Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Цели и задачи экспериментальных исследований.





Цели и задачи экспериментальных исследований.

В основе экспериментальных исследований лежит эксперимент. Эксперимент-действие, направленное на создание условий в целях воспроизведения того или иного явления и, по возможности, наиболее чистого, т. е. не осложняемого другими явлениями.

Основной целью эксперимента является выявление свойств исследуемых объектов, проверка справедливости гипотез и на этой основе широкое и глубокое изучение темы научного исследования. Если говорить о строительной отросли, то здесь основной целью испытаний является выявление напряженно-деформированного состояния элементов конструкций или сооружений под нагрузкой, определение возможности их нормальной эксплуатации, проверка качества строительных материалов и работ.

Перед проведением эксперимента необходимо определиться с целью и задачами. Количество задач для конкретного эксперимента не должно быть слишком большим (лучше 3-4, максимум 8-10). Типичными задачами эксперимента в строительстве являются определение деформаций, прогибов, разрушающей нагрузки, размеры раскрытия трещин, момент образования трещин, потеря устойчивости и др.

Исследования в зависимости от цели разделяются на преобразующие, констатирующие, контролирующие, поисковые и решающие. Целью преобразующего эксперимента является формирование новых свойств и качеств объекта при активном вмешательстве в структуру и функции объекта в соответствии с выдвинутой гипотезой. Констатирующий – проверка определенных предположений. Контролирующий – контроль за результатами внешних воздействий на объект исследования с учетом его состояния, характера воздействия и ожидаемого эффекта. Поисковый – классифицировать факторы, влияющие на объект. Решающий – проверка справедливости основных положений фундаментальных теорий в том случае, когда две или несколько гипотез одинаково согласуются со многими явлениями.



 

2) Матрица планирования.

Постановке эксперимента предшествуют следующие операции:

-разработка гипотезы, подлежащую проверке;

-создание программы экспериментальных работ;

-определение способов и приемов вмешательства в объект ис­следования;

-обеспечение условия для осуществления процедуры экспе­риментальных работ;

-разработка пути и приемов фиксирования хода и результа­тов эксперимента;

-подготовка средств эксперимента (приборы, установки, модели и т. д.),

-обеспечение эксперимента необходимым обслуживающим персоналом.

Особое место имеет правильная разработка методики эксперимента. Методика -это совокупность мыслительных и физических операций, размещенных в определенной последова­тельности, в соответствии с которой достигается цель иссле­дования. Выбрав методику эксперимента, исследователь должен удо­стовериться в ее практической пригодности.

Перед каждым экспериментом составляется его план (программа), который включает:

-цель и задачи эксперимента;

-выбор варьируемых факторов;

-обоснование объема эксперимента, числа опытов;

-порядок реализации опытов;

-определение последовательности изменения факторов;

-выбор шага изменения факторов, задание интервалов меж­ду будущими экспериментальными.точками;

-обоснование средств измерений;

-описание проведения эксперимента;

-обоснование способов обработки и анализа результатов эксперимента.

Важным этапом подготовки к эксперименту является опре­деление его целей и задач. Количество задач для конкретного эксперимента не должно быть слишком большим (лучше 3...4, максимально $... 10).

Перед экспериментом надо выбрать варьируемые факторы, т. е. установить основные и второстепенные характеристики, влияющие на исследуемый процесс, проанализировать расчетные (теоретические) схемы процесса.

Необходимо также обосновать набор средств измерений (приборов), оборудования, машин и аппаратов.

Важным разделом методики является выбор методов обра­ботки и анализа экспериментальных данных. Обработка данных сводится к систематизации всех цифр, классификации, анализу.

При разработке плана-программы эксперимента всегда не­обходимо стремиться к его упрощению, наглядности без потери точности и достоверности.

Регрессионный анализ.

Очень часто между переменными х и у существует связь, при которой одному значению аргумента соответствует некоторая совокупность значений функции (статистический ряд распределе­ние у). Такую связь называют корреляционной (регрессионной). Следовательно, регрессионные зависимости характеризуются ве­роятностными и стохастическими связями. Поэтому для установ­ления таких зависимостей необходимо наличие статистических измерений.

Сущность регрессионного анализа заключается в определении уравнения регрессии, устанавливающим связь между случайными величинами (аргументами X; и функцией у), оценке тесноты связи.между ними, достоверности и адекватности результатов измерений.

Для предварительного установления наличия такой связи между х и у результаты измерений представляются графически, то есть строится корреляционное поле (рисунок 1). По тесноте группирования точек вокруг прямой или кривой линий можно визуально судить о наличии или отсутствии корреляционной свя­зи.

Рисунок 1

По форме корреляционного поля можно ориентировочно судить о форме графика, характеризующего изучаемое явление или процесс.

Различают однофакторные (парные) и многофакторные рег­рессионные зависимости. Парная регрессия может быть аппрок­симирована какой-либо элементарной функцией: прямой линией, параболой, гиперболой, логарифмической, степенной или показательной функциями, полиномом и т. п. Двухфакторное корреля­ционное поле можно аппроксимировать, например, плоскостью, параболоидом второго порядка, гиперболоидом.

Формой графика определяется близость между x и y. Критерием близости корреляционной зависимости между х и у к линейной функциональной зависимости является. коэффициент парной корреляции или просто коэффициент корреля­ции r, который показывает степень тесноты связи между х и у. Этот коэффициент подсчитывается из выражения

При r=1 х и у связаны функциональной зависимостью, то есть каждому значению х соответствует только одно значение у. Если r</, то линейной функциональной связи не существует, а при r=0 линейная корреляционная связь отсутствует.

 

Факторный эксперимент.

Факторный эксперимент – это эксперимент, в котором задействованы несколько (минимум две) независимых переменных, где каждая из них может быть фактором, определяющим поведение.

Факторный эксперимент является частным случаем эксперимента многомерного, где взаимодействуют несколько независимых и несколько зависимых переменных.

Гипотезы о взаимосвязи нескольких независимых переменных и зависимой переменной называют комплексными или комбинированными.

В факторном эксперименте проверяются одновременно два типа гипотез:

1) гипотеза о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотеза о взаимодействии переменных, т.е. о том, как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия другой.

Факторное планирование экспериментов заключается в том, чтобы все уровни независимой переменной сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп в эксперименте такого вида равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Вторая независимая переменная может вводиться для целей контроля изменений, связанных с тем же базисным процессом, на который влияет первая НП.

На практике чаще всего применяются факторные планы для двух независимых переменных и двух уровней этих переменных, которые обозначаются 2х2.

 

 

Постановка задачи.

Определение цели анализа и пути ее достижения и выработки общего подхода к исследуемой проблеме. На этом этапе требуется глубокое понимание существа поставленной задачи. Иногда, правильно поставить задачу не менее сложно чем ее решить. Постановка - процесс не формальный, общих правил нет.

Формализация.

Заключается в выборе системы условных обозначений и с их помощью записывать отношения между составляющими объекта в виде математических выражений. Устанавливается класс задач, к которым может быть отнесена полученная математическая модель объекта. Значения некоторых параметров на этом этапе еще могут быть не конкретизированы.

Выбор метода решения.

На этом этапе устанавливаются окончательные параметры моделей с учетом условия функционирования объекта. Для полученной математической задачи выбирается какой- либо метод решения или разрабатывается специальный метод. При выборе метода учитываются знания пользователя, его предпочтения, а также предпочтения разработчика.

Реализация модели.

Разработав алгоритм, пишется программа, которая отлаживается, тестируется и получается решение нужной задачи.

Естественные эксперименты.

Естественный эксперимент предполагает проведение опытов в естественных условиях существования объекта исследования (чаще всего используется в биологических, социальных, педагогических и психологических науках).

Понятие естественного эксперимента предложил Лазурский. Он проводится в условиях, которые максимально приближены к обычной деятельности людей. Таким образом, в эксперименте создаются условия для полноценного изучения всех свойств объекта.

При организации естественного эксперимента последовательно разворачиваются следующие этапы:

1) функциональный анализ деятельности исследуемого;

2) фиксация ряда наблюдений за этой деятельностью;

3) анализ результатов;

4) характеристика исследуемого.

Основными методами в контексте естественного эксперимента является наблюдение и беседа с участником, результаты которых обрабатываются количественно и качественно.

Естественный эксперимент в технике, в свою очередь, имеет несколько разновидностей.

Производственный эксперимент проводится в привычных для исследуемого лица условиях профессиональной деятельности, однако участники могут не знать об организации исследования или принимать в нем активное участие

Полевой эксперимент - это естественный эксперимент, в котором используют оборудование, а участников информируют о проведении исследования.

 

Искусственные эксперименты.

Искусственный эксперимент предполагает формирование искусственных условий (широко применяется в естественных и технических науках).

Искусственный эксперимент имеет такие достоинства, как возмож­ность обеспечить достаточные условия для устранения побочных факторов, т.е. для достижения высокой внутренней валидности, причём с эф­фективным использованием времени и ресурсов. Однако часто перед ним встаёт проблема внешней валидности, или экстраполируемоети полученных результатов.

 

Вычислительные эксперименты

Вычислительным экспериментом называется методология и технология исследований, основанные на применении при­кладной математики и электронно-вычислительных машин как технической базы при использовании математических моделей. Таким образом, вычислительный, эксперимент основывается на создании математических моделей изучаемых объектов, которые формируются с помощью некоторой особой математической структуры, способной отражать свойства объекта, проявляемые им в различных экспериментальных условиях.

Однако эти математические структуры превращаются в мо­дели лишь тогда, когда элементам структуры дается физическая интерпретация, когда устанавливается соотношение между пара­метрами математической структуры и экспериментально опреде­ленными свойствами объекта, когда характеристики элементе з модели и самой модели в целом находят соответствие свойствам объекта. Таким образом, математические структуры вместе с описанием соответствия экспериментально обнаруженным свой­ствам объекта и являются моделью изучаемого объекта, отражая в математической (символической, знаковой) форме объективно существующие в природе зависимости, связи и законы.

Вычислительный эксперимент подразделяется на следующие этапы:

1) Для исследуемого объекта строится модель, обычно сна­чала физическая, фиксирующая разделение всех действующих в рассматриваемом явлении факторов на главные и второстепен­ные. Последние на этом этапе исследования, отбрасываются. Од­новременно формулируются допущения и условия применимости модели, границы, в которых будут справедливы полученные ре­зультаты. Модель записываемся в математических терминах, как правило. 11 виде дифференциальных или интегродифференци- альных уравнений. Создание математической модели проводится специалистами, хорошо знающими данную оолас!ь ес>.ествозна- ния или техники, а также математиками, представляющими себе возможности решения математической задачи.

2) Разрабатывается метод расчета сформулированной мате­матической задачи. Эта задача представляется в виде совокупно­сти алгебраических формул, но которым должны проводиться вычисления, и условий, показывающих последовательность при­менения этих формул. Набор таких формул и условий носит на­звание тчислительного алгоритма.

3) Разрабатываются алгоритм и программа решения задачи на ЭВМ

4) При проведении расчетов на ЭВМ результат получается в виде некоторой цифровой информации, которую далее необхо­димо расшифровать.

5) Обработка результатов расчетов, их анализ и выводы.

Вычислительный эксперимент приобретает исключительно:; значение в тех случаях, когда проведение натурных эксперимен­тов и построение физической модели оказываются невозможны­ми или слишком дорогостоящими. Особенно ярко можно проил­люстрировать значение вычислительною эксперимента при ис­следовании масштабов современного воздействия человека из природу.

 

Лабораторный эксперимент.

Лабораторный эксперимент проводится в лаборатории условияv с применением типовых приборов. специальных моде­лирующих установок, стендов, оборудования и т. д Чаще всего в лабораторном эксперименте изучается не сам объект, а его обра­зец (модель). Этот эксперимент позволяет доброкачественно, с требуемой повторностью изучить влияние одних характеристик при варьировании других, получить хорошую научную информа­цию с минимальными затратами времени и ресурсов. Однако та­кой эксперимент не всегда полностью моделирует реальный ход изучаемого процесса, поэтому возникает потребность в проведе­нии натурного эксперимента.

 

 

Натурный эксперимент.

Натурный эксперимент проводится в естественных усло­виях и на реальных объектах. Этот вид эксперимента часто используется в процессе натурных испытаний изготовленных систем. В зависимости от места проведения испытаний натурные эксперименты подразделяются на производственные, полевые. полигонные, полу натурные и т. п. Натурный эксперимент всегда требует тщательного продумывания и планирования, рациональ­ного выбора методов исследования

Практически во всех случаях основная научная проблема натурною эксперимента - обеспечить достаточное соответствие (адекватность) условий эксперимента реальной ситуации, в кото­рой будет работать впоследствии создаваемый объект Поэтому |центральными задачами натурного эксперимента являются:

- изучение характеристик воздействия среды на испытуемый объект;

- индентификация статистических и динамических парамет­ров объекта;

- оценка эффективности функционирования объекта и про­верка его на соответствие заданным требованиям.

 

Рис.1

Трассы прозвучивания конструкций могут иметь произвольное направление.

Рис. 2.

При невозможности одновременного доступа к двум соосным точкам на разных поверхностях изделия исполь­зуется эхо-метод. В этом случае преобразователь 1 выполняет функции как излучателя, так и прием­ника. Этот метод позволяет как обна­ружить наличие дефекта , так и опре­делить толщину изделия Н и рас­стояния h до места расположения дефекта.

Можно также отметить существо­вание зеркально-теневого метода, когда излучатель и приемник устанавлива­ются на одной и той же поверхности изделия в непосредственной близости. Такой подход позволяет при двух- и одностороннем прозвучивании исполь­зовать одну и ту же выпускаемую промышленностью аппаратуру.

При контроле качества сварных швов отмеченными методами обнаружи­ваются шлаковые включения, ракови­ны, газовые поры, трещины и не­провары. Для контроля стыковых сое­динений применяются призматические преобразователи с различными углами падения ультразвуковых волн а. Так как обычно в стыковых соединениях дефекты развиваются вдоль поверх­ностей свариваемых изделий, то в про­цессе контроля преобразователь пере­мещают вдоль шва по зигзагообразной линии.

При контроле сварных швов необ­ходимо пользоваться эталонами — предварительно сваренными фрагмен­тами соединений с искусственно сделан­ными дефектами. Отражение (эхо- метод) или ослабление (теневой метод) сигнала при наличии дефекта в кон­струкции сравнивается с эталонным.

Цели и задачи экспериментальных исследований.

В основе экспериментальных исследований лежит эксперимент. Эксперимент-действие, направленное на создание условий в целях воспроизведения того или иного явления и, по возможности, наиболее чистого, т. е. не осложняемого другими явлениями.

Основной целью эксперимента является выявление свойств исследуемых объектов, проверка справедливости гипотез и на этой основе широкое и глубокое изучение темы научного исследования. Если говорить о строительной отросли, то здесь основной целью испытаний является выявление напряженно-деформированного состояния элементов конструкций или сооружений под нагрузкой, определение возможности их нормальной эксплуатации, проверка качества строительных материалов и работ.

Перед проведением эксперимента необходимо определиться с целью и задачами. Количество задач для конкретного эксперимента не должно быть слишком большим (лучше 3-4, максимум 8-10). Типичными задачами эксперимента в строительстве являются определение деформаций, прогибов, разрушающей нагрузки, размеры раскрытия трещин, момент образования трещин, потеря устойчивости и др.

Исследования в зависимости от цели разделяются на преобразующие, констатирующие, контролирующие, поисковые и решающие. Целью преобразующего эксперимента является формирование новых свойств и качеств объекта при активном вмешательстве в структуру и функции объекта в соответствии с выдвинутой гипотезой. Констатирующий – проверка определенных предположений. Контролирующий – контроль за результатами внешних воздействий на объект исследования с учетом его состояния, характера воздействия и ожидаемого эффекта. Поисковый – классифицировать факторы, влияющие на объект. Решающий – проверка справедливости основных положений фундаментальных теорий в том случае, когда две или несколько гипотез одинаково согласуются со многими явлениями.

 

2) Матрица планирования.

Постановке эксперимента предшествуют следующие операции:

-разработка гипотезы, подлежащую проверке;

-создание программы экспериментальных работ;

-определение способов и приемов вмешательства в объект ис­следования;

-обеспечение условия для осуществления процедуры экспе­риментальных работ;

-разработка пути и приемов фиксирования хода и результа­тов эксперимента;

-подготовка средств эксперимента (приборы, установки, модели и т. д.),

-обеспечение эксперимента необходимым обслуживающим персоналом.

Особое место имеет правильная разработка методики эксперимента. Методика -это совокупность мыслительных и физических операций, размещенных в определенной последова­тельности, в соответствии с которой достигается цель иссле­дования. Выбрав методику эксперимента, исследователь должен удо­стовериться в ее практической пригодности.

Перед каждым экспериментом составляется его план (программа), который включает:

-цель и задачи эксперимента;

-выбор варьируемых факторов;

-обоснование объема эксперимента, числа опытов;

-порядок реализации опытов;

-определение последовательности изменения факторов;

-выбор шага изменения факторов, задание интервалов меж­ду будущими экспериментальными.точками;

-обоснование средств измерений;

-описание проведения эксперимента;

-обоснование способов обработки и анализа результатов эксперимента.

Важным этапом подготовки к эксперименту является опре­деление его целей и задач. Количество задач для конкретного эксперимента не должно быть слишком большим (лучше 3...4, максимально $... 10).

Перед экспериментом надо выбрать варьируемые факторы, т. е. установить основные и второстепенные характеристики, влияющие на исследуемый процесс, проанализировать расчетные (теоретические) схемы процесса.

Необходимо также обосновать набор средств измерений (приборов), оборудования, машин и аппаратов.

Важным разделом методики является выбор методов обра­ботки и анализа экспериментальных данных. Обработка данных сводится к систематизации всех цифр, классификации, анализу.

При разработке плана-программы эксперимента всегда не­обходимо стремиться к его упрощению, наглядности без потери точности и достоверности.

Регрессионный анализ.

Очень часто между переменными х и у существует связь, при которой одному значению аргумента соответствует некоторая совокупность значений функции (статистический ряд распределе­ние у). Такую связь называют корреляционной (регрессионной). Следовательно, регрессионные зависимости характеризуются ве­роятностными и стохастическими связями. Поэтому для установ­ления таких зависимостей необходимо наличие статистических измерений.

Сущность регрессионного анализа заключается в определении уравнения регрессии, устанавливающим связь между случайными величинами (аргументами X; и функцией у), оценке тесноты связи.между ними, достоверности и адекватности результатов измерений.

Для предварительного установления наличия такой связи между х и у результаты измерений представляются графически, то есть строится корреляционное поле (рисунок 1). По тесноте группирования точек вокруг прямой или кривой линий можно визуально судить о наличии или отсутствии корреляционной свя­зи.

Рисунок 1

По форме корреляционного поля можно ориентировочно судить о форме графика, характеризующего изучаемое явление или процесс.

Различают однофакторные (парные) и многофакторные рег­рессионные зависимости. Парная регрессия может быть аппрок­симирована какой-либо элементарной функцией: прямой линией, параболой, гиперболой, логарифмической, степенной или показательной функциями, полиномом и т. п. Двухфакторное корреля­ционное поле можно аппроксимировать, например, плоскостью, параболоидом второго порядка, гиперболоидом.

Формой графика определяется близость между x и y. Критерием близости корреляционной зависимости между х и у к линейной функциональной зависимости является. коэффициент парной корреляции или просто коэффициент корреля­ции r, который показывает степень тесноты связи между х и у. Этот коэффициент подсчитывается из выражения

При r=1 х и у связаны функциональной зависимостью, то есть каждому значению х соответствует только одно значение у. Если r</, то линейной функциональной связи не существует, а при r=0 линейная корреляционная связь отсутствует.

 

Факторный эксперимент.

Факторный эксперимент – это эксперимент, в котором задействованы несколько (минимум две) независимых переменных, где каждая из них может быть фактором, определяющим поведение.

Факторный эксперимент является частным случаем эксперимента многомерного, где взаимодействуют несколько независимых и несколько зависимых переменных.

Гипотезы о взаимосвязи нескольких независимых переменных и зависимой переменной называют комплексными или комбинированными.

В факторном эксперименте проверяются одновременно два типа гипотез:

1) гипотеза о раздельном влиянии каждой из независимых переменных;

2) гипотеза о взаимодействии переменных, т.е. о том, как присутствие одной из независимых переменных влияет на эффект воздействия другой.

Факторное планирование экспериментов заключается в том, чтобы все уровни независимой переменной сочетались друг с другом. Число экспериментальных групп в эксперименте такого вида равно числу сочетаний уровней всех независимых переменных.

Вторая независимая переменная может вводиться для целей контроля изменений, связанных с тем же базисным процессом, на который влияет первая НП.

На практике чаще всего применяются факторные планы для двух независимых переменных и двух уровней этих переменных, которые обозначаются 2х2.

 

 









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


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