики, не подверженные управляющим воздействиям.

Классы экспериментов

Рассмотренный выше четвертый уровень схемы классификации экспериментов (по постановке задачи нахождения конкретной модели) предполагает наличие следующих классов.

1. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии неоднородностей разного вида.

Источниками неоднородностей в экспериментальных исследованиях могут быть, например,

- неоднородность состава материалов, сырья,

- индивидуальные различия подопытных животных,

- различия во времени проведения отдельных опытов и т.п.

Хотя различные неоднородности свойственны в той или иной степени экспериментам вообще, конкретный эксперимент должен быть отнесен к данному классу лишь тогда, когда влияние неоднородностей столь велико, что им нельзя пренебречь.

Конкретные постановки задачи в экспериментах данного класса могут значительно отличаться друг от друга, а результатом исследования бывают модели различного вида.

Например, в экспериментах этого типа иногда получаются математические модели, в которых раздельно учитывается влияние изучаемых факторов х₁, х₂, …, х_р и источников неоднородностей z₁, z₂, …, z_n на выходную величину y:

y = f (х₁, х₂, …, х_р) + φ (z₁, z₂, …, z_n).

2. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при взаимосвязанных входных переменных.

Входные переменные объектов исследования в экспериментах этого класса связаны между собой определенными условиями.

При этом изменение одной входной переменной влечет за собой изменение всех или некоторых остальных.

Одна из постановок задач экспериментов подобного типа известна в теории планирования эксперимента как "задача исследования состава вещества, построения диаграмм состав-свойство".

3. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии у него " памяти ", т.е. свойства сохранять последействие.

Различные последовательности воздействий на такие объекты приводят к различным результатам.

Одна из моделей, получаемых в экспериментах этого класса экспериментально-статистическими методами, имеет вид:

y_k (х₁, х₂, …, х_р) = m + u_k + ε_p + e_k,

где y_k - выходная переменная при k-й последовательности воздействий факторов х₁, х₂, …, х_р;

p - количество рассматриваемых факторов;

k - номер последовательности, в которой факторы воздействуют на объект исследования; k = 1, 2, …, p;

m - оценка общего эффекта действия факторов независимо от последовательности их приложения;

u_k - составляющая, характеризующая степень влияния k-й последовательности приложения воздействий на объект исследования;

ε_p - составляющая, характеризующая степень влияния различия в порядке приложения воздействий на объект исследования;

e_k - случайная ошибка измерений.

4. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при выяснении механизма явлений.

Существенным в постановках задач экспериментов данного класса является исследование хорошо организованных объектов и достаточно высокого уровня априорной информации.

Построение моделей механизма явлений для плохо организованных объектов или при недостаточности априорной информации даже для хорошо организованных объектов затруднительно или невозможно.

5. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, которая описывает локальную область пространства его параметров, соответствующую экстремуму некоторого критерия оптимальности при наличии временного дрейфа параметров.

Объект исследования в экспериментах этого типа характеризуется:

1) неконтролируемым непосредственно временным дрейфом параметров,

2) спонтанным изменением неконтролируемых характеристик,

3) высоким уровнем внутренних шумов.

Он может быть отнесен к классу плохо организованных систем.

Этим определяется постановка задачи описания поведения объекта в небольшой области изменения его параметров.

Из практических соображений эта область выбирается, как правило, вблизи экстремума определенной характеристики объекта исследования, принятой за выходную.

В экспериментах данного класса модель может находиться, например, экспериментально-статистическими методами.

При этом неизвестные параметры модели должны быть функциями времени.

Модель может иметь, например, вид

y(i) = B*(i)X(i) +ε_i,

где y(i) - выходная переменная объекта исследования в момент времени i;

i = t₀ + Δt; t₀ + 2Δt,…, t₀ + nΔt - дискретные моменты времени, в которые производятся изменения входной и выходной величин объекта исследований;

Δt - интервал времени между замерами;

X(i) - вектор значений входных переменных объекта исследования в момент времени i;

B*(i) - вектор действительных значенийпараметров модели в момент времени i (* - символ транспонирования);

ε_i - ошибка измерениявыходной переменной объекта в момент времени i.

В теории планирования эксперимента задачи, решаемые в экспериментах этого класса, называют задачами "адаптационной оптимизации", "динамическими задачами планирования".

6. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей локальную область пространства его параметров, которая соответствует экстремуму некоторого критерия оптимальности при отсутствии временного дрейфа параметров.

Объект исследования в экспериментах данного типа можно отнести к классу плохо организованных систем.

Нахождение полной математической модели такого объекта затруднительно или невозможно, поэтому модель ищется в сравнительно небольшой области изменения входных переменных объекта, соответствующей экстремуму его выходной переменной.

Примерами решения задач оптимизации при применении экспериментально-статистических методов может служить многошаговая процедура нахождения области оптимума в пространстве независимых переменных.

На каждом шаге этой процедуры строится

1) приближенная линейная модель,

2) последующее описание области оптимума ("почти стационарной области") более точной моделью.

К экспериментам этого класса относятся эксперименты, называемые в теории планирования "экстремальными ", экспериментами "по поиску оптимальных условий ".

7. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей степень влияниявходных переменных на выходные переменные.

В экспериментах этого типа решается задача раздельного определения степени влияния каждой из входных независимых переменных на результаты эксперимента.

Исследуемые объекты могут быть хорошо и плохо организованными.

Особенностью, выделяющей данную постановку задачи, является выяснение не механизма явления, а лишь степени влияния каждой из сравнительно небольшого числа входных переменных на выходную.

Другими словами, в экспериментах данного класса не требуется нахождения функционального вида зависимостей, связывающих переменные объекта исследования.

8. Эксперименты по нахождению математической модели объекта исследования, позволяющей преобразовать набор переменных объекта исследования.

В экспериментах этого типа производится поиск таких моделей объекта исследования, на основе которых

- можно сократить набор учитываемых в данном исследовании переменных

- или перейти к описанию объекта исследования в терминах другого, эквивалентного исходному, набора переменных (например, с целью большего удобства интерпретации результатов эксперимента).

К экспериментам этого типа относятся называемые в теории планирования эксперимента "отсеивающие " эксперименты, эксперименты по выбору существенных факторов.

9. Эксперименты по нахождению математической модели объекта исследования, которая прогнозирует его поведение.

В экспериментах этого класса ищется модель, по которой можно предсказыватьсостояние или поведение объекта исследования на основе знания его предыстории и текущей информации.

Предсказывающие модели могут быть детерминированными или вероятностными.

Некоторые задачи, решаемые в экспериментах этого типа, называют в теории планирования эксперимента " задачами анализа временных рядов ".

10. Эксперименты по нахождению моделей классификации объектов исследования и (или) проверки степени соответствияэкспериментальных данных определенным известным моделям.

Эксперименты данного типа проводятся с целью отнесения объектов исследования к определенным классам, число которых может быть известно априори или определяться в процессе эксперимента.

Дата добавления: 2014-01-05