Системный подход к проведению научных исследований

Любой технологический процесс это система взаимосвязанных операций. В основе системы лунохода проведения научных исследований лежит понятие системы включающее множество объектов(процессы, способы, устройства и изделия) обладающих заранее определенными свойствами с фиксированными взаимоотношениями. На основании изучения системы выбирают(по количественным показателям) наилучшее решение по определенному критерию(например эффективность, надежность и другие). Т.к. древесина является неоднородным материалом, то взаимосвязь элементов системы особенно важна и ощутима на этапах одного и того же процесса.

КЛАССИФИКАЦИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

По методу исследования различают:

-теоретические

-теоретико-экспериментальные

-экспериментальные научные исследования

По составу исследуемых свойств различают комплексные(исследование совокупности разнообразных свойств одного объекта) и дифферинцированные исследования(исследования одного свойства конкретного объекта).

По виду исследуемого объекта различают натурные(объект соответствует оригиналу) и модельные(объект являются моделью оригинала).

По месту проведения исследований: лабораторные(искусственные условия в которых исслудуется свойства объекта) и промышленные(естественных условиях).

По источнику финансирования различают бюджетные(финансируются из средств бюджета РБ или бюджетов субъектов РБ), хоздоговорные(финансируются организациями заказчиками по хозяйственным договорам) и нефинансируемые(могут выполняться по собственной инициативе) научные исследования.

По длительности научные исследования можно разделить на:
-долгосрочные

-краткосрочные

-экспресс-исследования

По целевому назначению научные исследования делят на фундаментальные, прикладные поисковые и разработки.

Фундаментальные научные исследования это экспериментальная или теоретическая деятельность направленная на получение новых знаний об основных закономерностях строения, функционирования и развития человека, общества, окружающей природной среды без какой-либо конкретной цели связанной с использованием этих знаний. Результатами фундаментальных исследований являются гипотезы, теории, методы и т.д. Завершенное фундаментальное исследование в рамках НИР заканчивается рекомендациями о постановке дальнейших прикладных исследований, научными публикациями и т.п. По мнению ЮНЕСКО чисто фундаментальными исследованиями являются исследования направленные на открытие законов природы, установление отношений между явлениями и объектами реальной дейсвительности. Основными признаками фундаментальности открытых явлений являются:

-концептуальная универсальность

-пространственно временная общность

Фундаментальные исследования связаны со значительным риском, вероятность получения конкретного положительного результата не превышает 10%. Однако фундаментальные исследования составляют основу развития науки и общественного производства.

Прикладные научные исследования это исследования, направленные преимущественно на применение новых знаний для достижения практических целей и решения конкретных задач связанных с разработкой технических нововведений. Конечным результатом прикладных исследований в форме НИР являются рекомендации, инструкции, расчетно-технические материалы, методики по созданию технических нововведений и другие. Так же при исследовании определяют возможность проведения опытно-конструкторской разработки(ОКР).

Практическая ориентация(направленность) и отчетливое целевое назначение исследований делает вероятность получения от них результатов весьма значительные, т.е. не менее 80-90%.

Поисковыми называют научные исследования направленные на определение перспективности работы над темой, отыскания путей решения научных задач. Конечным результатом поисковых исследований является разработка прогнозов развития науки и техники.

Разработкой называют исследование, которое направлено на внедрение в практику результатов конкретных фундаментальных и прикладных исследований связанных с сохранением жизни и здоровья человека, созданием новых материалов, продуктов, процессов, устройств, услуг, систем или методов и их дальнейшим совершенствованием.

К разработкам относится:

-разработки определенных конструкций инженерных объектов или технических систем(конструкторские работы)

-разработки идей или вариантов новых объектов, в т.ч. нетехнических на уровне чертежей или других систем знаковых средств(проектные работы)

-разработки технологических процессов, т.е. способов объединения физических, химических, технологических и других процессов с трудовыми в целостную систему производяющую определенный результат(технологические работы)

Этапы проведения научных работ.

Любое научное исследование начинается с выбора темы, которая зависит от необходимой для решения проблемы для конкретного задания.

Для того, что бы грамотно выбрать тему прикладных научных исследований необходимо предварительно провести поисковые научные исследования.

При осуществлении научных исследований работа складывается из последовательных этапов:

-постановка задачи(определение объекта, цели и задачи исследования)

-определение структуры изучаемой системы

-выбор метода решения задачи(теоретический или экспериментальный)

-методика проведения эксперимента

-проведение и результаты эксперимента

-статистическая оценка результатов(математическая обработка)

-построение математической модели

-анализ функционирования объекта по его математической модели(если исследуется зависимость свойств объекта от технологических факторов)

-формулировка выводов

Постановка задачи: На этом этапе необходимо показать актуальность темы на основании результатов патентно-информационных исследований. Тема является актуальной в случае:

-если внедрение ожидаемых результатов позволит улучшить технико-экономические показатели исследуемого объекта(процесса, устройства или изделия)

-если результаты исследований создают основу для решения важный практических задач в ближайшей и даже отдаленной перспективе

Для доказательства актуальности так же часто необходимы и поисковые исследования

Раскрыв актуальность и перспективность выполняемой темы необходимо сформулировать цель работы и задачи через решение которых будет достигнута эта цель.

Определение структуры: Изучаемые объекты разбиваются на изучаемую систему и внешнюю среду. Различают замкнутые и открытые системы. Замкнутые системы представляют собой безотходные технологии.

Выбор метода решения задачи: Наилучшим является теоретический метод, т.к. с его помощью решение задачи получается в общем виде удобном для анализа функционирования исследуемого объекта. Теоретический метод включает составление системы уравнений в достаточной мере описывающих исследуемое явление. На практике изучаемые явления сложны и многообразны. И порой получить точные теоретические значения невозможно. Поэтому результаты расчетов становятся ненадежными. При решении технических задач чаще всего используют экспериментальный метод, при котором изучаемая зависимость параметров определяется путем соответствующей обработки результатов опытов поставленных по определенному плану. Экспериментальные исследования дают исходные данные для дальнейшего развития существующей теории или построения новой, помогают контролировать правильность теоретических выводов и их жизненность. В большинстве случаев, в области техники, нельзя обособить теоретические и экспериментальные исследования. Исследования всегда являются комплексными и состоит из теоретической и экспериментальной частей.

Методика исследования включает:

-характеристику материальных свойств с которыми исследователь собирается работать. Это соответствие свойств стандарту или описанию в литературных источниках

-план постановки опытов. В этом пункте происходит установление и постоянных и переменных факторов.

-методики по которым будет дана оценка свойств полученных материалов, а так же выполнена математическая обработка результатов

Результаты экспериментов. Реузльтаты эксперимента представляются в виде таблиц и графиков. Статистическая оценка результатов: Результаты исследований обрабатываются статистическими методами в следующей последовательности:

-выявляются ошибки

-находятся все статистические характеристики

При исследовании свойств материалов в зависимости от технологических параметров строят уравнение статистической связи(При однофакторном эксперименте) и математическую модель(при многофакторном эксперименте).

Этапы 7 и 8.Построение модели и анализ функционирования: Достоверность модели проверяется путем сопоставления результатов полученных на объекте и на модели.

Для однофакторного эксперимента считают, что модель адекватно описывает изучаемый объект, если величина отклонения не превышает 5%. Для многофакторного эксперимента адекватность модели проверяют критерием Фишера.

Формирование выводов: В содержании выводов должны быть ответы на поставленные задачи. Выводы следует формулировать кратко. Их содержание должно констатировать содержание работы.

ЭКСПЕРИМЕНТ

Одной из главных задач эксперимента является получение и проверка математической модели объекта описывающей в количественной форме взаимосвязи между входными и выходными параметрами объекта. Входные параметры, которые могут быть изменены называют факторами.

Экспериментальные измерения принято разделять на 3 вида

-прямые, при которых непосредственно регистрируется значения измеряемой величины например измерение температуры термометра

-косвенные измерения(измерение нагрузки при помощи силоизмерителя разрывной машины с последующим пересчетом на напряжение) т.е. косвенные значения это получение величины y=f(x1, x2,….), где получены x1, x2,…

-совместные измерения(измерение скорости резания и шероховатости поверхности при различных значения первой и построения зависимости второй от первой, т.е. совместное измерение это измерения 2х или нескольких неодноименных величин для построения зависимости между ними.

Основными разновидностями эксперимента по характеру цели его проведения следущие:

-выяснение механизма явления. Это построение математической модели явления, процесса.

-уточняющий. Уточнение параметров математической модели

-экстремальный. Определение условий ведения процесса удовлетворяющего некоторым критериям оптимальности.

-сравнительный. Обоснование выбора из ряда возможных процедур или метода проведения эксперимента

-отсеивающий. Оценка факторов и исключение из модели несущесвенных

-контрольный. Оценка соответствия параметров конструкции заданным требованиям на нее

ПАССИВНЫЙ И АКТИВНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

При пассивном эксперименте информация об исследуемом объекте накапливается путем пассивного наблюдения.

Активный эксперимент проводится с применением искусственного воздействия на объект по специальной программе.

При пассивном эксперименте существуют только факторы в виде входных контролируемых, но неуправляемых переменных и экспериментатор находится в положении пассивного наблюдателя. Задача планирования такого эксперимента сводится к оптимальной организации сбора информации и решению таких вопросов, как выбор количества и частоты измерений, выбор метода обработки результатов измерений. Наиболее часто целью такого эксперимента является построение математической модели объекта.

Активный эксперимент более сложен, но позволяет решать быстрее и эффективнее задачи исследования. Он требует больших материальных затрат и может помешать нормальному ходу технологического процесса.

Иногда отсутствует возможность проведения активного эксперимента(как в случае исследования явлений природы). Тем не менее, учитывая преимущества активного эксперимента предпочтение отдают именно ему. При активном эксперименте факторы должны быть управляемыми и независимыми.

Активный эксперимент предполагает возможность воздействия на ход процесса и выбора в каждом опыте уровней факторов. При планировании активного эксперимента решается задача рационального выбора факторов. Существенно влияющих на объект исследования и определения соответствующего числа проводимых опытов. Увеличение числа включенных в рассмотрение факторов приводит к резкому возрастанию числа опытов. Уменьшение числа опытов ведет к существенному увеличению погрешности опыта.

Совокупности факторов должны отвечать требованиям совместимости и независимости. Соблюдение 1го требования означает, что все комбинации факторов осуществимы и безопасны. Соблюдение 2го требования это возможность соблюдения факторов на любом уровне независимо от уровней других факторов.

Однофакторный, многофакторный и полнофакторный эксперимент.

Однофакторный пассивный эксперимент проводится путем выполнения nного количества пар измерений выходного параметра y.

Многофакторный пассивный эксперимент проводится при контроле значений нескольких входных параметров и его целью является установление зависимости от 2х и более факторов y=f(x1,x2,…)

Полнофакторный эксперимент представляет возможность управлять объектом по одному или нескольким независимым каналам.
При многофакторном и полнофакторном выходных параметров можнт быть несколько.

При однофакторном эксперименте функцию можно представить как линию на плоскости(x,y). При двуфакторном как поверхность в 3х мерном пространстве.

Однофакторный эксперимент. Постановка.

В однофакторном эксперименте изучается влияние одного фактора на функцию отклика при фиксированных значениях остальных факторов. Переменный фактор исследуют на нескольких уровнях.

План постановки однофакторного эксперимента:

-постановка целей и задач

-разработка методики эксперимента(оборудование, материалы и методы исследования)

-проведение эксперимента и получение результатов

-графическое представление зависимости

-выбор уравнения регрессии для описания зависимости

-определение коэффициентов уравнения.

-проверка адекватности уравнения регрессии экспериментальным данным

ИССЛЕДОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ С ПОСТАНОВКОЙ МНОГОФАКТОРНОГО ЭКСПЕРМЕНТА

Оптимальным экспериментом является такой эксперимент, который экономит время и средства, увеличивает надежность и достоверность результатов, планировании оптимального эксперимента дотигается использованием математического метода, особенностью которого является проведение исследований при одновременном вариаровании всех факторов. При этом уровни факторов задаются исходя из опыта предварительных исследований. Эксперимент поставленный с применением математического метода называют активным многофакторным экспериментом или полным факторным экспериментом. Особенности полного факторного эксперимента:

-стремление к минимизации общего числа опытов

-одновременное варьирование всеми факторами определяющими процесс

-использование математического аппарата формализуюшего действия экспериментатора

-возможность принимать обоснованные решения после каждой серии экспериментов.

Планирование мноофакторного эксперимента это оптимальное управление экспериментом в условиях неполной информации о механизме процесса. Необходимое количество опытов при полном факторном эксперименте рассчитывается по формуле N=f^k, где f-количество уравнений, k – число факторов.

Основные этапы выполнения работы по полному факторному плану:

1. Выбор диапазона варьирования факторов

2. Кодирование факторов

3. Составление план-матрицы эксперимента и ее реализации

4. Проверка воспроизводимости опытов по критерию КОХРЕНА

5. Построение математической модели

6. Оценка значимости коэффициентов регрессии по критерию Стьюдента

7. Проверка адекватности математической модели по критерию Фишера

8. Анализ результатов эксперимента

1. X_imin<=X<=X_i

2. Кодирование факторов это переход от натуральных значений к нормализованным. При кодировании факторов прежде всего необходимо оценить значение основного уровня.X_i=(x_imax+x_imin)/2. ∆_i=X_imax-x_i^o=x_i^o-x_imin. Далее определяют нормализованное значение переменных x _imax=(x_imax²+x_i^(o))/∆_i. В общем понимании минимальному значению соответствует нормализованное значение – 1. Верхний +1 и основной уровень 0.

3. Составление план-матрицы эксперимента. Матрица опытов для эксперимента с 2 переменными x1 и x2 N=2^2=4. Матрица опытов выглядт след образом

№	Х1	Х2	yui	yi	dj
	-1	-1	y11, y21	y1	d1
	+1	-1	y12, y22	y2	d2
	-1	+1	y13, y23	y3	d3
	+1	+1	y14, y24	y4	d4

d_j=1/(n-1)∑(y_ui-y_средн)

для построения полного факторного плана с произвольным числом факторов достаточно заполнить столбец x₁ цифрами -1 и +1 поочередно, заполнить столбец x₂ чередуя эти цифры по 2, так же для большего количества факторов, для факторов x₃, в столбце эти цифры чередовать по 4, в столюце x₄ по 8.

4. Проверка производимости опыто. Воспроизводимость означает, что от опыта к опыту выполнение измерений идет с одной систематической погрешностью, т.к. известно, что дисперсию характеризует рассеивание результатов опытов. При одинаковом числе дублированных опытов на каждом сочетании уровней факторов, воспроизводимость процесса по критерию Кохона. Этот критерий показывает насколько дисперсия однородна, при этом факторы считают воспроизводимыми, если гипотеза об однородности дисперсии принимается, т.е. выполняется условие, т.е. Жрасч <= Жтабл. При этом Жтабл определяется по таблицам при уровне значимости q=0,05. Определенном числе степеней свободы выборки.в случае если указанное неравенство не выполняется следует уточнить той группе опытов, где дисперсия получилась максимальной.

5. Построение математической модели. Построение матеметической модели сводится к отысканию уравнения регрессии. В общем виде для 2х независимых перменных оно выглядит следующим образом, где b₀, b₁, b₂, b₁₂. Коэффициенты уравнения регрессии рассчитывают с помощью метода наименьших квадратов. Этот расчет значительно упрошается благодаря 3м свойствам матрицы нормализованных обозначений:

a. Симметричность относительно центра эксперимента, т.е. сумма элементов столбца любого фактора равна нулю

b. Нормированность – сумма квадратов элементов столбца любого фактора равна числу опытов

c. Ортогональность – сумма почленных произведений любых 2х столбцов матрицы = 0

Коэффициенты уравнения регрессии рассчитывают по формулам b₀=(∑y_i)/N.

6. Оценка значимости коэффициентов регрессии проводится с помощью t-критерия(Стьюдента). Для каждого коэффициента b_i вычисляют расчетное t-отношение t_расч=|b_i|/S_bi. Дисперсии коэффициентов регрессии характеризуют точность, с которой они найдены для самого короткого фактора оценки дисперсии всех коэффициентов равны друг другу и определяются при равномерном дублировании опытов по формуле. Проверяется условие t_расч<=t_табл для каждого коэффициента регрессии, если это условие выполняется, то коэффициент является незначимым, если эл-т не подходит, то такой элемент должен быть исключен из регрессии.

7. Проверка адекватности математической модели. Проверка проводится с целью установления пригодности построенной модели для описания исследуемого объекта. f_ag=N-P, P-число оцениваемых коэффициентов регрессии, если N=P, то адекватность проверить невозможно. Вычисляют дисперсию адекватности. Выполняют проверку, по критерию фишера. Значение критерия фишера рассчитываю по формуле. Уравнение регрессии считается адекватным, если f_расч<=f_табл, в противном случае принимают следующие решения:

a. Переход к плану второго порядок

b. Уменьшение диапазона варьирования

c. Анализ результатов эксперемента, на этом этапе исследователь пользуюясь построенной моделью получает необходимую информацию об объекте исследования. Анализ модели лучше проводить пользуясь уравнением регрессии в нормализованных обозначениях факторов, при этом учитывая следующие положения:

i. важную информацию несут знаки коэффициентов регрессии, если линейный коэффициент регрессии положителен, то выходная величина возрастает с увеличением соответствующего фактора и убывает, при его уменьшении

ii. по уравнению регрессии можно оценить относительную степень влияния варьируемых факторов, на изменение выходной величины, относительную значимость факторов, для этого исп расчетная величина t-критерия, вычисленная для каждого линейного коэффициента регрессии, чем больше величина рассчтного t-критерия, тем сильнее влияние соответствующего фактора на изменение выходной величины. Т.к. для полного факторного плана дисперсии всех коэффициентов равны друг другу, то оценивать относительную значимость факторов можно непосредственно по абсолютным величинам линейных коэффициентов регрессии

iii. уравнение регрессии позволяет предсказать значение выходного параметра y для любой точки, внутри области варьирования факторов. С его помощью можно строить графики зависимости y от любого фактора при фиксированных значениях остальных фактор.угол наклона прямой характеризует степень влияния фактора

iv. для получения модели натуральных значений факторов

Дата добавления: 2014-01-06