Типы и задачи экспериментальных исследований. Виды экспериментальных исследований в техносферной безопасности.
Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Типы и задачи экспериментальных исследований. Виды экспериментальных исследований в техносферной безопасности.





Эксперимент – это система операций, воздействий и (или)
наблюдений, направленных на получение информации об объекте или
процессе при исследовательских испытаниях. Воспроизведение исследуемого явления в определенных условиях проведения эксперимента при возможности регистрации его результатов называется опытом.

Экспериментальные исследованияпредставля­ют собой часть НИР, в которой путем измерений или на­блюдений выявляются конкретные факты, подтверждаю­щие или опровергающие теоретические представления, или выявляются новые зависимости, ранее теоретически не изу­чавшиеся. Эксперимент во всех науках принято считать критерием достоверности любых выдвигаемых предполо­жений. Тем не менее результаты конкретного экспери­мента всегда отражают не только изучаемое явление, но и точность использованных измерительных приборов, эф­фективность принятой методики эксперимента, влияние различных помех (неучтенных внешних факторов) и даже человеческий фактор — ошибки испытателя, способного по невнимательности неправильно записать какой-либо результат измерения. По этим причинам многие столетия существуют неписаные правила выполнения эксперимен­тальных исследований, состоящие в следующем:

1) никогда не следует доверять единичному результа­ту опыта, всегда необходимо повторять выполненный опыт неоднократно и все выводы делать на основе усреднен­ных результатов многократно проводимых опытов;

2) следует быть исключительно осторожным при от­браковке результатов экспериментов, несмотря на суще­ствование в этой сфере многочисленных рекомендаций формально-математического характера (правило «трех сигм» и т. д.); как показывает история науки, принципи­ально новые факты и закономерности очень часто первоначально принимались за ошибки, что на многие годы за­держивало решение проблемы.



Классификации экспериментов.Существует множест­во классификаций экспериментов по тем или иным при­знакам.

В зависимости от возможности управленияходом экс­перимента выделяют два вида экспериментов:

1) пассивный эксперимент, при котором эксперимен­татор выступает в роли наблюдателя, не имеющего воз­можности влиять на ход эксперимента, на условия его проведения;

2) активный эксперимент, при котором ход испытания, все проводимые измерения выполняются по заранее разра­ботанной программе, а условия эксперимента, его методи­ка, а также внешние факторы, воздействующие на объект изучения, могут меняться по воле экспериментатора.

Примерами пассивного эксперимента могут служить любые астрономические наблюдения, ибо астрономы не имеют никаких возможностей воздействия на изучаемые звезды, планеты, астероиды (по крайней мере, при совре­менном уровне развития цивилизации). Изучение особен­ностей грузового потока на магистральной дорожной трас­се путем регистрации числа проезжающих машин (на вы­бранном участке дороги) за единицу времени — также пассивный эксперимент. Социологические исследования путем опроса большого числа людей — также пассивный эксперимент и т. д. Во многих науках синонимом терми­на «пассивный эксперимент» является наблюдение, хотя под «наблюдением» иногда понимают пассивный экспе­римент без количественных оценок (без измерений).

Примерами активного эксперимента могут служить любые испытания конструкций или машин, когда усло­вия испытания заранее продумываются, порядок прове­дения испытания устанавливается в соответствии с замыс­лом экспериментатора. При этом программа такого экс­перимента может оставаться управляемой и во время его проведения, т. е. не исключается возможность корректи­ровки принятой методики в ходе испытаний. При меха­нических испытаниях выбираются места приложения нагрузок, величины ступеней нагружения, скорости нагружения и т. д. В настоящее время активный экспери­мент является основным методом экспериментальных ис­следований (по крайней мере, в естествознании и техни­ческих науках).

В зависимости от условий экспериментирования и спо­соба представления изучаемого объектавыделяют три вида экспериментов:

1) лабораторные;

2) натурные;

3) производственные.

Лабораторные эксперименты проводятся в лабора­торных условиях и предполагают использование как стандартных приборов, посуды, приспособлений, так и специальных моделирующих устройств, установок, стен­дов и т. п. Такие эксперименты позволяют целенаправ­ленно, с требуемой повторностью изучать влияние раз­личных факторов, в любом их сочетании, с минималь­ными затратами времени и ресурсов. Тем не менее во многих науках в лаборатории не удается точно воссозда­вать условия, при которых функционирует реальный объ­ект. В частности, в технических науках лабораторные результаты принимаются без корректировки лишь при проведении стандартных испытаний (определение удель­ного веса, влажности, прочности и т. д.) или при иденти­фикации отдельных объектов. В случае же изучения по­ведения сложных объектов (конструкций, механизмов и т. д.), при выявлении новых закономерностей получае­мые результаты рассматриваются лишь как приближен­ные. Это связано с тем, что в лаборатории приходится использовать не натурные объекты, а их аналоги (пред­метные модели), поведение которых нетождественно на­турным объектам.

В отличие от используемых в теоретических исследо­ваниях математических моделей, являющихся мыслен­ными образами, модели в экспериментальных исследова­ниях являются физическими устройствами. Параметры таких устройств выбираются по специальным правилам, которые будут кратко рассматриваться далее.

Естественно, что экспериментатор всегда стремится свести к минимуму различие между поведением лабора­торного и натурного объектов исследований, но это слож­ная задача, которую не всегда удается решать с достаточ­ной надежностью. Сформировались самостоятельные нау­ки, изучающие принципы «предметного моделирования», т. е. условия подобия физических явлений — теория по­добия, моделирование.

В целом в большинстве технических наук лабораторные исследования представляют лишь промежуточный этап, дающий предварительные результаты, уточняемые затем натурными экспериментами. В других отраслях науки си­туация несколько иная. В химических, биологических, медицинских науках роль лабораторных исследований зна­чительно выше, чем в технических. Это связано с двумя обстоятельствами. Во-первых, большинство изучаемых в таких науках процессов могут довольно точно воссозда­ваться в лабораторных условиях (химические реакции, по­ведение микроорганизмов, отдельных клеток и их струк­турных элементов и т. д.). Во-вторых, натурные экспери­менты в этих случаях чрезвычайно затруднены, причем в медицине, биологии могут даже возникать дополнитель­ные ограничения морального характера (например, невоз-.можность экспериментов на живых людях и т. д.). По этим причинам в упомянутых науках основной объем исследо­ваний всегда приходится на лабораторные эксперименты. В исключительных случаях, когда вопрос связан со здо­ровьем и жизнью большого числа людей, ученый-медик проводит натурный эксперимент на себе. Естественно, что такие поступки требуют от ученого не только профессиона­лизма, но и высоких моральных качеств — немало извест­ных ученых погибли при таких экспериментах.

Натурные эксперименты особенно характерны для технических наук и предполагают изучение тех или иных объектов (конструкций или машин) в натуральном виде, т. е. такими, какими они должны эксплуатироваться (те же размеры, те же материалы и т. д.). Такие эксперимен­ты дают очень ценную информацию, но они в десятки, сотни (а иногда даже тысячи) раз дороже лабораторных

В некоторых отраслях науки предметом натурных ис­следований могут быть природные объекты (реки, моря, вулканы и т. д.).

Производственный эксперимент обычно представля­ет подлежащую научному анализу деятельность производ­ственных предприятий, внедряющих у себя ту или иную разработку (новую технику, новую технологию и т. д.). Участниками этого этапа инноваций являются в основном производственные организации, выпускающие товарную продукцию, авторы же разработок выполняют лишь на­учное сопровождение производственной деятельности и проводят анализ результатов. Цель производственного эксперимента — в получении окончательной оценки эф­фективности внедряемой разработки, т. е. в проверке на практике предложений научных работников. При этом оцениваются многие факторы, которые часто «ускольза­ют» при выполнении НИР: фактические затраты на реор­ганизацию производства, реальность получения ожидае­мых результатов в условиях конкретного предприятия, фактический спрос на новую продукцию и т. д.

В строительной отрасли производственный экспери­мент может выражаться в форме проведения эксперимен­тального строительства, т.е. возведении строительного сооружения по рекомендациям и при участии научного учреждения или вуза. На проведение такого строительст­ва обычно тратятся дополнительные средства. Построен­ный в экспериментальном порядке объект предназнача­ется для последующей эксплуатации, как и любые другие здания и сооружения. В бывшем СССР система экспери­ментального строительства имела жесткую законодатель­ную основу: при разработке и утверждении проектов в ка­честве типовых проведение экспериментального строи­тельства было обязательным этапом.

Наилучшие условия для производственных экспери­ментов возникают при наличии научно-производственных объединений, которые способны выполнить НИР и вне­дрить ее результаты в производство.

В зависимости от числа изучаемых факторовразли­чают:

1) однофакторный эксперимент;

2) многофакторный эксперимент.

Однофакторный эксперимент предполагает выделе­ние одного интересующего фактора и изучение его влия­ния в условиях стабильности всех остальных факторов. Например, изучение влияния марки цемента на прочность бетона — типичный однофакторный эксперимент. Он свя­зан с изготовлением и испытанием на прессе образцов («ку­биков») бетона различного состава. При подборе состава варьируется только марка цемента, а все прочие факто­ры — водоцементное отношение, содержание компонен­тов бетона (цемента, песка, щебня) — должны по возмож­ности оставаться стабильными.

Путем проведения серии однофакторных эксперимен­тов можно последовательно изучать влияние любого чис­ла факторов, т. е. сначала изучается первый выделенный фактор, затем второй, третий и т. д. Во всех случаях долж­на обеспечиваться стабильность влияния остальных (по­бочных, т. е. не изучаемых) факторов. Очевидно, что при большом количестве факторов такой способ эксперимен­тирования становится нерациональным.

Если не удается обеспечить стабильность побочных факторов, ищется такая методика экспериментирования, при которой влияние побочных факторов проявлялось бы беспорядочным, случайным образом. Такой прием назы­вается рандомизацией. Сущность его в том, что анализи­руется влияние выделенного фактора не на единичные, а на средние значения изучаемого показателя, которые по­лучаются при многократных измерениях в условиях бес­порядочного воздействия побочных факторов. Иными сло­вами, погрешности средних значений, вызванные побоч­ными факторами, взаимно компенсируются, в результате чего сами средние значения становятся мало чувствитель­ными к влиянию этих факторов. Примером может слу­жить эксперимент, который в 70-е годы разрешил дли­тельный спор специалистов по фундаментам относительно влияния формы нижнего конца забивной сваи (заострен­ный или тупой концы) на энергоемкость ее погружения. Такая энергоемкость оценивалась по фактическому числу ударов свайного молота на каждом метре погружения «ту­пой» и «острой» сваи. Сложность эксперимента состояла в том, что природные грунты всегда неоднородны, и влияние этой неоднородности очень трудно отделить от влияния фор­мы нижнего конца. Устранить эту неоднородность невоз­можно, но можно рандомизировать ее влияние. Если сваи без острия группируются в одном конце участка, а с острием — в другом (нерандомизиро­ванный план), различие энергоемкости их погружения будет отражать влияние формы нижнего кон­ца только в идеально однородном грунте (в природе не существующем). В реальных же условиях грунт в левой части всегда будет либо прочнее, либо слабее, чем в пра­вой. По этой причине энергоемкость погружения сравни­ваемых свай будет отражать не столько форму их нижне­го конца, сколько различие прочности грунта, в который они погружаются.

Если же сваи без острия и с острием будут располагать­ся вперемешку (рандомизированный план), то средние значения чисел ударов молота при забивке свай каждого типа («острых» и «тупых») становятся практиче­ски независимыми от неоднородности грунтов. В этом слу­чае различие в фактически подсчитанных числах ударов молота при забивке «тупых» и «острых» свай действитель­но будет отражать влияние формы их нижнего конца. Экс­перименты такого типа (с рандомизированным расположе­нием свай) показали, что при достаточном заглублении свай (более 3...4 м) в глинистых и песчаных грунтах форма ниж­него конца свай практически не влияет на энергоемкость их погружения (под «тупой» сваей образуется грунтовый клин, который «работает» как острый конец сваи).

Многофакторный эксперимент предполагает одновре­менное изучение влияния всех интересующих исследо­вателя факторов. В этом случае варьируются все перемен­ные, и каждый эффект оценивается по результатам всех опытов, проведенных в данной серии экспериментов. Ти­пичным примером в сфере строительных наук может слу­жить изучение влияния на прочность бетона всего ком­плекса определяющих факторов: марки цемента, водоце-ментного отношения, содержания цемента, песка, щебня. При подборе состава бетонной смеси варьируется не толь­ко марка цемента, но и все прочие факторы (водоцементное отношение, содержание цемента, песка, щебня).

Очевидно, что такой способ экспериментирования значительно сложней однофакторного способа. Он тре­бует соблюдения множества правил и ограничений, при­менения специальных методов обработки получаемых данных и в целом предъявляет повышенные требования к методологической подготовке экспериментатора. Од­нако он дает значительно больше информации, чем однофакторный эксперимент (при тех же материальных затратах и той же продолжительности исследования). Теоретической базой такого метода экспериментирова­ния является математическая дисциплина «планирова­ние эксперимента» (ПЭ).

Этапы проведения эксперимента. План программа эксперимента.

Целью планирования эксперимента является получение максимально возможной информации при минимальных затратах средств по сравнению с Традиционными (классическими) методами проведения эксперимента.

При градационном проведении эксперимента, как правило, главное внимание уделяется тому, чтобы как можно более точно подогнать экспе­риментальные дашше под теоретическую формулу или связать эти данные в какую-либо эмпирическую формулу, а затем, проверив сходимость, сде­лать некоторые выводы по полученным результатам. При этом почти ни­кто не обращает внимания на то, каким путем были получены эксперимен­тальные данные.

Современная математическая теория планирования эксперимента позволяет сделать более ценные выводы, если, перед тем как анализиро­вать результаты экспериментов, построить продуманный план постановки опытов.

Любое экспериментальное исследование условно можно разделить на три этапа: подготовка эксперимента; планирование и постановка опы­тов: анализ результатов.

Каждый из названных этапов включает в себя вполне определенные задачи, выполнение которых в определенной, строго продуманной после­довательности приведет экспериментатора к наилучшим результатам при минимальных затратах времени и средств на проведение эксперимента.

Из схемы классификации (рисунок 2) видно, что подготовка экспери­мента включает в себя выявление цели н постановку задачи, подлежащей решению. Прежде чем поставить задачу исследований, нужно всесторонне уточнить и проанализировать цель эксперимента. Только всесторонний анализ цели исследования позволит с минимальными средствами и усили­ями решить поставленную задачу. После этого выбирают порядок поверх­ности отклика и зависимую переменную. Зависимая переменная может быть выбрана па основе теоретического анализа или принята из априорных соображении в соответствии с накопленным опытом ведения того или ино­го процесса.

Если поверхность отклика описывается уравнением с большим чис­лом переменных и доминирующие эффекты заранее неизвестны, то на первых этапах исследовании необходимо провести отсеивающие экспери­менты. При этом в зависимости от характера изучаемого процесса имеется ряд методов постановки отсеивающих экспериментов - это методы насыщенных планов, случайного баланса н др.

Затем выбирают доминирующие варьируемые факторы (независи­мые переменные), ответственные за протекание изучаемого процесса, и устанавливают уровень варьирования этих переменных.

Рисунок 2 – Схема классификации этапов экспериментов

 

При этом необходимо строго уточнить характер независимых пере­менных - количественные или качественные, а также фиксированные или случайные. На этом заканчивается выполнение первого этапа,

Второй этап включает в себя планирование и постановку экспери­мента. Планирование - это, пожалуй, самая ответственная фаза проведения экспериментальных исследовании. Если этот этап работы не будет глубоко проанализирован, то даже при четкой постановке цели и задач исследова­ний можно получить данные п сделать выводы без учет того, каким путем бы>ш получены эти данные. Поэтому, после тою как выяснена цель экспе­римента и поставлены 'задачи, подлежащие разрешению, необходимо при­ступить к первой фазе планирования эксперимента. Эта фаза заключается в разумном и наиболее целесообразном выборе методики планирования экс­периментов с целью описания поверхности отклика. Параллельно с выбо­ром методики планирования прежде всего нужно найти необходимое чис­ло наблюдений с целью обеспечения достоверности результатов опытов. Здесь требуется установить степень риска при определении размера вы­борки. Если оцепить степень риска не представляется возможным, то сле­дует брать наибольшую возможную выборку.

В следующей фазе планирования экспериментов необходимо опре­делить порядок (последовательность) проведения опытов. Обычно этот порядок устанавливают с помощью таблиц случайных чисел. Этот процесс получил название рандомизация. Рандомизация может быть полная или с ограничениями. Применение ее позволяет с наибольшей вероятностью из­бежать систематических ошибок. Затем проводится эксперимент. На этом заканчивается второй этап экспериментальных работ.

После проведения эксперимента наступает третий этап работы -анализ.

Первую фазу анализа эксперимента начинают с первичной обработ­ки опытных данных, при которой отбрасывают грубые («дикие») измере­ния. Вычисляют значения средних величин, дисперсии и статистические оценки, после чего, при необходимости, повторяют некоторые опыты.

Вторую фазу третьего этапа начинают с выбора метода обработки опытных данных. Здесь нужно правильно решить, который из трех мето­дов - дисперсионный анализ, корреляционный анализ или регрессионный анализ - наиболее целесообразно применить.

Следующую фазу начинают с обработки опытных данных по вы­бранному методу и получения уравнения регрессии. Затем выделяют зна­чимые члены уравнения, проверяют адекватность уравнения. В последую­щей фазе производятся анализ и исследование поверхности отклика, осуществляется физическая или физико-химическая интепретация результатов эксперимента.

Предпоследняя фаза третьего папа состоит из математического опи­сания процесса. Если математическое описание процесса выполнено пол­ностью. можно приступить к постановке и решению задачи оптимизации процесса. При частичном математическом описании процесса можно раз­работать новую серию экспериментов для получения математического описания других характеристик этого процесса.

Под планом эксперимента понимают совокупность данных, определяющих количество опытов, условия и порядок их реализации. Соответственно, планирование эксперимента – это выбор плана эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям.

Планирование эксперимента базируется на кибернетическом подходе к объекту исследований. Для описания объекта исследований используется так называемый «черный ящик» аналогично кибернетическим системам.

Пользуясь этим термином, исследователь априори (до опыта) может назвать виды входных и выходных внешних воздействий, связанных с объектом исследований, но содержание «черного ящика» остается пока не­раскрытым.

Переменная величина, по предположению влияющая на результат эксперимента, называется фактором. Факторы, действуя на объект иссле­дования, изменяют его состояние.

При рассмотрении «черного ящика» различают управляемые и не­управляемые факторы. Фактор называется управляемым, если исследователь имеет возможность задавать и поддерживать нужное значение данно­го фактора в течение всего отдельного опыта. Так, управляемыми являют­ся многие режимные факторы технологических процессов. Например, ско­рость подачи в дереворежущих станках, продолжительность прессования и концентрация связующего при производстве ДСтП и т.д. А такие факторы, как температура окружающей среды, величина сбега бревен, поступа­ющих для распиливания, характеристики износа оборудования, являются неуправляемыми.

Факторы могут быть количественными и качественными.

Количественные факторы можно оценивать количественно, т.е. измерять, взвешивать и т.д. При этом любое значение количественного фактора ис­черпывающе и однозначно характеризуется некоторым единственным числом. Примерами количественных факторов являются температура, дав­ление, плотность, скорость, влажность и др. В отличие от количественных факторов между различными значениями одного и того же качественного фактора существует уже не количественное, а качественное отличие. Так, качественным фактором является порода древесины; его возможные зна­чения: древесина сосны, ели и т.д. Другими примерами качественных фак­торов являются конструкция аппарата, вид удобрения, состав связующего, способ обработки.

Варьируемые факторы X1, Х2,…, Хk – это те воздействия на объект исследования, влияние которых изучается в данном эксперименте. Каждый фактор принимает в эксперименте одно или несколько значений. Эти зна­чения называют уровнями фактора.

Областью значений фактора называют совокупность значений данного фактора, которые он принимает в эксперименте. Следующее определение применимо только для количественных факторов. Диапазон варьирования фактора – это наименьший отрезок, внутри которого нахо­дятся все значения, принимаемые данным фактором в эксперименте. Пусть, например, толщина пилы принимает в эксперименте значения 1,8; 2; 2,2; 2,5 мм. Тогда совокупность приведенных чисел образует область значений данного фактора, а диапазоном его варьирования является отре­зок 1,8…2,5 мм.

Среди неуправляемых факторов одни – Z1, Z2, …, Zn – могут контролироваться в процессе постановки опытов без их целенаправ­ленного изменения и поэтому называются контролируемыми; другие – W1, W2, …, Wlиз-за недостаточной о них информации являются неконтролируемыми и относятся к возмущающим воздействиям (шу­мам). К контролируемым факторам относят, например, температуру окру­жающей среды, если она замеряется в ходе проведения эксперимента.

Выходной величиной объекта, или откликом, называется наблюда­емая случайная переменная, по предположению зависящая от факторов. Выходные величины Y1, Y2,…, Ym – это те параметры, по которым судят об изменении состояния объекта. Некоторые из них могут быть приняты в ка­честве критериев оптимизации. Зависимость

y = f(X1,X2,...,Xk)

называют функцией отклика, а координатное пространство с координа­тами X 1,Х2,k- факторным пространством. Геометрический образ, соответствующий функции отклика, называют поверхностью отклика.

Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте задаются исследователем в соответствии с определенным планом, называется активным экспериментом. Для проведения активного эксперимента фак­торы должны быть управляемыми. Активный эксперимент позволяет вос­пользоваться рекомендациями теории планирования эксперимента относи­тельно оптимальных значений уровней варьирования факторов и их соче­таний в каждом из поставленных опытов. Например, изучается процесс от­верждения полиэфирных покрытий на древесине. При этом исследуется влияние трех факторов: интенсивности облучения ультрафиолетовыми лу­чами; времени облучения; количества нанесенного лака. Все эти факторы управляемы, поэтому в данном случае может быть поставлен активный эксперимент.

Эксперимент, в котором уровни факторов в каждом опыте регистри­руются исследователем, но не задаются, называют пассивным эксперимен­том. В пассивных экспериментах отсутствует возможность оптимального выбора уровней варьирования факторов и оптимального сочетания этих уровней в поставленных опытах. Роль экспериментатора здесь сводится в основном к фиксации входных и выходных величин в ходе эксперимента. Примером пассивного эксперимента является исследование влияния воз­раста деревьев на их диаметр и высоту. Экспериментатор только регистри­рует значения варьируемого фактора - возраст деревьев - и выходных ве­личин - диаметр и высоту деревьев. Из-за невозможности целенаправлен­но задавать уровни факторов эффективность пассивного эксперимента значительно ниже, чем активного. По этой же причине обработка резуль­татов пассивного эксперимента иногда вызывает значительные трудности.

В случаях если в эксперименте исследуется влияние на объект более чем одного фактора, существуют два разных способа организации экспе­римента. Часто здесь говорят о стратегии постановки опытов. В первом случае влияние факторов подвергается исследованию поочередно: сначала варьируется один из них, при этом стабилизируются уровни всех остальных факторов; потом аналогичным образом варьируется только второй фактор, затем третий и т.д. Такой эксперимент называют однофакторным.

Стратегия многофакторного эксперимента, в отличие от однофакторного, состоит в том, что при переходе к каждому последующему опыту изменяют уровни не одного, а сразу нескольких факторов, т.е. в многофак­торном эксперименте варьируются все или почти все факторы одновре­менно.

Из-за большей эффективности в теории планирования эксперимента рассматривают почти исключительно многофакторные эксперименты.









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2018 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.